linux gpu 并行計算SEARCH AGGREGATION
回答:原文：并行計算有什么好的？硬件的性能無法永遠提升，當前的趨勢實際上趨于降低功耗。那么推廣并行技術這個靈丹妙藥又有什么好處呢？我們已經知道適當的亂序CPU是必要的，因為人們需要合理的性能，并且亂序執行已被證明比順序執行效率更高。推崇所謂的并行極大地浪費了大家的時間。并行更高效的高大上理念純粹是扯淡。大容量緩存可以提高效率。在一些沒有附帶緩存的微內核上搞并行毫無意義，除非是針對大量的規則運算（比如圖形...
Shihira
|
655人閱讀
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《高性能計算之并行編程技術---MPI程序設計》優就業小編目前只整理出了以下參考書，希望對你有幫助。
omgdog
|
549人閱讀
回答:這個問題，對許多做AI的人來說，應該很重要。因為，顯卡這么貴，都自購，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，這對國內用戶，有多大意義呢？我來接地氣的回答吧。簡單一句話：我們有萬能的淘寶啊！說到GPU租用的選擇。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等，大公司云平臺，高大上。但是，第一，非常昂貴。很多不提供按小時租用，動不動就是包月。幾千大洋撒出去，還...
Nino
|
2328人閱讀
回答:這個就不用想了，自己配置開發平臺費用太高，而且產生的效果還不一定好。根據我這邊的開發經驗，你可以借助網上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發環境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數據集。有的數據集是系統提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現在最新版是免費的，當然免費也是有限...
enda
|
1207人閱讀
回答:我說下我本人的看法！我正在學習和考ucloud云的ACP，ucloud云官網有課程，不過ucloud云官網的課程講解比較簡潔，所以最好還是學習下linux運維等課程在學習云計算。說到難與不難，這個真的不好說，這個因人而異把，你想學好，那就必須付出相應的努力。再就是那一行的技術不是需要你個人自己鉆研，學習加工作結合。所以有一定的基礎后建議尋找相應的工作，工資低點不要怕，學習才是最重要的。不入行，學一...
littlelightss
|
915人閱讀
回答:行業前景：1. 互聯網持續高速發展，現在的繁榮場景僅僅是剛開始；2. Linux的優秀特性作為互聯網后臺服務器系統無可替代；3. 上網用戶量激增、網站等企業應用規模快速擴大，必然需要大量的運維人員，現在企業上網瀏覽網頁，購物，以后必然要靠網絡賺錢，那么運維的價值就來了，例子：攜程宕機10個小時，損失1200萬美金，未來企業的服務（賺錢的根）越來越重要，離開運維損失慘重，所以離不開運維工程師。職業發...
DandJ
|
704人閱讀
...分看到這一點）。而另一方面，GPU 就更方便了，因為能并行的運行所有這些運算。他們有很多個內核，能運行的線程數量則更多。GPU 還有更高的存儲帶寬，這能讓它們同時在一群數據上進行這些并行計算。我在幾個 Nvidia 的芯...
...數據集上訓練或是訓練復雜模型往往會借助于 GPU 強大的并行計算能力。 如何能夠讓模型運行在單個/多個 GPU 上，充分利用多個 GPU 卡的計算能力，且無需關注框架在多設備、多卡通信實現上的細節是這一篇要解決的問題。?這...
...否獲得更好的結果。我很快發現，不僅很難在多個 GPU 上并行神經網絡。而且對普通的密集神經網絡來說，加速效果也很一般。小型神經網絡可以并行并且有效地利用數據并行性，但對于大一點的神經網絡來說，例如我在 Partly Su...
...的技術實踐》實錄。 北京一流科技有限公司將自動編排并行模式、靜態調度、流式執行等創新性技術相融合，構建成一套自動支持數據并行、模型并行及流水并行等多種模式的分布式深度學習框架，降低了分布式訓練門檻、極...
...作者也用兩個Telsa K80卡（總共4個GK210 GPU）來評估多GPU卡并行的性能。每種神經網絡類型均選擇了一個小型網絡和大型網絡。該評測的主要發現可概括如下：總體上，多核CPU的性能并無很好的可擴展性。在很多實驗結果中，使用16...
... 160GB 主機內存，以及共計 32GB 的 GPU顯存、總計提供8192個并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點運算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點處理性能。 GN4實例計算性能力GN4實例最多可提供 2 個 NVIDIA M40 GPU、56 個 vCPU 和 96GB 主...
...訓練至少需要一周的時間，所以決定從優化TensorFlow多機并行方面提高算力。為什么要優化 Tensorflow 多機并行更多的數據可以提高預測性能[2]，這也意味著更沉重的計算負擔，未來計算力將成為AI發展的較大瓶頸。在大數據時代，...
...usters and workstations with CPUs and GPUs 2. 相關工作 2.1 集群上的并行編程 MPI（信息傳遞接口） 是真正的并行編程標準，包括多節點集群和多核 CPU 節點。 MPI 基于分布式內存系統和并行處理的概念 進程間通信通過使用信息傳遞和大量...
... 160GB 主機內存，以及共計 32GB 的 GPU顯存、總計提供8192個并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點運算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點處理性能。 GN4實例計算性能力 GN4實例最多可提供 2 個 NVIDIA M40 GPU、56 個 vCPU 和 96GB ...
...的訓練更快嗎？我的核心觀點是，卷積和循環網絡很容易并行化，特別是當你只使用一臺計算機或4個GPU時。然而，包括Google的Transformer在內的全連接網絡并不能簡單并行，并且需要專門的算法才能很好地運行。圖1：主計算機中...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
