PU(图形处理单元)最初是为计算机图形开发的,但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的,它允许我们使用GPU进行通用计算编程。这些接口中最常见的是CUDA,其次是OpenCL和最近刚出现的HIP。
栅栏同步是一个原语, 在很多并行编程语言中都很常见. 在CUDA中, 同步可以在两个级别执行:
这个包增加了对CUDA张量类型的支持,它实现了与CPU张量相同的功能,但是它们利用gpu进行计算。它是惰性初始化的,所以您总是可以导入它,并使用is_available()来确定您的系统是否支持CUDA。CUDA semantics提供了更多关于使用CUDA的细节。
本文为《大模型时代的 AI 基础设施——百度 AI 大底座》系列云智公开课“AI 算力构建”模块中第二讲《GPU 容器虚拟化新能力发布和全场景实践》的内容精华,以百度智能云资深工程师王利明的演讲视角进行了整理:
白嘉庆,西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职,目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,已成为最受欢迎的机器学习框架之一。
深度学习模型的训练/推理过程涉及很多步骤。在有限的时间和资源条件下,每个迭代的速度越快,整个模型的预测性能就越快。我收集了几个PyTorch技巧,以最大化内存使用效率和最小化运行时间。为了更好地利用这些技巧,我们还需要理解它们如何以及为什么有效。
不仅Mobile Interpreter发布了新版本,而且TorchVision库也支持在手机上使用了,iOS、Android都支持!
CUDA,Compute Unified Device Architecture的简称,是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs(Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡)的一个并行计算平台和编程模型。
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 时隔仅3个月,PyTorch再次迎来升级——1.9版本。 这一次,官方把重头戏放在了移动端上。 不仅Mobile Interpreter发布了新版本,而且TorchVision库也支持在手机上使用了,iOS、Android都支持! 网友看了都表示: 这一次更新中,我对移动端最感兴趣。 而此次1.9版本集合了自2021年3月1.8版本发布以来,超过3400次GitHub提交。 除了移动设备端方面,还有其他诸多亮点: 前端API改进(包括torc
NVIDIA 发布了最新的 CUDA Toolkit 软件版本 11.8。此版本的重点是通过新的硬件功能增强编程模型和 CUDA 应用程序加速。 NVIDIA Hopper 和 Ada Lovelace 中特定于架构的新功能最初是通过库和框架增强功能公开的。NVIDIA Hopper 架构的完整编程模型增强功能将从 CUDA Toolkit 12 系列开始发布。 CUDA 11.8 有几个重要的特性。这篇文章提供了关键功能的概述。 支持NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada 架构 CUDA 应
翻译 | 林椿眄 编辑 | 周翔 2017 年 8 月,华盛顿大学的陈天奇团队发布了 TVM,和 NNVM 一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链,支持手机、CUDA、OpenCL、Metal、JavaScript 以及其它各种后端,而且用户可以针对这些目标平台用 Python 来进行调优。 那么到底什么是 TVM 呢? 陈天奇在论文(https://arxiv.org/pdf/1802.04799.pdf)中解释到,TVM 其实是一个端到端优化堆栈,可以降低和调整深度学习工作负载,以适应多种硬件后
随着最近一两年生成式大模型的迭代出新,尤其是以 ChartGPT 为代表的大语言模型,几乎一夜间让所有人都看到了人工智能改变世界的潜力。而作为持续发力 GPU 通用计算(CUDA)的 AI 专业显卡提供商,Nvidia 公司成为了当之无愧的技术赢家,从其屡创新高的市值中就可见一瞥。
如何选购腾讯云GPU实例?如何优雅地安装驱动等底层开发工具库?这些问题给深度学习等领域研究/开发人员带来了不少困惑。本篇教程将从实践出发,给出基于腾讯云GPU实例的Best Practice,彻底解决以上问题。
多进程服务(MPS)是CUDA应用程序编程接口(API)的另一种二进制兼容实现。MPS运行时架构被设计成透明地启用协作的多进程CUDA应用程序(通常是MPI作业),以利用最新的NVIDIA(基于kepler) gpu上的Hyper-Q功能。Hyper-Q允许CUDA内核在同一GPU上并行处理;这可以在GPU计算能力被单个应用程序进程未充分利用的情况下提高性能。
