多臺gpu服務器并行集群搭建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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...界上最快的主題模型訓練算法和系統LightLDA，只用數十臺服務器即可完成以前數千臺服務器才能實現的大規模主題模型，該技術成功應用于微軟在線廣告系統，被當時主管研究的全球副總裁周以真稱為年度最好成果。2015年至...
...mory Access,全稱遠程直接數據存取，專用于解決網絡傳輸中服務器端數據處理的延遲)等高性能技術, 而這些技術需要昂貴的硬件支持，大大增加了系統構建和維護的成本和難度，導致這些系統很難復制和普及到通用場景。SpeeDO（Ope...
...模型的訓練速度，相比CPU能提供更快的處理速度、更少的服務器投入和更低的功耗。這也意味著，GPU集群上訓練深度學習模型，迭代時間更短，參數同步更頻繁。[9]中對比了主流深度學習系統在CPU和GPU上的訓練性能，可以看出GPU...
...云發布業內首個公共云異構超算集群——基于彈性裸金屬服務器神龍X-Dragon的SCC-GN6，集群性能接近線性增長，將深度學習訓練時間縮短至分鐘級，可滿足無人駕駛、智能推薦、機器翻譯等人工智能場景的高性能計算需求。 阿里...
...。整個過程可以看成一個計算流。一開始，數據來自數據服務器，然后通過一系列的節點傳遞到有向非循環圖的最后 一個節點并保存到數據服務器中。值得注意的是， KernelHive 優化器根據給定的優化標準在每一個將要執行任務...
...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。...
...集規模的增大，DNN 訓練的計算量也隨之加劇。具有數據并行性的分布式深度學習是加速集群訓練的一種有效方法。在這種方法中，集群上啟動的所有進程都具有相同的 DNN 模型和權重。每個過程都用不同的 mini-batch 訓練模型，但...
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...
BlackMass
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