“Show出你的野蛮性能”并不是一句漂亮的空话,高性能云计算的实力正在被6大知名云服务商和20多所高校队伍同步验证,谁才是真正的CPU/GPU云主机之王?
前言 随着视频编解码技术的不断发展,视频逐步向着高清晰、高动态、高数据量的方向演进。这对视频编解码终端的计算能力提出了越来越高的要求。同时,在GPU领域,随着CUDA等通用计算平台的不断发展,GPU逐渐成为了通用计算领域中不可或缺的硬件。利用GPU对视频编码进行加速成为了学术界和工业界的热点。 1. GPU概述 早期,GPU只能承担图形计算和渲染方面的任务,而且硬件架构较为封闭。OpenGL和DirectX接口是与GPU交互的唯一方式。如果工程师想利用GPU进行通用计算,不仅先要学习OpenGL和Di
9月6日,美团云宣布GPU云主机计费永久性下调50%,并将全面开放人工智能计算资源,与各行各业共享成熟且丰富的AI计算能力。此次调价的产品不仅包括此前的M60云主机,还包括最新上线的高端AI服务器P40云主机。调价后,美团云GPU相关产品将达到行业最低价的3-8折,击穿行业价格底线。 高品质低价格 让智能计算普惠化 从AlphaGo战胜李世石到我国近日发布的《新一代人工智能发展规划》,人工智能已经步入高速发展阶段,受到前所未有的关注。无论是互联网公司还是传统型企业,纷纷积极拥抱人工智能,试图用AI为业务注入
Python是当前最流行的编程语言,被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言,它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具,速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程,你可以享受:
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而,在使用CUDA进行开发时,有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因,以及如何解决它。
机器之心报道 编辑:张倩 在强化学习研究中,一个实验就要跑数天或数周,有没有更快的方法?近日,来自 SalesForce 的研究者提出了一种名为 WarpDrive(曲率引擎)的开源框架,它可以在一个 V100 GPU 上并行运行、训练数千个强化学习环境和上千个智能体。实验结果表明,与 CPU+GPU 的 RL 实现相比,WarpDrive 靠一个 GPU 实现的 RL 要快几个数量级。 深度强化学习是一种训练 AI 智能体的强大方法。然而,如何将强化学习应用于多个智能体或高维状态、观察结果、行动空间等复杂
以加法计算为例,CPU就像大学数学教授,GPU就像几千个小学生,现在需要不借助外界,只通过纸笔,对2000个数字进行加法计算,得到1000个加法结果,在这个过程中,大学教授要协调指挥小学生完成任务。
NVIDIA GeForce显卡上的GPU直通已经使用了一段时间,它允许虚拟机从主机访问GPU。但是,Nvidia过去并未支持该技术,但是这种情况已经发生了变化。Nvidia现在完全支持GeForce卡上的GPU直通。
欢迎开始学习GPU入门课程!GPU(图形处理器)在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录,帮助了解GPU的基本概念、架构和编程:
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。
https://github.com/ArchaeaSoftware/cudahandbook http://www.cudahandbook.com/ 这个是最近全新一版的书 这个是我目前看的书 代
当我们在使用NVIDIA GPU Computing Toolkit的CUDA进行编译时,有时会遇到以下错误消息:
CUDA是英伟达推出的GPU架构平台,通过GPU强大的并行执行效率,为计算密集型应用加速,CUDA文件以.cu结尾,支持C++语言编写,在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit
办公室里立即充满了欢快的笑声,并且建议小H化悲痛为力量,学习好科学文化知识,避免以后别再把老鼠药理解为给鼠治病的药。
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。
在上期,我们讨论了AMD主导的基于SRIOV的GPU虚拟化方案。我们也发现了,由于GPU本质上不是CPU的一个外设,而是一个高度并行,具备成千上万个核的计算机,而SRIOV只是提供了对外的PCI-E接口的虚拟化,并没有提供GPU计算核心与内存分配给不同VM的能力,因此,GPU的SRIOV虚拟化方案存在着一些固有的缺陷。
通过MPI获取本机rank(可理解为进程)数量localrank,用于rank绑定GPU;
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。
总的来说,CPU擅长处理逻辑复杂、串行的计算任务;而GPU擅长的是大规模的数据并行(data-parallel)的计算任务。
