數據并行SEARCH AGGREGATION
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
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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
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...能 主要影響因素 影響并行流的性能的因素主要有5個： 數據大小 因為并行處理會帶來分解數據和合并數據的額外開銷，所以只有當數據量足夠大時使用并行流操作才具有意義，否則就是在浪費資源。 源數據結構 源數據通常是...
... } 上面的示例在本質上就是順序的,每次訪問total都會出現數據競爭.由于多個線程在同時訪問累加器，執行total += value，而這一句雖然看似簡單，卻不是一個原子操作。所得的結果也是不可控的（錯誤的）。 4.高效使用并行流 留...
【概念 并行流就是一個把內容分成多個數據塊，并用不同的線程分別處理每一個數據塊的流。在java7之前，并行處理數據很麻煩，第一，需要明確的把包含數據的數據結構分成若干子部分。第二，給每一個子部分分配一個獨...
...PU 進行訓練。深度學習模型的訓練往往非常耗時，在較大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...
...集群；多GPU即是集群內部的每臺機器上包含多個GPU，通過數據并行（每個GPU訓練部分數據）、模型并行（每個GPU訓練部分網絡）或者兩者混合的方式提高加快訓練速度。GPU浮點運行效率很高，這導致了并行系統的主要瓶頸在于I/O...
...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、極大的提高了硬件使用率。該框架已經成功幫助眾多頭部互聯網公司及人工智...
...afka和RocketMQ，引入的分區的概念，提高了消息的并行性；數據庫單表數據到一定量級之后，訪問速度會很慢，我們會對表進行分表處理，引入數據庫中間件；Redis你可能覺得本身處理是單線程的，但是Redis的集群方案中引入了slot(...
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...
李濤
魏明
李義
617035918
