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英伟达「弹级」GPU A100不敌AMD?比起算力,CUDA才是武器

周一,AMD发布了最新一代数据中GPU Instinct MI200加速器,声称其最高性能是英伟达A100 GPU的4.9倍。 黄仁勋表示,「这是英伟达第一个数据中CPU,专为大型应用建立」。基于Grace的系统与NVIDIA GPU紧密结合,性能将比目前最先进的NVIDIA DGX系统(在x86 CPU上运行)高出10倍。 在当时,采用CDNA架构的AMD Instinct MI100就已经可以达到11.5TFlops的算力,也是当时第一个超过10TFlops(FP64)的数据中GPU。 所以,这种情况就导致了过去十年AI的大部分进步都是使用CUDA库取得的。而AMD也确实输在了没有CUDA的替代方案,甚至AMD都不支持自己的平台。 毕竟,AMD如果能给出CUDA以外的另一个选择,对机器学习和深度学习的工作者和爱好者来说,绝对是一种福音。

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CUDA学习第26课:压缩算法的

UDACITY学院在2013年-2015年期间已经做了一套完整的CUDA培训的教材非常适合CUDA初学者。我们会陆续整理(合并视频,贴上中文字幕等),然后发布出来,供初学者学习。 本课讲解了压缩算法的步骤和。 视频内容

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    从显卡效能的指标看,CUDA数要多,GPU频率要快,显存要大,带宽要高。 Titan XP参数:显存(VRAM):12 GB内存带宽:547.7 GBs处理器:3840 个 CUDA @ 1480 MHz(约 5.49 亿 CUDA 频率)英伟达官网价格:9700 GTX 1080 Ti参数:显存(VRAM):11 GB内存带宽:484 GBs处理器:3584 个 CUDA @ 1582 MHz(约 5.67 亿 CUDA 频率)英伟达官网价格:4600 GTX 1070 Ti参数:显存(VRAM):8 GB内存带宽:256 GBs处理器:2432 个 CUDA @ 1683 MHz(约 4.09 亿 CUDA 频率)英伟达官网价格:3000 GTX 1070参数:显存(VRAM):8 GB内存带宽:256 GBs处理器:1920 个 CUDA @ 1683 MHz(约 3.23 亿 CUDA 频率)英伟达官网价格:2700 元这款

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    GPU计算加速01 : AI时代人人都应该了解的GPU知识

    无论是CPU还是GPU,在进行计算时,都需要用(Core)来做算术逻辑运算,比如加减乘与或非等。中有ALU(逻辑运算单元)和寄存器等电路。在进行计算时,一个只能顺序执行某项任务。 个人桌面电脑CPU只有2到8个CPU,数据中的服务器上也只有20到40个左右CPU,GPU却有上千个。与CPU的不同,GPU的只能专注于某些特定的任务。 上图为当前计算力最强的显卡Tesla V100,密密麻麻的绿色小格子就是GPU小,多个小一起组成了一个SM。?单个SM的结构如图所示。 可以看到一个SM中包含了: 针对不同计算的小(绿色小格子),包括优化深度学习的TENSOR CORE,32个64位浮点(FP64),64个整型(INT),64个32位浮点(FP32)。 下一篇文章将讲解CUDA编程中的基础概念,包括函数,Thread、Block和Grid的概念等,并使用Python Numba库调用CUDA进行并行计算。

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    快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程

    来源:Preofessional CUDA® C Programming 可以看到GPU包括更多的运算,其特别适合数据并行的计算密集型任务,如大型矩阵运算,而CPU的运算较少,但是其可以实现复杂的逻辑运算 另外,CPU上的线程是重量级的,上下文切换开销大,但是GPU由于存在很多,其线程是轻量级的。 这其实和CPU的多线程有类似之处,多线程如果没有多支持,在物理层也是无法实现并行的。但是好在GPU存在很多CUDA,充分利用CUDA可以充分发挥GPU的并行计算能力。 GPU硬件的一个组件是SM,前面已经说过,SM是英文名是 Streaming Multiprocessor,翻译过来就是流式多处理器。 SM的组件包括CUDA,共享内存,寄存器等,SM可以并发地执行数百个线程,并发能力就取决于SM所拥有的资源数。

