GPU 并行運(yùn)算主機(jī)廠家SEARCH AGGREGATION
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)?，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(duì)國內(nèi)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?。≌f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: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: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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回答:原文：并行計(jì)算有什么好的？硬件的性能無法永遠(yuǎn)提升，當(dāng)前的趨勢(shì)實(shí)際上趨于降低功耗。那么推廣并行技術(shù)這個(gè)靈丹妙藥又有什么好處呢？我們已經(jīng)知道適當(dāng)?shù)膩y序CPU是必要的，因?yàn)槿藗冃枰侠淼男阅?，并且亂序執(zhí)行已被證明比順序執(zhí)行效率更高。推崇所謂的并行極大地浪費(fèi)了大家的時(shí)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(nèi)核上搞并行毫無意義，除非是針對(duì)大量的規(guī)則運(yùn)算（比如圖形...
Shihira
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...量計(jì)算、海量數(shù)據(jù)／圖片時(shí)遇到越來越多的性能瓶頸，如并行度不高、帶寬不夠、時(shí)延高等。為了應(yīng)對(duì)計(jì)算多元化的需求，越來越多的場景開始引入GPU、FPGA等硬件進(jìn)行加速，異構(gòu)計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。異構(gòu)計(jì)算（Heterogeneous Computing），...
... 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...
...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...
...穩(wěn)定起效。而正如 Goyal 等人于 2017 年得出的結(jié)論，數(shù)據(jù)并行同步方法對(duì)于超大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱 DNN）訓(xùn)練而言表現(xiàn)得更為穩(wěn)定。其基本思路非常簡單——在 SGD 中使用更大的 batch size，確保每一次迭代皆可被輕松分布至多...
...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...
...擁有海量的矩陣運(yùn)算，所以這就要求 MATLAB 能高效地執(zhí)行并行運(yùn)算。當(dāng)然，我們知道 MATLAB 在并行運(yùn)算上有十分雄厚的累積，那么在硬件支持上，目前其支持 CPU 和 GPU 之間的自動(dòng)選擇、單塊 GPU、本地或計(jì)算機(jī)集群上的多塊 GPU。...
...否獲得更好的結(jié)果。我很快發(fā)現(xiàn)，不僅很難在多個(gè) GPU 上并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而且對(duì)普通的密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，加速效果也很一般。小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以并行并且有效地利用數(shù)據(jù)并行性，但對(duì)于大一點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，例如我在 Partly Su...
...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 ...
...長處理大規(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...
...的技術(shù)實(shí)踐》實(shí)錄。 北京一流科技有限公司將自動(dòng)編排并行模式、靜態(tài)調(diào)度、流式執(zhí)行等創(chuàng)新性技術(shù)相融合，構(gòu)建成一套自動(dòng)支持?jǐn)?shù)據(jù)并行、模型并行及流水并行等多種模式的分布式深度學(xué)習(xí)框架，降低了分布式訓(xùn)練門檻、極...
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
