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人工智能时代,GPU要火?

人工智能”——已经不再是科幻电影里的事,Google、Microsoft、斯坦福大学……那些你所能想象到的知名企业、大学几乎都已启动这一研究。 今年“两会”期间,李彦宏的提案就是“中国大脑”,其实质就是通过人工智能来推动中国整体创新水平的提高。 在通往人工智能的路上,“深度学习”是核心,它也是机器学习最有前景的一个分支,指的是计算机使用神经网络自主学习的过程。 那么问题来了,人工智能这么好,深度学习前景这么美,怎么去实现?两个核心:首先是足够强大的数据库,其次是足够强大的计算能力。 2011年以前,业界进行深度计算主要基于CPU来实现,直到斯坦福大学通过GPU进行了颠覆性的比较后,GPU在深度计算方面的强大性能才被认识——Google数据中心需要1000台CPU服务器完成的工作,斯坦福人工智能实验室仅用

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新型 GPU 芯片:可在手机跑人工智能程序

科技日报北京2月3日电 (记者刘园园)你想让自己的手机变成可以随时随地执行人工智能计算的“神器”吗?一种新型图形处理器(GPU)芯片让这个梦想走进了现实。 据麻省理工学院(MIT)官网消息,在本周的国际固态电路会议上,该校科研人员展示了一种新型的专门用于运行神经网络的GPU芯片。 GPU芯片是一种专门用于图像计算的芯片,在带有屏幕的计算机设备上十分常见,神经网络大都在GPU上运行。 MIT研发的这种新型芯片被命名为“Eyeriss”,它的运行效率是普通手机GPU的10倍,因此可以直接在移动设备上执行强大的人工智能算法,而不需要将数据上传到互联网进行处理。 CNN算是深度神经网络的前身,与近年来一些人工智能技术的重大进展不无关系。 Eyeriss芯片高效率运行的另一个秘诀在于,它有一个可以向各个处理单元分配任务的特殊电路。

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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。 VF调度 AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。 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。 GPU分时复用与CPU在进程间的分时复用是一样的概念。一个简单的调度就是把一个GPU的时间按照特定时间段分片,每个VM拿到特定的时间片。在这些时间片段中,这个VM享用GPU的硬件的全部资源。

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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。 要看完呐~~↓↓↓随着云计算、大数据和人工智能技术的飞速发展,算法越来越复杂,待处理的数据量呈指数级增长,当前的X86处理器的数据处理速度,已经不足以满足深度学习、视频转码的海量数据处理需求,大数据时代对计算速度提出了更高的要求 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 GPU

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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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    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。 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。 一定程度上人才是一种类似算力的资源,就如同医生、律师一样,人工智能相关的人才也是一种相对明确的工种。那么它有没有可能更精确的被拆解和租赁呢? 一个更简单的类比是类似咨询公司服务,或者律师那样,有一个平台能提供人工智能专家的每小时咨询服务,结果可以是某种备忘录,或者某种具体的设计与市场调研结论。

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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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    gpu使用

    我们的实验硬件环境配置为:GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。 腾讯云的GPU产品计算型GN7,使用在gpu上的效果不错,代码运行速率高,基本上各项功能都非常好,所以我觉得非常适合来做这项工作。 总之,gpu效能很不错。

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    图解GPU

    这是图解系列之GPU 关注阅读更多图解 ? 要说GPU就绕不开CPU。 以前CPU要做所有的工作,但是后来发现有一类工作,它比较简单并且需要大量的重复性操作,各操作之间又没有关联性。 于是CPU就找了一堆GPU来干这些大量重复性的简单工作。 由于图形渲染任务具有高度的并行性,所以GPU一开始就是做图形渲染的工作。 ? GPU内部有数量众多的计算单元,每个计算单元内只有非常简单的控制逻辑。尽管每一个单元的计算能力不如CPU,但人多力量大呀。 CPU是顺序执行的: ? GPU是并行执行的: ? 下面我们看一下GPU的工作原理。 GPU的工作都是CPU安排的,包括图形渲染。 GPGPU其实是对GPU的一种优化,让GPU更加的具有易用性和通用型,GPU应用于AI就是GPU通用属性的一个方向,类似的方向有很多:挖矿、AI训练、HPC高性能计算等。

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    人工智能&大数据:加速GPU在数据中心领域的应用

    随着数据需求工作负载渗透到数据中心并覆盖传统的CPU性能,GPU各供应商已经为数据中心补充了全新的设备和显示卡。 最近大数据、人工智能以及机器学习的潮流正在企业服务器之间形成连锁反应。 扩展数据中心GPU应用范围 GPU在完成少量任务方面做得很好,但随着任务要求逐渐扩大,相关相应也逐渐完成扩展。Nvidia倾向于把GPU与其他半导体供应商区分开来,并为GPU寻找更广泛的用途。 大数据、机器学习和人工智能应用程序具有很高的处理要求,需要处理大量的信息和不同的数据类型。这些特点与GPU的设计初衷非常吻合。 AI和机器学习各供应商均使用GPU来支持处理训练神经网络所需的大量数据。 GPU在数据中心领域的应用 数据中心GPU的应用将来可能会不断深入。GPU是任务关键型工作负载的重要基础设施特性。 戴尔同时支持AMD公司的FirePro系列GPU以及Nvidia公司的GPU,专为虚拟台式基础设施和计算应用而设计,并具有支持高达1792个GPU核心的处理能力。