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在前一篇文章中,我们介绍了如何使用 GPU 运行的并行算法。这些并行任务是那些完全相互独立的任务,这点与我们一般认识的编程方式有很大的不同,虽然我们可以从并行中受益,但是这种奇葩的并行运行方式对于我们来说肯定感到非常的复杂。所以在本篇文章的Numba代码中,我们将介绍一些允许线程在计算中协作的常见技术。
对于CUDA Fortran用户来说,PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran,还可以支持C/C++。而对于集群用户来说,要将上万行的代码加速移植到GPU集群上,PG
来源:DeepHub IMBA本文约3400字,建议阅读5分钟“大内核的cnn可以胜过小内核的cnn”这可能是今年来对于CNN研究最大的成果了。 2021年提议的Vision Transformer(VIT)已成为计算机视觉深度学习领域的一个有前途的研究主题。随着VIT的研究变得更加深入,一些研究人员受到VIT的大型接收领域的启发,将卷积网络也改造成具有更大的接收场来提高效率。根据有效的接收场(ERF)理论,ERF的大小与内核大小和模型深度的平方根成正比。这意味着通过堆叠层来实现大ERF的有效性不如增加卷积
2021年提议的Vision Transformer(VIT)已成为计算机视觉深度学习领域的一个有前途的研究主题。随着VIT的研究变得更加深入,一些研究人员受到VIT的大型接收领域的启发,将卷积网络也改造成具有更大的接收场来提高效率。根据有效的接收场(ERF)理论,ERF的大小与内核大小和模型深度的平方根成正比。这意味着通过堆叠层来实现大ERF的有效性不如增加卷积内核大小。因此,研究人员提出了包含大型卷积内核新的CNN结构。该网络可以达到与VIT相同的准确性。“大内核的cnn可以胜过小内核的cnn”这可能是今年来对于CNN研究最大的成果了。
在深度学习和图形处理等领域,GPU相较于CPU有着数十倍到上百倍的算力,能够为企业提供更高的计算效率及更低廉的IT成本,但同时也有不少研究与开发人员对GPU云服务器有着不少困惑。 以深度学习为例,如何选购腾讯云GPU云服务器并优雅地安装驱动等底层开发工具库,以及如何实现远程开发和调试Python代码呢? 我们将从实践出发,提出基于腾讯云GPU实例的最佳实践,基于腾讯云GPU服务器打造远程Python/PyTorch开发环境。其实,开发者们完全可以在“本地开发一致的体验”和“服务器端更高质量资源”这二
在CPU上执行的代码是串行的,它的优点在于强逻辑性和强扩展性。代码必须严格按顺序执行,任何次序的错误都可能会导致程序出错。
前两篇文章我们介绍了如何使用GPU编程执行简单的任务,比如令人难以理解的并行任务、使用共享内存归并(reduce)和设备函数。为了提高我们的并行处理能力,本文介绍CUDA事件和如何使用它们。但是在深入研究之前,我们将首先讨论CUDA流。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 PyTorch 1.12 正式发布,还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月,PyTorch 1.12 就来了!此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成,由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进,并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布,大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月,PyTor
机器之心报道 编辑:陈萍 PyTorch 1.12 正式发布,还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月,PyTorch 1.12 就来了!此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成,由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进,并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布,大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月,PyTorch 官方就已经宣布正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】了解事物的底层逻辑才能更好地解决问题。康奈尔大学AI联合创始人最近发了一篇文章,从第一原理出发,深度剖析深度学习性能瓶颈的三座大山:计算、内存和开销。 如果想提升模型的性能,你的第一直觉是问搜索引擎吗? 通常情况下你得到的建议只能是一些技巧性的操作,比如使用in-place operation,把梯度设置为None,或者是把PyTorch版本从1.10.1退回到稳定版1.10.0等等。 这些临时找到的骚操作虽然可以一时地解决当下问题,但要是用了以后
GPU是一个大规模并行处理器,具有几千个并行处理单元。 例如,本文中使用的Tesla k80提供4992个并行CUDA内核。 GPU在频率,延迟和硬件功能方面与CPU完全不同,但有点类似于拥有4992个内核的慢速CPU!
