而且来自新老玩家的竞争非常大（例如 Intel Xeon Phi，AMD Radeon Pro，XLNX等等），并且，AMD 将在2017年一季度和二季度分别发布用于桌面电脑和服务器的新GPU。...重要的是，英伟达专用GPGPU（general purpose GPUs）同时支持OpenCL和CUDA框架，而AMD显卡只支持OpenCL框架。这诱惑着开发者用更流行的CUDA开发程序。...跨平台支持会带来很明显的问题，如果开发者给CUDA开发软件，那它没必要在OpenCL上面跑。类似的，OpenCL的代码不会在CUDA上跑。...英伟达 PK 英特尔 英伟达 的 GPU主要是针对图像渲染的，这个跟深度学习有些类似，因此在市场没有更适合的产品出现时GPU成了开发者首选，但实际上，图像和深度学习还是完全不同的。...在讲到计算力的时候，比较的基本单元是乘积累加（MAC）运算次数，也就是每秒钟可以进行的MAC次数。
解决这个问题的一个方法就是使用多线程。在这篇文章中，我要结合代码介绍一下 GPU 加速，它是如何完成的，以及用于 GPU 任务的简单 API。下面以一个矩阵乘法开始全文内容。 矩阵乘法 ?...上面给出了两个矩阵，一个 3×6 的，一个 6×6 的。乘积的结果将会是一个 3×6 的矩阵。完成这个运算总共需要 3×6×6 次乘法运算。...开始这个模拟的最简单的方式就是假设最终结果数组中的每个元素都由一个 GPU 核来计算。因为所有的核都是并行运行的，所有矩阵的所有元素也会被并行的计算。所以，我们现在的时间复杂度就变成了 O(n)。...我们只为使用线程索引的单个线程定义了 Kernel，它将会在所有的线程上并行运行。 结果 运算是很快的，但是有多快呢？...Task finished in 1535ms 由于下面的矩阵比较大，所以我们只在 GPU 上运行以下的运算。
但是，苹果近几年推出的 Mac 系列产品无一例外都搭载了 AMD 的 GPU，由于 AMD 的显卡不支持 CUDA，这导致一些依赖 macOS 平台的机器学习、视频专业人士，都遇到了挺大的障碍。 ?...苹果最新 16 英寸 MacBook Pro ，搭载了全新的 AMD Radeon Pro 5500M 和 5300M 移动显卡 不过，由于英伟达的 GPU 仍然具有一定的性能优势，所以也有一部分玩家或者机器学习会通过外接...我们很快将不会再在 macOS 上看到这个安装界面 据外媒推测，英伟达这一做法的原因与苹果近年来和 AMD 的紧密合作，而冷落英伟达有关。 近十年来，英伟达和苹果的关系也没有一直那么糟。...Apple 的官方说法是由于 AMD 的功耗更低 但还有一个重要原因是 Apple 和 NVIDIA 主推的显卡通用计算标准有分歧，Apple 开发并主推 OpenCL，并且想要推进成为行业标准。...此外，这个做法或许将迫使专业用户在 Mac 和 PC（或者说 AMD 和 NVIDIA）之间做出选择，毕竟 Mac 系列的 AMD GPU 截止目前，整体性能仍然落后于英伟达，即便是当前性能最强的 Mac
使用 OpenCL，内核可以在与 CPU 或 GPU 并行的所有或许多单个处理元素（PE）上运行。...当前，有五个可用的 OpenCL SDK： AMD APP SDK：此 SDK 在 CPU 和 GPU（例如 X86 + SSE2（或更高）CPU 和 AMD Fusion，AMD Radeon，AMD...GPU）上支持 OpenCL。...在 Windows 上使用 OpenCL 编译和安装 OpenCV 有一些新要求： 支持 OpenCL 的 GPU 或 CPU：这是最重要的要求。...OpenCL FFT：快速傅立叶变换（FFT）是许多图像处理算法需要的非常有用的功能。 因此，此功能可在 AMD 设备上实现并行处理。 可以从与前面相同的 URL 下载。
在说清楚哪个GPU参数对速度尤为重要之前，先看看两个最重要的张量运算：矩阵乘法和卷积。 举个栗子?，以运算矩阵乘法A×B=C为例，将A、B复制到显存上比直接计算A×B更耗费资源。...也就是说，如果你想用LSTM等处理大量小型矩阵乘法的循环神经网络，显存带宽是GPU最重要的属性。 矩阵乘法越小，内存带宽就越重要。 相反，卷积运算受计算速度的约束比较大。...Transformer中用到的大型矩阵乘法介于卷积运算和RNN的小型矩阵乘法之间，16位存储、张量核心和TFLOPs都对大型矩阵乘法有好处，但它仍需要较大的显存带宽。...英伟达 英伟达无疑是深度学习硬件领域的领导者，大多数深度学习库都对英伟达GPU提供最佳支持。而AMD的OpenCL没有这样强大的标准库。 ? 软件是英伟达GPU非常强大的一部分。...TensorFlow和PyTorch对AMD GPU有一定的支持，所有主要的网络都可以在AMD GPU上运行，但如果想开发新的网络，可能有些细节会不支持。
