怎么買GPU 并行運算主機SEARCH AGGREGATION
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...
Nino
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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(dāng)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(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。
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(dāng)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(dāng)?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...
Shihira
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... 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 ...
...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...
...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(nèi)核，能運行的線程數(shù)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(shù)據(jù)上進行這些并行計算。我在幾個 Nvidia 的芯...
...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...
...加速器之后，制約大規(guī)模分布式訓(xùn)練算力的瓶頸是軟件。怎么幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究員們更輕松的把各種算法在底層硬件上跑起來，而且充分釋放底層硬件的潛力，正是軟件框架需要解決的問題。目前，已有的開源深度學(xué)習(xí)框架...
UCloud怎么樣，UCloud好不好，昨天，站長留意到科創(chuàng)板上市云服務(wù)商UCloud上線了最新活動【全球云服務(wù)夏季鉅惠】，說起來新活動是原UCloud全球大促活動的迭代版本，相比之前活動新增了1核1G配置，同時還對部分機房和配置機器進...
...比現(xiàn)在所有AI芯片都更簡單更高效。讀者可以先想象一下怎么實現(xiàn)這種美好的前景。讓我們重申一下幾個觀點：（1）軟件真的非常關(guān)鍵；（2）我們對宏觀層次（設(shè)備和設(shè)備之間）的優(yōu)化更感興趣；（3）深度學(xué)習(xí)框架存在一個理...
...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(dāng)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。...
初學(xué)者在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候往往會有不知道從何處入手的困難，甚至可能不知道選擇什么工具入手才合適。近日，來自意大利的四位研究者發(fā)布了一篇題為《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初學(xué)者：在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速實現(xiàn)（Neural Net...
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...
李濤
鄒立鵬
