并行gpu編程語言SEARCH AGGREGATION
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: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: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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回答:不能。原因很簡單，圖形化語言對于問題的描述能力比不上文本型編程語言。最直觀的理解就是數學中幾何圖形一定程度上可以描述客觀世界的數量關系，但它永遠都只是文字化數學語言的輔助手段。編程語言也一樣，它是數學化語言的升級，圖形化編程語言的底層都是文本型編程語言實現的，所以圖形化編程語言也只能在特定的領域發揮作用，不能從根本上取代文本型編程語言。但圖形化編程語言也有自己的優勢，就是直觀易于理解。這里就給大家...
cangck_X
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...數據集上訓練或是訓練復雜模型往往會借助于 GPU 強大的并行計算能力。 如何能夠讓模型運行在單個/多個 GPU 上，充分利用多個 GPU 卡的計算能力，且無需關注框架在多設備、多卡通信實現上的細節是這一篇要解決的問題。?這...
...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...
...否獲得更好的結果。我很快發現，不僅很難在多個 GPU 上并行神經網絡。而且對普通的密集神經網絡來說，加速效果也很一般。小型神經網絡可以并行并且有效地利用數據并行性，但對于大一點的神經網絡來說，例如我在 Partly Su...
...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...
...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...
...usters and workstations with CPUs and GPUs 2. 相關工作 2.1 集群上的并行編程 MPI（信息傳遞接口） 是真正的并行編程標準，包括多節點集群和多核 CPU 節點。 MPI 基于分布式內存系統和并行處理的概念 進程間通信通過使用信息傳遞和大量...
...數。時間效率上遠遠無法滿足當前的工業需求。因此需要并行的深度學習系統提高訓練速度。各大公司在構建并行深度學習系統上投入了大量的精力，包括谷歌、Facebook、微軟、騰訊和百度等等。為了提高算法的并行效率，這些...
...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），...
...大但缺乏支持HIP通過ROCm將英偉達和AMD GPU統一為一種通用編程語言，在編譯成GPU組件之前編譯成相應的GPU語言。如果我們將所有GPU代碼都放在HIP中，這將是一個重要的里程碑，但這很困難，其中就包含了移植TensorFlow和PyTorch代碼...
...先，確保您的計算機有一張支持CUDA的NVIDIA GPU。CUDA是一種并行計算平臺和編程模型，可以在GPU上運行計算密集型任務。您還需要安裝NVIDIA的CUDA工具包和cuDNN庫，以便TensorFlow可以使用GPU進行訓練。 接下來，您需要使用TensorFlow的GP...
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...
CrazyCodes
