回答:這個問題,對許多做AI的人來說,應(yīng)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(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。很多不提供按小時租用,動不動就是包月。幾千大洋撒出去,還...
回答:這個就不用想了,自己配置開發(fā)平臺費用太高,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,你可以借助網(wǎng)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(fā)環(huán)境,最重要的一點就是,這個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,這個云平臺最早的版本是免費試用半年,之后開始收費,現(xiàn)在最新版是免費的,當然免費也是有限...
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(shù)---MPI程序設(shè)計》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。
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(shù)這個靈丹妙藥又有什么好處呢?我們已經(jīng)知道適當?shù)膩y序CPU是必要的,因為人們需要合理的性能,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(nèi)核上搞并行毫無意義,除非是針對大量的規(guī)則運算(比如圖形...
... 160GB 主機內(nèi)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(nèi)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 ...
...的首選,這其中的主要原因,一方面,GPU完善的生態(tài),高并行度的計算力,很好地幫助客戶完成了方案的實現(xiàn)和部署上線;另外一方面,人工智能發(fā)展,仍處于早期階段,各個行業(yè)都在從算法層面嘗試尋找商業(yè)落地的可能性,是...
...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(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型均選擇了一個小型網(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展性。在很多實驗結(jié)果中,使用16...
...的技術(shù)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(tài)調(diào)度、流式執(zhí)行等創(chuàng)新性技術(shù)相融合,構(gòu)建成一套自動支持數(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...
...量計算、海量數(shù)據(jù)/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(yīng)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(gòu)計算應(yīng)運而生。異構(gòu)計算(Heterogeneous Computing),...
...否獲得更好的結(jié)果。我很快發(fā)現(xiàn),不僅很難在多個 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,但對于大一點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,例如我在 Partly Su...
...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...
...HPC)資源的內(nèi)存和計算能力的優(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(wù),更不用說基于 RNN 的語言模型了。由于...
...擁有海量的矩陣運算,所以這就要求 MATLAB 能高效地執(zhí)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。...
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。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...