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    GPU加速分子模拟

    电脑配置:X5650*2=24core,48G ecc+reg内存显卡:nvidia C2050*46GB DDR5存储器 *4fermi架构 448个cuda*4单精度浮点性能 1.03Tflops source code测试结果:相同的体系,不用GPU加速, 1.5nsday ;启用了GPU加速计算,11nsday.~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~6,7年前的旧卡,四个合共1792个CUDA GTX1080 为pascal架构,内建72亿个晶体管,拥有2560个CUDA ,gtx980ti有2816个CUDA。所以建议大家都预算一块N卡吧。 GTX980Ti参数规格对比显卡GTX780TiGTX980GTX980TiGTX TITAN X代号GK110GM204GM200GM200晶体管数71亿52亿80亿80亿制作工艺28纳米28纳米 28纳米28纳米流处理器2880204828163072纹理单元240128176192ROPs48649696显存容量3GB4GB6GB12GB显存位宽384bit256bit384bit384bit频率

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    AI 技术讲座精选:技术前沿——CUDAnative.jl 支持 GPU 原生编程

    虽然仍然存在某些方面的限制,但是现在运用 Julia 编写 CUDA 程序已经得以实现。相应地,使用 Julia 高级语言特性编写高性能的 GPU 代码也成为可能。 所有的步骤都隐藏在 @cuda 指令后面,初次使用该指令时,它便会生成代码编译出我们的程序。每一次后续调用都会重新使用这些代码,对其进行转换并上传参数1,最后运行程序。 @cuStaticSharedMem和 @cuDynamicSharedMem 宏指令可以创建局部分享内存,同时 @cuprintf 可以从程序内部显示格式化字符串。 例如,曲线里的线程以 SIMD-like 为一同执行,可以通过相互的域分享数据。在块级别中,线程都归集到同一个处,但是没有必要一起执行,这就意味着他们需要通过局部储存器的进行交流。 我们还打算比较 CUDA 工具包中的工具。例如,利用 NVIDIA 的可视化探查器,描述出 Julia 程序。或者利用 cuda-memcheck 探测界外访问3。

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    GPU加速02:超详细Python Cuda零基础入门教程,没有显卡也能学!

    本系列为英伟达GPU入门介绍的第二篇,主要介绍CUDA编程的基本流程和概念,并使用Python Numba编写GPU并行程序。为了更好地理解GPU的硬件架构,建议读者先阅读我的第一篇文章。 2000万的数字太大,远远多于GPU的数,如何将2000万次计算合理分配到所有GPU上。解决这些问题就需要弄明白CUDA的Thread层次结构。? 从硬件来看,thread运行在一个CUDA上,多个thread组成的block运行在Streaming Multiprocessor(SM的概念详见本系列第一篇文章),多个block组成的grid运行在一个 数不同,一般需要根据当前硬件来设置block的大小blockDim(执行配置中第二个参数)。 计算占用的是CUDA,数据拷贝占用的是总线,所需资源不同,互相不存在竞争关系。这种机制被称为流水线。这部分内容将在下篇文章中讨论。

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    CUDA编程.内调用

    首先我说一下什么叫内,这里的内很狭义就是ANSI C关键字+CUDA扩展关键字编写的设备代码~它是主机代码(Host Coda)通过内调用的方式来启动的。 再简单点就是,内调用的含义是我们从主机代码启动设备代码。通常来说,内调用会生成大量的(Block)和线程(Thread)来在GPU上并行的处理数据。 内代码和普通的代码没有什么差异,只不过是由多个线程并行执行。 语法是以__global__开始,然后是,这个语法来配置内参数,一个是表示希望执行的快数,二是每个快具有的线程数数。 是指向设备显存的指针指向设备显存中的位置,内将在那里存储相加的结果 作为程序员需要知道的是,作为参数传递给内的指针应该仅指向设备显存,指向主机会程序崩溃。 内执行完成后,设备指针指向的结果可以复制会主机内存,取回来这个值再使用。这里还要说一句,一个块上面就一个Thread的写法对资源利用不好~?

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    PyTorch在Windows下的安装

    系统配置Windows 10Anaconda环境Python 3.7无CUDA显卡版本选择进入PyTorch的官网:https:pytorch.orgget-startedlocally之后,在页面下方 只要你的显卡有CUDA就行了。 具体的信息可以参考这个网址:https:www.nvidia.cnobjectcuda_learn_products_cn_old.html如果你的电脑显卡有CUDA,则可以选择CUDA对应的版本 如果你的电脑是集成显卡或者不支持CUDA,那就将CUDA选为“None”安装PyTorch与Torchvision根据前面的选择,我的电脑最终版本如下:? 关于下载速度的问题,如果你手机有流量,建议用4G试试,我就是用的自己手机热点,下载了CUDA版本+CPU版本,一共花了不到20分钟,花了4个G左右的流量才下载好。