在 QCon Plus 大会上,Juan Fumero 谈到了 TornadoVM,一种 Java 虚拟机(JVM)高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
· 向量化代码Vectorized Code: 加速器执行向量化代码性能会很好因为计算自然地映射到硬件的运算内核上。ArrayFire函数本质上是量化的,因此,如果您使用ArrayFire,你正在编写向量化代码。 · 内存传输:避免过多的内存传输。每个casting操作在CPU存储器和加速器存储器之间来回移动数据。 ArrayFire已经做了很多自动优化,以尽量减少这些存储器之间的传输,只有在万不得已才传输数据。 · 串行对比并行运算: CPU是串行计算设备,而加速器是并行计算设备。对于小的或者并行运算,
分发器是 PyTorch 的一个内部组件,负责确定在调用诸如torch::add这样的函数时实际运行哪些代码。这可能并不简单,因为 PyTorch 操作需要处理许多“层叠”在彼此之上的交叉关注点。以下是它处理的一些事项的示例:
参考刘文志等所著《OpenCL异构并行计算》,结合自身实践所做的总结,在此,特别感谢蒋工给予的指导。由于作者认知水平有限,文中如有不到的地方,欢迎大家批评指正。
照片由 Torsten Dederichs 拍摄,上传到 Unsplash
一下子,CUDA 12.0就出来啦!NVIDIA表示:此版本是多年来的第一个主要版本,它侧重于新的编程模型和通过新硬件功能加速 CUDA 应用程序。
在金融领域,计算效率有时可以直接转化为交易利润。量化分析师面临着在研究效率和计算效率之间进行权衡的挑战。使用Python可以生成简洁的研究代码,从而提高了研究效率。但是,一般的Python代码速度很慢,不适合用于生产环境。在这篇文章中,我们将探索如何使用Python的GPU库来高性能实现奇异期权定价领域遇到的问题。
宋吉科,腾讯云异构计算研发负责人,专注系统虚拟化、操作系统内核十多年,KVM平台上第一个GPU全虚拟化项目KVMGT作者,对GPU、PCIe有深入的研究。 〇、本文写作背景 大约 2 年前,在腾讯内网,笔者和很多同事讨论了 GPU 虚拟化的现状和问题。从那以后,出现了一些新的研究方向,并且,有些业界变化,可能会彻底颠覆掉原来的一些论断。 但这里并不是要重新介绍完整的 GPU 虚拟化的方案谱系。而是,我们将聚焦在英伟达 GPU + CUDA 计算领域,介绍下我们最新的技术突破 qGPU,以及它的意义究竟是什
在第 11 章,我们讨论了几种可以明显加速训练的技术:更好的权重初始化,批量标准化,复杂的优化器等等。 但是,即使采用了所有这些技术,在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
混合精度在计算方法中结合了不同的数值精度。NVIDIA Volta架构和Turing架构的GPU引入了TensorCore,它在单精度数学管道上提供了显著的吞吐量加速。通过将梯度张量和激活张量上的存储需求和内存流量减半,可以以较低的精度对深度学习网络进行训练,以实现高吞吐量。以下Nvidia工具可以让您分析您的模型是否最大限度地利用TensorCore。
GPU并不是一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,也可以把GPU看成是CPU的协处理器,因此当在说GPU并行计算时,其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中,GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起进行协同工作,CPU所在位置称为为主机端(host),而GPU所在位置称为设备端(device),如下图所示。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 PyTorch 1.12 正式发布,还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月,PyTorch 1.12 就来了!此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成,由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进,并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布,大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月,PyTorch 官方就已经
异构计算(Heterogeneous computing)技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。
项目地址:https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch
选自Sony 机器之心编译 参与:蒋思源、李泽南 索尼昨天宣布开源了自己的神经网络库 NNabla,其中包含用于深度学习系统的 Python API 与用于嵌入式设备的 C++ API。彭博社也表示索尼正在加入谷歌、Facebook 和亚马逊等巨头的人工智能开发竞争。 神经网络是深度学习模型的核心,后者自 2012 年在图像识别领域获得突破性进展以来获得了人们的广泛关注。现在,深度学习已经在很多领域中获得应用,它不仅仅是一种图像识别的算法,也是一种用于建模的黑箱系统。 用于处理深度学习模型的架构各有不同:从
过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。
1 问:当下一个新的GPU架构发布时,我必须重写我的CUDA内核吗? 答复:不需要重写的,CUDA具有高层次的描述能力(抽象能力),同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。这样在运
Linux 的同步机制不断发展完善。从最初的原子操作,到后来的信号量,从大内核锁到今天的自旋锁。这些同步机制的发展伴随Linux从单处理器到对称多处理器的过渡;
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 如何让硬件算力发挥最大效率,是所有资源运营商和用户非常关注的问题。百度作为一家领先的 AI 公司,拥有可能是业界最全的 AI 应用场景。 在这篇文章中,将和大家分享和讨论 GPU 容器虚拟化在复杂AI场景中的解决方案和厂内的最佳实践。 下面这张图片的左右两部分,在不同场合下已经多次展示过,放到这里主要想强调算力需求 —— 硬件算力的指数型增长,与真实应用场景中利用率偏低资源浪费之间的矛盾。 左边的部分是 OpenAI 统计的数据,从 2012 年以来,模
前些日子,NVIDIA JetPack 4.6发布了(NVIDIA JetPack 4.6来了)
前些日子,NVIDIA JetPack 4.6发布了(NVIDIA JetPack 4.6来了)
摘要:本文将全面探讨GPU硬件技术,从硬件架构到性能评估,深入揭示显卡、显存、算力和功耗管理等关键要点。了解GPU硬件技术对于优化应用性能、加速计算任务以及推动科学研究具有重要意义。
在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识,例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。
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