并行g(shù)pu編程語言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(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，希望對你有幫助。
omgdog
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回答:這個(gè)問題，對許多做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，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)提供的云平臺使用。1.Floyd，這個(gè)平臺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: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，除非是針對大量的規(guī)則運(yùn)算（比如圖形...
Shihira
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回答:不能。原因很簡單，圖形化語言對于問題的描述能力比不上文本型編程語言。最直觀的理解就是數(shù)學(xué)中幾何圖形一定程度上可以描述客觀世界的數(shù)量關(guān)系，但它永遠(yuǎn)都只是文字化數(shù)學(xué)語言的輔助手段。編程語言也一樣，它是數(shù)學(xué)化語言的升級，圖形化編程語言的底層都是文本型編程語言實(shí)現(xiàn)的，所以圖形化編程語言也只能在特定的領(lǐng)域發(fā)揮作用，不能從根本上取代文本型編程語言。但圖形化編程語言也有自己的優(yōu)勢，就是直觀易于理解。這里就給大家...
cangck_X
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...數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練或是訓(xùn)練復(fù)雜模型往往會(huì)借助于 GPU 強(qiáng)大的并行計(jì)算能力。 如何能夠讓模型運(yùn)行在單個(gè)/多個(gè) GPU 上，充分利用多個(gè) GPU 卡的計(jì)算能力，且無需關(guān)注框架在多設(shè)備、多卡通信實(shí)現(xiàn)上的細(xì)節(jié)是這一篇要解決的問題。?這...
...HPC）資源的內(nèi)存和計(jì)算能力的優(yōu)勢，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...
...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，但對于大一點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，例如我在 Partly Su...
...作者也用兩個(gè)Telsa K80卡（總共4個(gè)GK210 GPU）來評估多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)。該評測的主要發(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...
...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...
...usters and workstations with CPUs and GPUs 2. 相關(guān)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(biāo)準(zhǔn)，包括多節(jié)點(diǎn)集群和多核 CPU 節(jié)點(diǎn)。 MPI 基于分布式內(nèi)存系統(tǒng)和并行處理的概念 進(jìn)程間通信通過使用信息傳遞和大量...
...數(shù)。時(shí)間效率上遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足當(dāng)前的工業(yè)需求。因此需要并行的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)提高訓(xùn)練速度。各大公司在構(gòu)建并行深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)上投入了大量的精力，包括谷歌、Facebook、微軟、騰訊和百度等等。為了提高算法的并行效率，這些...
...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），...
...大但缺乏支持HIP通過ROCm將英偉達(dá)和AMD GPU統(tǒng)一為一種通用編程語言，在編譯成GPU組件之前編譯成相應(yīng)的GPU語言。如果我們將所有GPU代碼都放在HIP中，這將是一個(gè)重要的里程碑，但這很困難，其中就包含了移植TensorFlow和PyTorch代碼...
...先，確保您的計(jì)算機(jī)有一張支持CUDA的NVIDIA GPU。CUDA是一種并行計(jì)算平臺和編程模型，可以在GPU上運(yùn)行計(jì)算密集型任務(wù)。您還需要安裝NVIDIA的CUDA工具包和cuDNN庫，以便TensorFlow可以使用GPU進(jìn)行訓(xùn)練。 接下來，您需要使用TensorFlow的GP...
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...
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