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利用GPU实现自主机器外科手术

不过近期在 GPU 的辅助下进行手术,可使得手术更安全、让更多病患接受手术,同时也降低了手术费用。 可执行程序精密程度达厘米以下的外科手术机器人 Kim 及其研究团队投入 NVIDIA 的 GeForce GTX TITAN GPU 等创新技术,开发出 Smart Tissue Autonomous Robot(智慧组织手术自主机器人,简称为 STAR)。 突破性的 STAR STAR 并未顺利完成首项全自主机器人接合手术,不过它的缝合间隔相当一致,使得比起经验丰富的外科医生,有人监督的 STAR 自主机器人手术所实施的手术出现更好的结果。 GPUs 是 STAR 自主机器人的核心,加快计算光场摄影机资料的速度,而这些摄影机用于捕捉场景散发出的光线信息,让 STAR 能实时认知到位置和追踪目标组织。

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NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(1)

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU参数服务器 0x04 核心功能 所以,可以扩展到多个 GPU 和节点的HugtCTR的架构总结如下: 3.3 基于GPU参数服务器 HugeCTR 实现的是一个基于GPU参数服务器,其将embedding层放到GPU之中,worker 通过与参数服务器的交互来获取embedding。 distribute 模式 :每个 GPU 都会存所有 slot 的一部分参数,通过哈希方法决定如何将一个参数分配到哪个 GPU 上。

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    NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3)

    [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 本系列其他文章如下: [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(1) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 0x01 回顾 我们首先回归一下前文内容 使用稀疏张量时候,提供一对 dense tensors:一个value张量,一个二维indice张量,也有其他辅助参数。 4.2.1.2 CudaHostAllocator 调用CUDA方法在主机上分配内存 class CudaHostAllocator { public: void *allocate(size_t allocator :具体内存分配器,也区分在GPU分配还是CPU分配。

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    NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3)

    目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 数据集 2.1 Norm 2.1.1 数据文件 2.1.2 文件列表 2.2 本系列其他文章如下: [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(1) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 0x01 回顾 我们首先回归一下前文内容 使用稀疏张量时候,提供一对 dense tensors:一个value张量,一个二维indice张量,也有其他辅助参数。 4.2.1.2 CudaHostAllocator 调用CUDA方法在主机上分配内存 class CudaHostAllocator { public: void *allocate(size_t allocator :具体内存分配器,也区分在GPU分配还是CPU分配。

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    消费级GPU成功运行1760亿参数大模型

    机器之心报道 机器之心编辑部 在消费级 GPU 上运行大规模模型是机器学习社区正面临的挑战。 语言模型的规模一直在变大,PaLM 有 540B 参数,OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 176B 参数,模型还在朝着更大的方向发展。 这些模型很难在易于访问的设备上运行。 例如,BLOOM-176B 需要在 8 个 80GB A100 GPU(每个约 15000 美元)上运行才能完成推理任务,而微调 BLOOM-176B 则需要 72 个这样的 GPU。 实验表明,通过使用 LLM.int8(),可以在消费级 GPU 上使用多达 175B 参数的 LLM 执行推理,而不会降低性能。 方法简介 机器学习模型的大小取决于参数的数量及其精度,通常是 float32、float16 或 bfloat16 之一。

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    NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4)

    [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) 0x00 摘要 0x01 总体流程 本系列其他文章如下: [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(1) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 0x01 总体流程 由于高效的数据交换和三级流水线,HugeCTR的可扩展性和活跃GPU的数量都有所增加。 从主机到设备的数据传输(节点间和节点内)。 利用GPU计算。 的数据读取重叠,并训练GPU。下图显示了HugeCTR的可扩展性,批量大小为16384,在DGX1服务器上有七层。 遍历sparse参数,对于每一个参数,会建立一个临时张量,并且通过 buff 预留内存(CPU或者GPU),然后把此临时张量放入device_sparse_buffers。