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    CUDA Study Notes

    Tesla是什么CUDA架构用作GPU通用计算。3. Tesla是一个新的显示系列品牌,主要用于服务器高性能电脑运算,用于对抗AMD的流处理器(FireStream)。这是继GeForce和Quadro之后,第三个显示商标。 NVIDIA将显示分为三大系列,Tesla主要用于大规模的并联电脑运算。18. ATI显卡有哪些系列ATI显示芯片生产商已被AMD收购。 CUDA中SM、SP、cuda core、Grid、block、thread和warp的联系与区别SM(Stream Multiprocessor)流多处理器,即GPU的数,就是cuda core。 一个完整处理必须包括取值、解码、分发逻辑和执行单元。SP(Stream Processor)标量流处理器,是SM的执行单元,不是完整的处理

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    CUDA的天下,OpenAI开源GPU编程语言Triton,将同时支持N卡和A卡

    英伟达在 2007 年发布了 CUDA 的初始版本,CUDA 平台是一个软件层,使用者可以直接访问 GPU 的虚拟指令集和并行计算单元,用于执行计算内。 团队表示:「直接用 CUDA 进行 GPU 编程太难了,比如为 GPU 编写原生内或函数这件事,会因为 GPU 编程的复杂性而出奇困难。」 新发布的 Triton 可以为一些的神经网络任务(例如矩阵乘法)提供显著的易用性优势。 如此一来,Triton 高效地抽象出了与 CUDA 线程 block 内的并发相关的所有问题(比如内存合并、共享内存同步 冲突、张量调度)。?Triton 中的向量加法。 高级系统架构Triton 的良好性能得益于以 Triton-IR 为中的模块化系统架构。

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    CUDAcaffe ERROR:cudaGetDeviceCount returned 3035,Check failed: error == cudaSuccess (3035 vs. 0)

    caffe的问题也是同样的道理,因为caffe也要调用cuda的cudaGetDeviceCount函数获取GPU设备。 train() @ 0x4088e8 main @ 0x7f1bb6a51830 __libc_start_main @ 0x4091b9 _start @ (nil) (unknown) 已放弃 (已转储 ) 显然是cuda的问题,于是执行cuda samples程序中的deviceQuery,果然也是报错,,错误码35: $ .NVIDIA_CUDA-8.0_Samplesbinx86_64linuxreleasedeviceQuery (CUDART static linking) cudaGetDeviceCount returned 35 -> CUDA driver version is insufficient for CUDA train() @ 0x4088e8 main @ 0x7fe16e966830 __libc_start_main @ 0x4091b9 _start @ (nil) (unknown) 已放弃 (已转储

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    【玩转腾讯云】GPU云服务器(驱动篇)

    这款机型有着不错的综合性能,20+80G内存,比较适合常规的深度神经网络训练等各种应用场景。而且,它还是全球市面上同级别GPU机型中(T4)性价比最高的产品。 验证GPU驱动安装 —— 设备信息查看Nvidia GPU驱动是支持CUDA编程的内模块。 通过上述方法安装的驱动是以动态内模块(DKMS)的形式安装的,这种内模块不在内source tree中,但是可以在每次内更新升级时自动地进行重新编译,生成新的initramfs,并后续随着系统启动动态加载 驱动对应的四个内模块在这个目录下:libmodules4.15.0-88-genericupdatesdkms 。 相信教程到此,你也有点小动,赶快来体验GPU云服务器GN7系列的速度与激情吧!未完待续,敬请期待~0x03 参考资料Nvidia Developer腾讯云NvidiaGPU系列实例

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    GPU加速03:多流和共享内存—让你的CUDA程序如虎添翼的优化技术!

    CUDA优化方向我之前的文章中提到,CPU + GPU 是一种异构计算的组合,各有独立的内存,GPU的优势是更多的计算。 因此,要从下面两个方面来优化GPU程序:充分利用GPU的多,最大化并行执行度优化内存使用,最大化数据吞吐量,减少不必要的数据拷贝哪个方向有更大收益,最终还是要看具体的计算场景。 kernel_function(...)多流之前我们讨论的并行,都是线程级别的,即CUDA开启多个线程,并行执行函数内的代码。GPU最多就上千个,同一时间只能并行执行上千个任务。 GPU内存硬件结构GPU的内存结构如图所示:GPU的计算都在Streaming Multiprocessor(SM)上,Multiprocessor里有计算可直接访问的寄存器(Register) 注意,Shared Memory和Global Memory的字面上都有共享的意思,但是不要将两者的概念混淆,Shared Memory离计算更近,延迟很低;Global Memory是整个显卡上的全局内存

