GPU 并行運(yùn)算服務(wù)器推薦SEARCH AGGREGATION
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(shí)租用，動不動就是包月。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: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: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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...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...
阿里云GPU云服務(wù)器在公有云上提供的彈性GPU服務(wù)，可以幫助用戶快速用上GPU加速服務(wù)，并大大簡化部署和運(yùn)維的復(fù)雜度。GPU云服務(wù)器多適用于AI深度學(xué)習(xí),科學(xué)計(jì)算，視頻處理，圖形可視化，等應(yīng)用場景，有AMD S7150，Nvidia P100，Nvid...
...的訓(xùn)練更快嗎？我的核心觀點(diǎn)是，卷積和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)很容易并行化，特別是當(dāng)你只使用一臺計(jì)算機(jī)或4個(gè)GPU時(shí)。然而，包括Google的Transformer在內(nèi)的全連接網(wǎng)絡(luò)并不能簡單并行，并且需要專門的算法才能很好地運(yùn)行。圖1：主計(jì)算機(jī)中...
GPU云服務(wù)器是基于GPU應(yīng)用的計(jì)算服務(wù)，多適用于AI深度學(xué)習(xí),視頻處理，科學(xué)計(jì)算，圖形可視化，等應(yīng)用場景，型號有AMD S7150， Nvidia M40， Nvidia P100，Nvidia P4，Nvidia V100，阿里云也是首家成為中國與NGC GPU加速容器合作的云廠商。 既...
...界上最快的主題模型訓(xùn)練算法和系統(tǒng)LightLDA，只用數(shù)十臺服務(wù)器即可完成以前數(shù)千臺服務(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...
...的硬件平臺包括兩種CPU（臺式機(jī)級別的英特爾i7-3820 CPU，服務(wù)器級別的英特爾Xeon E5-2630 CPU）和三種Nvidia GPU (GTX 980、GTX 1080、Telsa K80，分別是Maxwell、Pascal和Kepler 架構(gòu))。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...
...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...
...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 之間的自動選擇、單塊 GPU、本地或計(jì)算機(jī)集群上的多塊 GPU。...
...簡單。GPU云平臺是基于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，特別是在浮點(diǎn)運(yùn)算、并行運(yùn)算等方面，GPU可以提供上百倍于CPU的計(jì)算能力。將一體機(jī)的物理資源虛擬成多個(gè)...
...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），...
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...
鄒立鵬
李濤