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    五个参数让你读懂虚拟主机

    五个参数让你读懂虚拟主机 前面我们讲过虚拟主机、VPS、独立服务器的区别,站长们在确定购买哪种网站空间以后,就需要根据具体参数来选择网站空间了。 今天赵一八笔记给大家聊聊那些买空间必须要看懂的虚拟主机参数。 云服务器.jpg 一.操作系统: 虚拟主机的操作系统一般分为Windows和Linux两种,指的是该主机所在的服务器使用的系统,操作系统是要根据网站程序语言来选择的。 所以,如果条件允许建议选择网络流量不加限制的主机,如果流量受到限制,当访问量增大时即会使一些用户无法正常访问网站。 以上就是选择虚拟主机应该要注意的参数啦,选购虚拟主机并不难,只要弄清楚了这些参数所代表的含义,选择正规可靠的空间商,找到合适的虚拟主机并不难。

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    NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2)

    [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 0x00 摘要 0x01 总体流程 数据并行是:每张 GPU卡可以同时读取不同的数据来做训练。 模型并行是:Sparse 参数可以被分布式存储到不同 GPU,不同 Node 之上,每个 GPU 分配部分 Sparse 参数。 开始解析数据,得到 sparse 参数,dense 参数,label 等等。 嵌入层进行前向传播,即从参数服务器读取 embedding,进行处理。 多卡之间交换 dense 参数的梯度。 嵌入层更新 sparse 参数。就是把反向计算得到的参数梯度推送到参数服务器,由参数服务器根据梯度更新参数。 初始化参数和优化器状态。

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    NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(10)--- 推理架构

    [翻译] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(10)--- 推理架构 目录 [翻译] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(10)--- 推理架构 0x00 本系列其他文章如下: [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(1) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- 如果嵌入向量查找的命中率低于设置的阈值,GPU 嵌入缓存将更新参数服务器上缺失的向量。GPU 嵌入缓存还会基于固定命中率来从参数服务器读取嵌入向量进行更新。 场景3:多个 GPU(Node 3)部署单个模型,在这种情况下,参数服务器可以帮助提高 GPU 之间嵌入缓存的命中率。

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    NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表

    [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- 本系列其他文章如下: [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(1) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播 该类还提供将哈希表(包括哈希表键、哈希表值索引和哈希表值)从主机文件上载到GPU(名为load_parameters)的操作,以及将哈希表从GPU下载到主机文件(名为dump_parameters)的操作

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    虚拟GPU_vmware gpu

    本系列文章推送门: 阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第一章) GPU虚拟化发展史 阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第二章)GPU虚拟化方案之——GPU直通模式 今天一个小伙伴@我说:“你浅谈一下 第三章 浅谈GPU虚拟化技术(三)GPU SRIOV及vGPU调度 GPU SRIOV原理 谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品:S7150和MI25。 两个术语:SRIOV的PF,VF (专业人士请自动忽略这部分介绍 ) PF:宿主机上的主设备,宿主机上的GPU驱动安装在PF上。PF的驱动是管理者。 其分片虚拟化的方案是在宿主机端实现地址转换和安全检查。应该说安全性上SRIOV方法要优于GVT-g和GRID vGPU,因为SRIOV多了一层IOMMU的地址访问保护。 GPU SRIOV的调度系统 分时复用 VF的调度是GPU虚拟化中的重点,涉及到如何服务VM,和如何确保GPU资源的公平分片。 GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。

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    tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数&&GPU设备指定

    tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: 1 config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True 记录设备指派情况 :  tf.ConfigProto(log_device_placement=True) 设置tf.ConfigProto()中参数log_device_placement = True 如果手动设置的设备不存在或者不可用,就会导致tf程序等待或异常,为了防止这种情况,可以设置tf.ConfigProto()中参数allow_soft_placement=True,允许tf自动选择一个存在并且可用的设备来运行操作 限制GPU资源使用 为了加快运行效率,TensorFlow在初始化时会尝试分配所有可用的GPU显存资源给自己,这在多人使用的服务器上工作就会导致GPU占用,别人无法使用GPU工作的情况。 (config=config) 3.2 限制GPU使用率 1 config = tf.ConfigProto() 2 config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction

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    NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (6) --- Distributed hash表