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    使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)

    禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡:GTX 1066 GPU ? 简单测试:GPU比CPU快5秒 补充知识:tensorflow使用CPU可以跑(运行),但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto (allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时 以上这篇使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    GPU渲染之OpenGL的GPU管线

    GPU渲染流水线,是硬件真正体现渲染概念的操作过程,也是最终将图元画到2D屏幕上的阶段。 GPU管线涵盖了渲染流程的几何阶段和光栅化阶段,但对开发者而言,只有对顶点和片段着色器有可编程控制权,其他一律不可编程。如下图: ? 简单总结GPU管线,这阶段中主要是对图元进行操作。 正因这独立性,GPU可以并行化处理每一个顶点,提高处理速度。 顶点着色器最重要的功能是执行顶点的坐标变换和逐顶点光照。 这样设计的好处是能减少一些不必要的绘制,并减少对GPU的浪费。 回到正题,片段着色器同上述的顶点着色器,只是它作用的对象是每一片段,对其进行着色贴图。 推荐阅读: GPU的工作原理 两段小视频轻松理解CPU & GPU的工作原理 GPU内存分级

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    Nvidia推出搭载16颗GPU的HGX-2,加速人工智能训练

    AiTechYun 编辑:chux Nvidia今天推出了搭载16颗Tesla V100图形处理单元(GPU)芯片的云服务器平台HGX-2,提供了半个TB的GPU内存和两千万亿次的计算能力 GPU通过使用NVSwitch互连共同作用。HGX-2主板可处理训练AI模型和高性能计算。 HGX-2已经实现了Nvidia认为是破纪录的AI训练速度。 “配备Tensor核心GPU的NVIDIA HGX-2为业界提供了一个强大的多功能计算平台,融合了HPC和AI,以解决全球的巨大挑战。” 每种GPU都有不同的GPU和CPU比率组合,以优化特定任务的性能。 HGX-2的推出是继去年发布的HGX-1之后推出的,该产品由八颗GPU驱动。 HGX-1参考架构已被用于GPU服务器,如Facebook的Big Basin和微软的Project Olympus。

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    浅析GPU计算——CPU和GPU的选择

    目前市面上介绍GPU编程的博文很多,其中很多都是照章宣科,让人只能感受到冷冷的技术,而缺乏知识的温度。 而GPU则可以被看成一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。         为什么说GPU拥有大量计算能力。我们看一张NV GPU的架构图 ?         如果说cuda核心数不能代表GPU的算力。那我们再回到上图,可以发现这款GPU提供了640个Tensor核心,该核心提供了浮点运算能力。 然而GPU对应的显存带宽则比CPU对应内存高出一个数量级! ?         下节我们将结合cuda编程来讲解GPU计算相关知识。

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    不安装tensorflow-gpu如何使用GPU

    这是个很严峻的问题,每次跑代码,内存就炸了,gpu还没开始用呢,看一些博客上是这样说的: 方法一: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"# 方法二: 卸载cpu版本的tensorflow,重新安装gpu版本的 好不容易装上的,如果可以用其他的方法,那么我还是想试一下的。 方法三: 正在探讨中,找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是,你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu: 我引用一下,原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044 K40c, pci bus id: 0000:05:00.0 b: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 a: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU

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    GPU Mounter - 支持 GPU 热挂载的 Kubernetes 插件

    下面聊一聊我对 GPU 容器化和 GPU 挂载的认识,以及为什么需要 GPU 热挂载。 1. GPU 容器化与 GPU 挂载 GPU 挂载很好理解,即为容器或 Pod 挂载 GPU 资源,允许容器中的应用程序使用。在容器化的趋势席卷各个领域的今天,深度学习也同样无法 “幸免”。 GPU,只需一个--gpus参数或者一个nvidia.com/gpu资源字段即可完成 GPU 资源的挂载。 当前 GPU 挂载方案的不足 当前的 GPU 容器化的方案仍然存在一点不足,无法动态调整一个已经正在运行的容器或 Pod 可用的 GPU 资源。 什么是 / 为什么需要 GPU 热挂载? GPU 热挂载即调整一个运行中容器的 GPU 资源,能够增加或删除一个运行中的容器可用的 GPU 资源而无需暂停或重启容器。

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    pytorch中 gpugpugpu与cpu 在load时相互转化操作

    经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的。个人感觉,因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的,所以有时使用不同的GPU加载时会报错。 解决方法 gpu之间的相互转换。即,将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡。 torch.load(‘modelparameters.pth’, map_location={‘cuda:1′:’cuda:0’}) # gpu 1 — gpu 0 当然,你也可以直接将加载模型时使用的 gpu卡改为和训练时的一样。 但在多人使用一个服务器时,你想用的gpu卡已被使用,就需按上面方法转换gpu

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    GPU编程(二): GPU架构了解一下!

    目录 前言 GPU架构 GPU处理单元 概念GPU GPU线程与存储 参考 最后 ---- 前言 之前谈了谈CUDA的环境搭建. . ---- GPU架构 GPU处理单元 ? GPU处理单元 从这张GPU概念内核图开始讲起, 会发现和CPU内核是不同的, 少了三级缓存以及分支预测等等. 复制16个上述的处理单元, 得到一个GPU. 实际肯定没有这么简单的, 所以可以说是概念GPU. ? , 一般来说, 都是异构的, CPU+GPU.

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