并行計算SEARCH AGGREGATION
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: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:云計算、大數據、人工智能都是當前科技界的熱門技術，它們支撐了各行各業的發展。下面我通俗地回答一下。1、云計算①、云計算概念通俗講解IT界只要講云計算，就會用喝水的故事來通俗的解釋，這里我擴展一下來來講。故事如下：某村子里有一家人要喝水，于是就請人在自家門口挖了口水井，于是一家人喝上了水。這就是本地計算，也就是自己買服務器、裝網絡、裝軟件為自己的業務提供服務。這種模式投入成本比較高，需要自己建設、自...
longmon
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...int i = 2; i f0 和 f1 都是 1 —— 很明顯我們可以對 進行并行計算。 首先我們定義一個 Matrix 類，用來表示一個 2*2 的矩陣： public class Matrix { /** * 左上角的值 */ public final BigInteger a; /** * 右上角的值 */...
...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...
...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...
...訓練至少需要一周的時間，所以決定從優化TensorFlow多機并行方面提高算力。為什么要優化 Tensorflow 多機并行更多的數據可以提高預測性能[2]，這也意味著更沉重的計算負擔，未來計算力將成為AI發展的較大瓶頸。在大數據時代，...
有關為什么要使用并行程序的問題前面已經進行了簡單的探討。總的來說，最重要的應該是處于兩個目的。 第一，為了獲得更好的性能； 第二，由于業務模型的需要，確實需要多個執行實體。 在這里，我將更加關注第一種...
...由優化器根據數據分布、估算的計算代價等來決定。 TiDB 并行 Hash Aggregation 的實現 如何構建 Hash Aggregation 執行器 構建邏輯執行計劃 時，會調用 NewAggFuncDesc 將聚合函數的元信息封裝為一個 AggFuncDesc。 其中 AggFuncDesc.RetTp 由 AggFun...
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...
曹金海
yy13818512006
李增田