    [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (6) --- Distributed hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- 本系列其他文章如下: [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(1) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- )的操作,以及将哈希表从GPU下载到主机文件(dump_parameters方法)的操作。 但是我们目前并没有配置这样的参数,只是配置了 train_keys。这个地方很绕,仔细看代码,原来在前向传播之中有使用 filter_keys_per_gpu 进行设置类似参数

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    奔涌吧,GPU! GPU选型全解密

    大数据时代对计算速度提出了更高的要求,GPU处理器应运而生。那么,如何选择GPU呢?为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型,我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文。 在深入了解不同应用场景下的GPU云服务器选型推荐之前,我们先来了解一下CPU和GPUGPU和vGPU之间的差异。 CPU和GPU硬件结构对比GPU vs vGPUGPU云服务器提供了直通型GPU和虚拟化的vGPU,可以满足计算密集型场景和图形加速场景下的不同算力需求。 GN10XGN10Xp、GN8、GN7等整卡实例均采用GPU直通技术;vGPU是指虚拟化GPU,支持GPU资源的更细粒度划分,如12、14以及18 GPUGPU实例简介腾讯云CVM针对不同应用场景,推出搭配不同GPU卡的实例类型,如下表所示,GPU实例以NVIDIA Tesla系列为主,满足不同应用场景下的算力需求。

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    NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播

    [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 本系列其他文章如下: [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(1) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (6) --- Distributed hash表 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 之上都收集到的所有样本的全部梯度,这样后续可以进行计算并且更新每个 GPU 之上的参数

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    使用 Elastic GPU 管理 Kubernetes GPU 资源

    但应用在 GPU 场景,还是存在以下不足: 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息,比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。 由于 GPU 卡相对昂贵,并且某些 AI 负载吃不满单张 GPU 算力,GPU Sharing 技术应运而生。 问题二:无法支持多 GPU 后端 除分配挂载整卡的方式外,TKE qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化 等 GPU 共享技术越来越被用户采用。 对 GPU 成本的关注,对 GPU 资源的整体把控,对 GPU 不同后端的精准使用,都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。 ,可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源( GPU 算力 / 显存 的组合)、一个远端 GPU 设备。

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    NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播

    [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 本系列其他文章如下: [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(1) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- // __forceinline__ 的意思是编译为内联函数 // __host__ __device__ 表示是此函数同时为主机和设备编译 template <typename aggregation_type distribute模式 :每个GPU都会存所有slot的一部分参数,通过哈希方法决定如何将一个参数分配到哪个GPU上。

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    GPU在哪?

    GPU在哪? GPU大体上可以有下面几种方式: 第一种,自己购买GPU服务器。当然了,很多时候个人要求不高,或者工作相对简单的时候,一台有独立显卡的中高端游戏笔记本,可能就已经足够完成这个工作了。 当然更复杂的可能包括自己购买与安装多显卡的家用主机,或者自己配置专用的GPU服务器,甚至把这些服务器放到某个网络机房进行托管。 第二种,购买云厂商服务。 或者是阿里云、腾讯云、华为云的GPU服务器,和一台普通的Linux主机没区别。 排除一些缺点,如果只考虑性价比的话,MistGPU真是现在GPU训练服务中最高的。这种将大量的GPU资源拆散成碎片再零售的方法,既保证了用户快速使用,也保证了成本相对低廉。

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    GPU accelerated

    = optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-3) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # 同样将loss部分的计算转移到GPU 上去 同样的,数据部分也可以转移到GPU上去 data, target = data.to(device), target.to(device)

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    使用GPU

    在TensorFlow中,支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。例如: "/cpu:0":机器的CPU "/gpu:0"你的机器的GPU,如果你有一个。 "/gpu:1"你的机器的第二个GPU等 如果TensorFlow操作既具有CPU和GPU实现,则在将操作分配给设备时,GPU设备将被赋予优先级。例如, matmul具有CPU和GPU内核。 在用设备的系统cpu:0和 gpu:0,gpu:0将选择运行matmul。 允许GPU内存增长 默认情况下,TensorFlow将几乎所有GPUGPU内存映射 CUDA_VISIBLE_DEVICES到该进程的可见内容。 如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量,这是非常有用的。 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU,则默认情况下将选择具有最低ID的GPU

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