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    Titan XP值不值?一文教你如何挑选深度学习GPU

    处理能力:表示 GPU 处理数据的速度,我们将其量化为 CUDA 数量和每一个的频率的乘积。显存大小:一次性加载到显卡上的数据量。 Titan XP参数:显存(VRAM):12 GB内存带宽:547.7 GBs处理器:3840 个 CUDA @ 1480 MHz(约 5.49 亿 CUDA 频率)英伟达官网价格:9700 GTX 1080 Ti参数:显存(VRAM):11 GB内存带宽:484 GBs处理器:3584 个 CUDA @ 1582 MHz(约 5.67 亿 CUDA 频率)英伟达官网价格:4600 GTX 1070 Ti参数:显存(VRAM):8 GB内存带宽:256 GBs处理器:2432 个 CUDA @ 1683 MHz(约 4.09 亿 CUDA 频率)英伟达官网价格:3000 GTX 1060(6 GB 版本)参数:显存(VRAM):6 GB内存带宽:216 GBs处理器:1280 个 CUDA @ 1708 MHz(约 2.19 亿 CUDA 频率)英伟达官网价格

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    在Window10下安装Anaconda3和tensorflow-gpu

    4、CUDA-9.0.176_win10 (是V9.0版本) 此外包括了cuda9.0.176的两个补丁CUDA-9.0.176.1_windows 和 CUDA-9.0.176.2_windows5、 4、CUDA的安装(来了)?① 右键以管理员身份运行cuda_9.0.176_win10.exe,下面按照图片操作 ????????以上便是安装完毕cuda的主程序。 ③再安装补丁2:CUDA-9.0.176.2_windows,详细如下图所示: ?????以上便是cuda主程序和两个补丁的完整安装教程。 5、CUDNN的安装 解压CUDNN-9.0-windows10-x64-v7.zip,压缩包里面cuda文件下有三个文件夹(bin,include,lib)和一个txt文件,把这三个文件夹复制到你cuda 6、环境变量的设置 ★★★★★★ 接下来便是了,网上教程大部分都是没有这部分,从而导致无法调用GPU。

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    入门 | GPU是如何优化运行机器学习算法的?

    引入 GPU通常 GPU 会包含大量的处理数目从 384 个到几千个。 CUDA 数目CUDA 是统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture)的缩写。 CUDA 线程模型这张图展示了 CUDA 的线程模型(这个和市场上其他的架构几乎是相同的,例如 AMD)。简单起见,我们假设一每个 CUDA 一次只能运行一个线程。 GPU 的思考正如我们讨论到的,每个 GPU 都能运行一个独立的线程。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 来计算。 因为所有的都是并行运行的,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)。

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    Tensorflow教程:GPU调用如何实现

    上只提供了对CUDA的支持StreamExecutor的主要功能:抽象化底层平台,对开发者不需要考虑底层的GPU的平台流式的管理模式封装了主机和GPU之间的数据移动在StreamExecutor里封装了几个常见的基本的运算 深层神经网络FFT:   快速傅里叶变换RNG:  随机数生成2.1.1 Stream 接口 算子直接通过Stream的API的调用,在Tensorflow里Stream executor 只支持4个算法  每个算法都提供Support的类,进行多态的支持,比如CUDA, OpenCL 通过Support,官方tensorflow 只提供了CUDA支持,如果要支持OpenCL,可以参考开源(点击打开链接)  对CUDA的支持使用了基于CUDA平台的第三方开发库,没有直接使用CUDA编程2.2  直接调用CUDATensorflow 同时本身也可以直接调用CUDA,毕竟Stream的目前接口只是支持了Blas 上写CUDA代码没什么两样, 下面是一个lstm的样例1.

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    使用AMP的PyTorch模型更快,内存效率更高

    这篇文章是关于利用Tensor和自动混合精度来更快地训练深度学习网络的。什么是张量? Tensor Core可以加速AI的大型矩阵运算,并在单个运算中执行混合精度矩阵乘法和累加计算。 检查了Titan RTX GPU是否具有576张量内以及4,608个NVIDIA CUDA。但是如何使用这些张量? N, D_in, D_out = 64, 1024, 512x = torch.randn(N, D_in, device=cuda)y = torch.randn(N, D_out, device=cuda torch.randn(N, D_out, device=cuda)model = torch.nn.Linear(D_in, D_out).cuda()optimizer = torch.optim.SGD

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