当时轰动一时的热门事件，是 CPU 厂商 AMD 买下了 GPU 厂商 ATI，来开发下一代处理器 AMD Fusion，把 GPU 和 CPU 合并到一起。...这样做的好处是明显的，举例来说，如果用户有一堆 OpenCL 的程序，比如苹果最新的 Final Cut Pro X 就在许多地方采用了 OpenCL，如果某一天硬件厂商发布了一个全新的 GPU 架构，...如上面提到的 Final Cut Pro X 就是个典范，使用 GCD 和 OpenCL 进行大量并行的流媒体处理。...Snow Leopard 的发布标志着第一个 OpenCL 框架的完整实现，OpenCL 成为业界标准后，AMD 抛弃了原先的策略，投入开放标准的怀抱，一连放出了几个测试版本的集成 OpenCL 的 ATI...显卡作为系统最为重要的共享资源之一，不像现代操作系统那样提供内存保护机制，因此一个用户 OpenCL 程序的错误很容易导致整个计算机崩溃，所以经常是程序跑一遍后发现操作系统挂了，重启后发现了一个可能的错误
单个 GPU 的核心虽然在性能上弱一些，但在处理大数据块的算法上比 CPU 更高效，因为它们具有高度并行的结构，而且核的数量也非常多。...由于图形处理和深度学习在本质上的相似性，GPU 就成为了深度学习和并行计算的首选。 除了 CUDA 就没得选了吗？...之后 PlaidML 0.3.3 发布，开发者可以借助 Keras 在自己的 AMD 和英特尔 GPU 上完成并行深度学习任务。...OpenCL 通用并行计算开放标准并不是为 N 卡专门设计的，因此不论你的笔记本 GPU 是 AMD、 Intel，还是 NVIDIA，它都能支持。 ?...以作者的电脑 Macbook Pro 15’2018 为例，设备列表如下： CPU 英特尔 UHD Graphics 630 显卡 AMD Radeon pro 560x 显卡 最后，键入「y」或「nothing
AMD(ATI)及其它显卡在这方面似乎一直不够给力，在CUDA退出后仓促应对，使用了开放式的OPENCL架构，其中对CUDA应当说有不少的模仿。...而实际上，现在的高性能显卡其实也就剩下了NV/AMD两家的竞争，这样基本没什么意义的性能损失不能不说让人纠结。所以在个人工作站和个人装机市场，通常的选择都是NV系列的显卡。...mac电脑在这方面是比较尴尬的，当前的高端系列是MacPro垃圾桶。至少新款的一体机MacPro量产之前，垃圾桶仍然是mac家性能的扛鼎产品。...然而其内置的显卡就是AMD，只能使用OPENCL通用计算框架了。...，跟通常的编译类似， //内核程序的语法类错误信息都会在这里出现，所以一般尽可能打印完整从而帮助判断。
如何在设备端运行 Stable Diffusion 引起了大家的研究兴趣，此前，有研究者开发了一个应用程序，该应用在 iPhone 14 Pro 上使用 Stable Diffusion 生成图片仅需一分钟...此前苹果也对此做了一些优化，他们在 iPhone、iPad、Mac 等设备上，半分钟就能生成一张分辨率 512x512 的图像。...Optimizations 》，他们实现了在 GPU 驱动的设备上运行 Stable Diffusion 1.4 ，达到 SOTA 推理延迟性能（在三星 S23 Ultra 上，通过 20 次迭代生成...一方面，为了避免在大矩阵上执行整个 softmax 计算，该研究使用一个 GPU shader 来减少运算操作，大大减少了中间张量的内存占用和整体延迟，具体方法如下图 2 所示。...Winograd 卷积 Winograd 卷积将卷积运算转换为一系列矩阵乘法。这种方法可以减少许多乘法运算，提高计算效率。但是，这样一来也会增加内存消耗和数字错误，特别是在使用较大的 tile 时。
2) 基于开放标准实现 AMD- MLP 用OpenCL作为使用GPU进行通用计算的编程工具，来实现深度学习过程中的重要计算操作。...由于OpenCL是开放标准的异构编程工具，其被AMD、Intel及Nvidia等多个厂家所实现，因此AMD-MLP 能在不同厂家的设备上运行，软件的移植性很好。...clBlas是基于OpenCL实现的矩阵运算操作库，AMD-MLP中执行矩阵运算的地方直接用clBlas的接口实现，简化了编程。...另外，使用学习好的分类器或预测器进行数据分类或函数数值预测时如果其对单个请求返回结果的实时性要求不高，分类或预测的神经网络计算过程完全可以用集成GPU或CPU设备来计算。...AMD中国异构计算部将在另外一篇文章中专门介绍AMD-MLP多GPU学习的实现方法。
