GPU 云并行運算主機服務SEARCH AGGREGATION
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: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: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...
... 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 ...
...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...
...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...
...分看到這一點）。而另一方面，GPU 就更方便了，因為能并行的運行所有這些運算。他們有很多個內核，能運行的線程數量則更多。GPU 還有更高的存儲帶寬，這能讓它們同時在一群數據上進行這些并行計算。我在幾個 Nvidia 的芯...
...據類型和使用的DL／ML框架不同，硬件不僅需要有強大的并行計算和浮點能力，更要具備強大的靈活性。但這兩種需求都不是傳統x86服務器所擅長的，因此就需要與x86異構的協處理器來完成對應的模型訓練任務。在這一領域，最...
...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...
...PC應用。PGI編譯器和工具支持使用OpenACC、OpenMP和CUDA Fortran并行編程來開發性能可移植的HPC應用，Nvidia在一篇博客文章中這樣解釋道。有些像CHROMA一樣是用于優化數學和物理模型的，AMBER用于分子模擬，CANDLE用于癌癥研究。顯然...
...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），...
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...
鄒立鵬
李濤
