GPU 并行運算主機軟件SEARCH AGGREGATION
回答:這個問題，對許多做AI的人來說，應該很重要。因為，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:這個就不用想了，自己配置開發平臺費用太高，而且產生的效果還不一定好。根據我這邊的開發經驗，你可以借助網上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發環境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數據集。有的數據集是系統提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現在最新版是免費的，當然免費也是有限...
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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... 160GB 主機內存，以及共計 32GB 的 GPU顯存、總計提供8192個并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點運算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點處理性能。 GN4實例計算性能力GN4實例最多可提供 2 個 NVIDIA M40 GPU、56 個 vCPU 和 96GB 主...
...作者也用兩個Telsa K80卡（總共4個GK210 GPU）來評估多GPU卡并行的性能。每種神經網絡類型均選擇了一個小型網絡和大型網絡。該評測的主要發現可概括如下：總體上，多核CPU的性能并無很好的可擴展性。在很多實驗結果中，使用16...
... 160GB 主機內存，以及共計 32GB 的 GPU顯存、總計提供8192個并行處理核心、最高15 TFLOPS的單精度浮點運算處理能力和最高1 TFLOPS的雙精度峰值浮點處理性能。 GN4實例計算性能力 GN4實例最多可提供 2 個 NVIDIA M40 GPU、56 個 vCPU 和 96GB ...
...管每個核心的主頻要比CPU核心主頻低（通常不到1GHz），并行度還是提升了百倍，而且訪存帶寬要比CPU高10倍以上，因此做稠密計算的吞吐率可以達到CPU的10倍乃至100倍。GPU 被詬病的一點是功耗太高，為解決這個問題，TPU 這樣的...
...的技術實踐》實錄。 北京一流科技有限公司將自動編排并行模式、靜態調度、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...
...量計算、海量數據／圖片時遇到越來越多的性能瓶頸，如并行度不高、帶寬不夠、時延高等。為了應對計算多元化的需求，越來越多的場景開始引入GPU、FPGA等硬件進行加速，異構計算應運而生。異構計算（Heterogeneous Computing），...
...擁有海量的矩陣運算，所以這就要求 MATLAB 能高效地執行并行運算。當然，我們知道 MATLAB 在并行運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、本地或計算機集群上的多塊 GPU。...
...的首選，這其中的主要原因，一方面，GPU完善的生態，高并行度的計算力，很好地幫助客戶完成了方案的實現和部署上線；另外一方面，人工智能發展，仍處于早期階段，各個行業都在從算法層面嘗試尋找商業落地的可能性，是...
...HPC）資源的內存和計算能力的優勢，通過利用分布式數據并行并在訓練期間增加有效批尺寸來解決訓練耗時的問題 [1]，[17]– [20]。這一研究往往聚焦于計算機視覺，很少涉及自然語言任務，更不用說基于 RNN 的語言模型了。由于...
...長處理大規模并發計算的算術運算單元。能夠支持多線程并行的高吞吐量運算。邏輯控制單元相對簡單。GPU云平臺是基于GPU與CPU應用的計算服務器。GPU在執行復雜的數學和幾何計算方面有著獨特的優勢，特別是在...
...的訓練更快嗎？我的核心觀點是，卷積和循環網絡很容易并行化，特別是當你只使用一臺計算機或4個GPU時。然而，包括Google的Transformer在內的全連接網絡并不能簡單并行，并且需要專門的算法才能很好地運行。圖1：主計算機中...
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
鄒立鵬