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。
在使用CUDA加速库时,特别是在使用CUBLAS库进行GPU加速的线性代数运算时,有时我们可能会遇到CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。这个错误通常表示CUBLAS库未正确初始化导致的问题。在本篇文章中,我们将深入探讨这个错误的原因,并给出解决方法。
使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了,毕竟是PyTorch提供的原生profile工具,个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些,并且画的图也比较直观。这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验,我使用的时候也是按照这个教程来来的,有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件,然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vscode里面查看可视化Profile结果了。
李根 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 📷 “AI教主”黄仁勋所到之处,无不欢呼。 客户爱他,开发者爱他,媒体也热衷于听他说点什么。这位英伟达的创始人及CEO,以个性著称,也以“放纵不羁爱自由”闻名。 在GTC China 2017上午主题演讲结束后,他接受了量子位等媒体采访,谈到了计算力、AI革新、投资布局和新技术革命等等。 自称老黄 不爱端坐 之所以如此深受欢迎,与黄仁勋的性格不无关系。在媒体采访伊始,现场力场就以他为中心而扭曲,他用不太熟练的中文向大家问好
【新智元导读】GTC CHINA上,黄仁勋展示了英伟达强大的生态系统建构能力,在围绕GPU为中心的计算生态中:BAT已在云服务中使用GPU,华为、浪潮和联想也都使用GPU服务器,此外还有海康威视、科大讯飞和京东也都在积极使用GPU产品。GPU的计算帝国已然呈现。另外,黄仁勋在北京现场重磅发布了可编程的AI 推理加速器TensorRT 3,从功能上看与TPU有众多相似之处。演讲中,黄仁勋特别提到了自动驾驶和自主机器,这将是英伟达接下来发力的重点。 2017年9月26日,北京,英伟达GPU技术峰会GTC CHI
5月16日,美团云正式对外发布全新品牌Logo,宣布开启AI战略,并将上线三大类AI产品,发力人工智能领域,布局云端人工智能版图
在上期,小H在梦里穿越成了“发哥”,并且成功理解了什么是“时分复用”和“空分复用”。这次,小H又梦见了什么呢?
一、什么是VMware vSphere? VMware vSphere 是 VMware 的虚拟化平台,可将数据中心转换为包括 CPU、存储和网络资源的聚合计算基础架构。vSphere 将这些基础架构作为一个统一的运行环境进行管理,并提供工具来管理加入该环境的数据中心。 vSphere 的两个核心组件是 ESXi和vCenter Server。ESXi是用于创建并运行虚拟机和虚拟设备的虚拟化平台。vCenter Server是一项服务,用于管理网络中连接的多个主机,并将主机资源池化。 虚拟机文件
之前几期,我们介绍了挖矿木马威胁被许多人低估,参考疫情防控措施可以对挖矿木马威胁层层防御。这一期,我们向朋友们详细介绍腾讯安全技术团队如何利用人工智能方法,开发出BinaryAI引擎对样本文件进行软件成分分析,使未知挖矿木马检测能力大幅提升,目前腾讯主机安全(云镜)已率先集成BinaryAI引擎。
这一期,我们向朋友们详细介绍腾讯安全技术团队如何利用人工智能方法,开发出BinaryAI引擎对样本文件进行软件成分分析,使未知挖矿木马检测能力大幅提升,目前腾讯主机安全(云镜)已率先集成BinaryAI引擎。
这项工作受到两大行业趋势的推动。第一是向基于硬件的网络媒体系统的转变,这导致了软件定义的工作流程的出现。该工作流程允许快速重新配置资源,以最大限度地利用硬件和软件。第二是 GPU 虚拟化,使得工作站从办公桌转移到数据中心,以提供更安全、利用率更高、更易于维护的基础设施。在这种环境中,资产永远不会离开数据中心的范围,而虚拟用户应用程序通过 IP 网络交付给在笔记本电脑或小型计算机系统上运行的客户端上的一个或多个用户。
【新智元导读】本文以 Google 最新公开的 TPU 论文《在数据中心中对张量处理器进行性能分析》的译本为基础,对该论文及 TPU 进行了评价。 源起 2017年度的国际计算机体系结构年会(ISAC-2017)尚在投稿阶段时,类似“Google将公布其张量处理器的细节”的小道消息就在不停发酵。几天前,即2017年4月6日,Google在自家网站上公开了论文初稿,让大众可以在会议之前提前了解其中细节。由此Google、TPU和NN加速又再次成为热门话题。 由于相关公开资料足够丰富,足以替代类似神经网络硬