新智元报道 编辑：alan 【新智元导读】近日，天才程序员Justine Tunney发推表示自己更新了Llamafile的代码，通过手搓84个新的矩阵乘法内核，将Llama的推理速度提高了500%...近日，天才程序员Justine Tunney发推表示自己更新了Llamafile的代码， 她重写了84个新的矩阵乘法内核，使得Llamafile可以更快地读取提示和图像。...不过值得注意的是，新的ARMv8.2 fp16 ISA可能会引入比平时更多的错误，因为它会导致llamafile使用fp16。因此，Q8_0权重实际上的效果更好，因为它使用dotprod ISA。...AMD 虽然llamafile非常关心帮助缺乏GPU的人，但也为另外1%的人提供了一流的体验。...AMD Ryzen Threadripper PRO 7995WX，通过花费10,000美元左右，你会得到96个基于Zen4架构的AVX512内核。
TensorFlow 对 AMD GPU 有一些支持，所有的主要网络都可以在 AMD GPU 上运行，但是如果你想开发新的网络，可能会遗漏一些细节，这可能阻止你实现想要的结果。...为了加深理解，做出明智的选择，最好要了解一下硬件的哪些部分使 GPU 能够快速执行两种最重要的张量操作：矩阵乘法和卷积。 考虑矩阵乘法的一个简单而有效的方法是：它是受带宽约束的。...如果你想使用 LSTM 和其他需要做很多矩阵乘法的循环网络的话，内存带宽是 GPU 最重要的特性， 同样，卷积受计算速度约束。...这也是矩阵乘法的一大优点，因为数字的大小只有 16-bit 而不是 32-bit，在内存带宽相同的矩阵中，数字的数量可以传输两倍。...在 AMD GPU 上的 16-bit 算法和在 NVIDIA 的具有 Tensor Cores 的卡上的矩阵乘法算法一样快。
在 CPU 上添加数倍的数字非常快，但是在大量数据上进行计算就会很慢。如，几十、几百或几千次矩阵乘法。在表象背后，深度学习多由矩阵乘法之类的操作组成。...总之，尽管使用 CPU 进行深度学习从技术上是可行的，想获得真实的结果你就应该使用 GPU。 对我来说，选择一个强大的图形处理器最重要的理由是节省时间和开发原型模型。...这样我就可以更轻松地将模型假设和结果之间建立联系。 选择 GPU 的时候，我们在选择什么？ 和深度学习相关的主要 GPU 性能指标如下： 内存带宽：GPU 处理大量数据的能力，是最重要的性能指标。...总之，GPU 越多，需要越快的处理器，还需要有更快的数据读取能力的硬盘。 英伟达还是 AMD 英伟达已经关注深度学习有一段时间，并取得了领先优势。...但截至目前，这些框架都不能在 OpenCL（运行于 AMD GPU）上工作。由于市面上的 AMD GPU 便宜得多，我希望这些框架对 OpenCL 的支持能尽快实现。
通过实验结果发现，三星S23 Ultra和iPhone 14 Pro的整体图像生成时间分别减少了52%和33%。 这意味着，一部手机装下一个生成式AI模型的未来更近了。...对此，谷歌研究人员对大型扩散模型提供了一系列实现优化，这些模型在配备 GPU 的移动设备上实现了迄今为止报道的最快推理延迟。...请注意，内存管理器通过重用中间张量的缓冲区来优化内存占用。 如表中数据显示，第一行显示了在公共Github仓库中使用内部OpenCL内核实现，但没有任何优化的结果。...实现之后的结果，并且研究者在没有任何优化的情况下使用内部OpenCL内核。 第2-5行，分别逐个启用每个优化： Opt....与基线相比，在两种设备上都观察到了显著的总体延迟降低：三星S23 Ultra 降低52.2%，iPhone 14 Pro Max降低32.9%。
