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。
回答:原文:并行計(jì)算有什么好的?硬件的性能無(wú)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)槿藗冃枰侠淼男阅埽⑶襾y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(wú)意義,除非是針對(duì)大量的規(guī)則運(yùn)算(比如圖形...
...界上最快的主題模型訓(xùn)練算法和系統(tǒng)LightLDA,只用數(shù)十臺(tái)服務(wù)器即可完成以前數(shù)千臺(tái)服務(wù)器才能實(shí)現(xiàn)的大規(guī)模主題模型,該技術(shù)成功應(yīng)用于微軟在線廣告系統(tǒng),被當(dāng)時(shí)主管研究的全球副總裁周以真稱為年度最好成果。2015年至...
...云發(fā)布業(yè)內(nèi)首個(gè)公共云異構(gòu)超算集群——基于彈性裸金屬服務(wù)器神龍X-Dragon的SCC-GN6,集群性能接近線性增長(zhǎng),將深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間縮短至分鐘級(jí),可滿足無(wú)人駕駛、智能推薦、機(jī)器翻譯等人工智能場(chǎng)景的高性能計(jì)算需求。 阿里...
...模型的訓(xùn)練速度,相比CPU能提供更快的處理速度、更少的服務(wù)器投入和更低的功耗。這也意味著,GPU集群上訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,迭代時(shí)間更短,參數(shù)同步更頻繁。[9]中對(duì)比了主流深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在CPU和GPU上的訓(xùn)練性能,可以看出GPU...
...。整個(gè)過(guò)程可以看成一個(gè)計(jì)算流。一開始,數(shù)據(jù)來(lái)自數(shù)據(jù)服務(wù)器,然后通過(guò)一系列的節(jié)點(diǎn)傳遞到有向非循環(huán)圖的最后 一個(gè)節(jié)點(diǎn)并保存到數(shù)據(jù)服務(wù)器中。值得注意的是, KernelHive 優(yōu)化器根據(jù)給定的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)在每一個(gè)將要執(zhí)行任務(wù)...
...mory Access,全稱遠(yuǎn)程直接數(shù)據(jù)存取,專用于解決網(wǎng)絡(luò)傳輸中服務(wù)器端數(shù)據(jù)處理的延遲)等高性能技術(shù), 而這些技術(shù)需要昂貴的硬件支持,大大增加了系統(tǒng)構(gòu)建和維護(hù)的成本和難度,導(dǎo)致這些系統(tǒng)很難復(fù)制和普及到通用場(chǎng)景。SpeeDO(Ope...
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(shuō)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...