阅读完前两篇文章后,相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码,但是对计算密集型任务,仅仅使用前文的方法还是远远不够的,GPU的并行计算能力未能充分利用。本文将主要介绍一些常用性能优化的进阶技术,这部分对编程技能和硬件知识都有更高的要求,建议读者先阅读本系列的前两篇文章,甚至阅读英伟达官方的编程手册,熟悉CUDA编程的底层知识。当然,将这些优化技巧应用之后,程序将获得更大的加速比,这对于需要跑数小时甚至数天的程序来说,收益非常之大。
在大家开始深度学习时,几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA?她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系?通过查阅资料,我整理了这份简洁版CUDA入门文档,希望能帮助大家用最快的时间尽可能清晰的了解这个深度学习赖以实现的基础概念。
DocKer环境是Linux上启用TensorFlow GPU支持最简单的方法。Docker使用容器创建虚拟环境,将TensorFlow的安装与系统的其余部分隔离开来。TensorFlow程序在虚拟环境中运行,但与主机共享资源(访问目录、使用 GPU、连接到互联网等)。
由于异构计算的硬件特性,CUDA中以下操作是相互独立的,通过编程,是可以操作他们并发地执行的:
小H最近因为沉迷学(you)习(xi),瘦了不少,小伙伴们打算把小H带去搞点好吃的。
Ocata周期的科学技术重点之一是进一步扩展OpenStack中GPU支持的状态。这里的第一个问题是我们在讨论GPU支持时正在讨论的问题,因为使用现有的OpenStack功能(例如,Nova的PCI直通支持)已经有几种可能性和组合,允许部署者利用GPU拼凑云。这里的想法是让我们了解尽可能多的可能性,同时深入了解社区经验支持它的细节。
本文内容提供视频讲解,详细见:https://www.bilibili.com/video/BV1K54y1q7zK
这文档堪称CUDA官方手册里最有用TOP3了。 ps:全文翻译会累死猿哒,意译意译,各位看官凑合一下啦 前言 文档的作用 这文档能干嘛,是用来帮助开发者从NVIDIA GPU上获取最好的性能的。建
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊,拥有一款合适的显卡是必要的,只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码,进而更快地产出结果。
CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些。在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构。当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了。 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二维数
WebAssembly 是一种可以在现代Web浏览器中运行的低级的类汇编语言,具有紧凑的二进制格式,接近本机的性能运行的。为了实现代码紧凑WebAssembly 被设计成了不容易手写,但是支持C、C++、C#、Golang、Rust 等源语言编写代码,使用相应工具链翻译源语言代码。
by Jayshree Ullal on May 29, 2024 6:00:00 AM
英伟达不同时代产品的芯片设计不同,每代产品背后有一个微架构代号,微架构均以著名的物理学家为名,以向先贤致敬。当前比较火热的架构有:
一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码,准备一些数据,配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证,如果这些代码数据都 OK 的话,然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行,一般来说至少有一块或者多块 GPU,有相当好的显存和内存,接下来实验一下。 选择一个支持 TensorFlow GPU 的计算机 当务之急是找到一块可以用于 TensorFlow 的显卡,TensorFlow 只支持在 NVIDIA 的部分高端显卡上面进行 GPU 加速, 在 NVIDIA 开发者中心可以找到
CUDA定义了一种针对GPU特性的指令集,允许程序员直接编写针对GPU硬件的代码。这些指令专为大规模并行处理而设计,能够高效地驱动GPU上的数千个并行处理单元(如CUDA核心或流处理器)同时工作。
GNN(图神经网络)代表了一种新兴的计算模型,这自然地产生了对在大型graph上应用神经网络模型的需求。
作者:Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
数据较多或者模型较大时,为提高机器学习模型训练效率,一般采用多GPU的分布式训练。
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