GPU云并行運(yùn)算主機(jī)方案SEARCH AGGREGATION
回答:這個(gè)就不用想了，自己配置開發(fā)平臺(tái)費(fèi)用太高，而且產(chǎn)生的效果還不一定好。根據(jù)我這邊的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，你可以借助網(wǎng)上很多免費(fèi)提供的云平臺(tái)使用。1.Floyd，這個(gè)平臺(tái)提供了目前市面上比較主流框架各個(gè)版本的開發(fā)環(huán)境，最重要的一點(diǎn)就是，這個(gè)平臺(tái)上還有一些常用的數(shù)據(jù)集。有的數(shù)據(jù)集是系統(tǒng)提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個(gè)云平臺(tái)最早的版本是免費(fèi)試用半年，之后開始收費(fèi)，現(xiàn)在最新版是免費(fèi)的，當(dāng)然免費(fèi)也是有限...
enda
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回答:這個(gè)問題，對(duì)許多做AI的人來說，應(yīng)該很重要。因?yàn)椋@卡這么貴，都自購(gòu)，顯然不可能。但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是講amazon aws的，這對(duì)國(guó)內(nèi)用戶，有多大意義呢？我來接地氣的回答吧。簡(jiǎn)單一句話：我們有萬能的淘寶??！說到GPU租用的選擇。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等，大公司云平臺(tái)，高大上。但是，第一，非常昂貴。很多不提供按小時(shí)租用，動(dòng)不動(dòng)就是包月。幾千大洋撒出去，還...
Nino
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回答:私有云協(xié)同方案：在公司內(nèi)部搭建私有云存儲(chǔ)系統(tǒng)，整個(gè)公司通過訪問私有云進(jìn)行協(xié)同工作。比較常見的私有云協(xié)同方案有私有云企業(yè)網(wǎng)盤解決方案，該方案通過將企業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文檔）集中存儲(chǔ)在私有云上，通過授權(quán)訪問的方式實(shí)現(xiàn)全員的文檔協(xié)作。選擇私有云還是公有云？企業(yè)網(wǎng)盤不管是公有云還是私有云，功能是相似的。公有云比較便捷，不需要服務(wù)器的搭建和維護(hù)，按期付費(fèi)，長(zhǎng)期算成本較高。私有云比較安全，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在自己的服務(wù)器...
gaara
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回答:用CUDA的話可以參考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的話可以參考《高性能計(jì)算之并行編程技術(shù)---MPI程序設(shè)計(jì)》優(yōu)就業(yè)小編目前只整理出了以下參考書，希望對(duì)你有幫助。
omgdog
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... 160GB 主機(jī)內(nèi)存，以及共計(jì) 32GB 的 GPU顯存、總計(jì)提供8192個(gè)并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點(diǎn)運(yùn)算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點(diǎn)處理性能。 GN4實(shí)例計(jì)算性能力GN4實(shí)例最多可提供 2 個(gè) NVIDIA M40 GPU、56 個(gè) vCPU 和 96GB 主...
... 160GB 主機(jī)內(nèi)存，以及共計(jì) 32GB 的 GPU顯存、總計(jì)提供8192個(gè)并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點(diǎn)運(yùn)算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點(diǎn)處理性能。 GN4實(shí)例計(jì)算性能力 GN4實(shí)例最多可提供 2 個(gè) NVIDIA M40 GPU、56 個(gè) vCPU 和 96GB ...
...的首選，這其中的主要原因，一方面，GPU完善的生態(tài)，高并行度的計(jì)算力，很好地幫助客戶完成了方案的實(shí)現(xiàn)和部署上線；另外一方面，人工智能發(fā)展，仍處于早期階段，各個(gè)行業(yè)都在從算法層面嘗試尋找商業(yè)落地的可能性，是...
...長(zhǎng)處理大規(guī)模并發(fā)計(jì)算的算術(shù)運(yùn)算單元。能夠支持多線程并行的高吞吐量運(yùn)算。邏輯控制單元相對(duì)簡(jiǎn)單。GPU云平臺(tái)是基于GPU與CPU應(yīng)用的計(jì)算服務(wù)器。GPU在執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計(jì)算方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，特別是在...
...的訓(xùn)練更快嗎？我的核心觀點(diǎn)是，卷積和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)很容易并行化，特別是當(dāng)你只使用一臺(tái)計(jì)算機(jī)或4個(gè)GPU時(shí)。然而，包括Google的Transformer在內(nèi)的全連接網(wǎng)絡(luò)并不能簡(jiǎn)單并行，并且需要專門的算法才能很好地運(yùn)行。圖1：主計(jì)算機(jī)中...
...狀態(tài)、支持?jǐn)帱c(diǎn)續(xù)算的應(yīng)用場(chǎng)景，例如圖像渲染、高性能并行計(jì)算、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)等，應(yīng)用程序的分布度、可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性越高，越適合使用搶占式GPU云服務(wù)器節(jié)省資源成本，提升吞吐量；相較于按時(shí)付費(fèi)的GPU云服務(wù)器，搶占式...
...都離不開強(qiáng)有力的顯卡運(yùn)算支持，我們支持多個(gè)PCIE通道并行的GPU顯卡云服務(wù)器功能 IPV6云服務(wù)器 可開設(shè)支持IPV6的云服務(wù)器,IPV4地址即將用盡，隨著各國(guó)的5G建設(shè)以及IPV6的商業(yè)化進(jìn)程，IPV6云服務(wù)器的大面積應(yīng)用已經(jīng)不容忽視 ...
...據(jù)類型和使用的DL／ML框架不同，硬件不僅需要有強(qiáng)大的并行計(jì)算和浮點(diǎn)能力，更要具備強(qiáng)大的靈活性。但這兩種需求都不是傳統(tǒng)x86服務(wù)器所擅長(zhǎng)的，因此就需要與x86異構(gòu)的協(xié)處理器來完成對(duì)應(yīng)的模型訓(xùn)練任務(wù)。在這一領(lǐng)域，最...
...作者也用兩個(gè)Telsa K80卡（總共4個(gè)GK210 GPU）來評(píng)估多GPU卡并行的性能。每種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型均選擇了一個(gè)小型網(wǎng)絡(luò)和大型網(wǎng)絡(luò)。該評(píng)測(cè)的主要發(fā)現(xiàn)可概括如下：總體上，多核CPU的性能并無很好的可擴(kuò)展性。在很多實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，使用16...
...HPC）資源的內(nèi)存和計(jì)算能力的優(yōu)勢(shì)，通過利用分布式數(shù)據(jù)并行并在訓(xùn)練期間增加有效批尺寸來解決訓(xùn)練耗時(shí)的問題 [1]，[17]– [20]。這一研究往往聚焦于計(jì)算機(jī)視覺，很少涉及自然語言任務(wù)，更不用說基于 RNN 的語言模型了。由于...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
李濤
鄒立鵬