Core i9–9880H, 16GB RAM, 和 AMD Radeon Pro 5500M (在美国约3000美元) 2020年13寸 M1 MacBook Pro — 苹果 M1 芯片, 8GB...图2 ー Geekbench 多核得分比较 太荒谬了，没什么好补充的了。 让我们看一下 Geekbench 的 GPU 测试。这种比较不是100% 公平的，因为 M1 Mac 没有专门的 GPU。...以下是结果: ? 图3 ー 用 GPU 进行 Geekbench 比较 专用 GPU 的得分几乎是两倍，但这在意料之中。接下来，让我们来看一下 Cinebench 的单核和多核的对比。...比较 Numpy 的性能 下面是在这个 benchmark 中执行的任务列表: 矩阵乘法(Matrix multiplication) 矢量乘法(Vector multiplication) 奇异值分解...测试在英特尔芯片上完成得更快，最有可能的原因是 M1 芯片上没有英特尔数学内核库(Maths Kernel Libraries/MKL)。 赢家 ー 英特尔 i9 MacBook Pro。
大厂选择英伟达的GPU进行AI训练，而非英特尔或AMD的产品，主要是基于以下几个原因： 1....开发者社区对CUDA的广泛支持意味着更多现成的AI模型、框架和工具可以直接在英伟达GPU上运行，降低了开发成本和时间。 2....性能优势： 英伟达在GPU架构设计上持续创新，特别是在AI训练所需的浮点运算、张量运算等方面，其GPU（如A100、H100及后续的新GPU）提供了高性能和高吞吐量，适合大规模并行计算任务。...英伟达的Tensor Cores专门针对深度学习中的矩阵乘法和张量运算做了优化，大幅提升了训练效率。 3. 市场先发优势： 英伟达较早认识到GPU在AI领域的潜力，并迅速占据了市场主导地位。...- 市场定位：英特尔和AMD虽然也推出了各自的GPU加速技术（如英特尔的oneAPI和OpenCL，AMD的ROCm平台），但它们可能更侧重于CPU业务或者采取了不同的市场策略，未像英伟达那样全力投入到
但是，上一周从整体上看，AMD和英伟达的股价都有不错的增长，其中AMD增长了17.5%，英伟达增长了12.5%。...重要的是，英伟达专用GPGPU（general purpose GPUs）同时支持OpenCL和CUDA框架，而AMD显卡只支持OpenCL框架。这诱惑着开发者用更流行的CUDA开发程序。...跨平台支持会带来很明显的问题，如果开发者给CUDA开发软件，那它没必要在OpenCL上面跑。类似的，OpenCL的代码不会在CUDA上跑。...但是关键难题是AMD现在可以把99.6%的CUDA代码移植到它的OpenCL框架。并且整个转换过程是自动的。 这基本意味着开发者不用辛苦地单独为AMD芯片写代码。...在讲到计算力的时候，比较的基本单元是乘积累加（MAC）运算次数，也就是每秒钟可以进行的MAC次数。
一个好的GPU可以让你快速获得实践经验，而这些经验是正是建立专业知识的关键。如果没有这种快速的反馈，你会花费过多时间，从错误中吸取教训。 那么，现在问题来了。...你该如何选择：英伟达 vs AMD vs 英特尔 vs 谷歌 vs 亚马逊 vs 微软 vs 初创公司 英伟达：领导者 英伟达的标准库使得在CUDA中建立第一个深度学习库非常容易，而AMD的OpenCL...理解TPU的最简单方法是将其视为打包在一起的多个专用GPU——而且只为了一个目的：进行快速矩阵乘法。...在确定优先级时，你也需要根据模型大小选择具有足够内存的GPU。 为什么优先级是这样的呢？ GPU可以快速实现两个最重要的张量操作：矩阵乘法和卷积。 考虑矩阵乘法A * B = C。...将A，B的存储器复制到芯片上比计算A * B更昂贵。这意味着，如果你想使用LSTM和其他经常进行大量小矩阵乘法的循环网络，则内存带宽是GPU最重要的特性。矩阵乘法越小，内存带宽就越重要。
如果是用PyTorch的苹果用户，可能更是盼了一年半的大日子！ 刚刚，PyTorch官宣，在苹果Mac系统上正式支持GPU加速训练。现在，M1芯片强悍的GPU终于可以在机器学习任务上大展身手了！...Metal结合了类似于OpenGL和OpenCL的功能。通过为iOS、iPadOS、macOS和tvOS上的应用程序提供对 GPU 硬件的底层访问来提高性能。...PyTorch官网宣布，在与Metal工程团队合作后，很高兴地宣布支持Mac上的GPU加速的PyTorch训练。...另外，用户还能得到64GB内存的配置，它这算得上是目前市场上最大的移动GPU了。 结果来看，还不错。...就像预期的那样，M1Pro Max的速度是 M1Pro 的两倍（GPU 核心库的两倍） 知乎上有网友也尝试了Tensorflow来在Mac上获得原生支持的Metal加速。
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