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GPU称霸TOP500最新榜单】美国重夺全球霸主,总算力56%来自GPU

Summit有4356个节点,每个节点配备2颗22核的Power9 CPU和6颗NVIDIA Tesla V100 GPU。节点与Mellanox双轨EDR InfiniBand网络连接在一起。 同样由IBM打造的Sierra的架构与Summit非常相似,有4320个节点,每个节点均由两颗Power9 CPU和四颗NVIDIA Tesla V100 GPU驱动,并使用相同的Mellanox TOP500的总体性能有一半来自某种形式的加速系统。 自1993年以来,TOP500的总性能、排名第一以及排名500的性能变化如下图所示: ? 另一个变化是,榜单中学术、机密和研究类型的有所减少,而用于工业的比例增加了: ? Green500中排名前三的都来自日本,它们基于ZettaScaler-2.2架构,使用PEZY-SC2加速器。而前10名中的其他系统都使用NVIDIA GPU

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AMD将成全球首个E级供应商?美国Frontier全AMD架构,千万GPU核心

---- 新智元报道   编辑:LRS 【新智元导读】最近几年E级的呼声越来越高,但始终还没有哪个国家推出百亿亿次。 美国Frontier近期开启公开测试,采用全AMD的架构,含千万GPU核心,美国能全球首发E级吗? 排行榜,明年可能要迎来大变化! 但各个国家对的需求没有止步,各种科学仿真实验都需要更强大的,负责ORNL计算设施的Justin Whitt表示,Summit需求量大概相当于实际能力的4-5倍,所以组装新Frontier 不过英特尔由于研发问题,7nm Ponte Vecchio GPU 芯片延期交付而不得不推迟一年,预计今年或明年才能正式上线。 所以阿贡国家实验室暂时选择购买另一台Polaris,由Hewlett Packard Enterprise负责建造,预计今年前半年即可交付给早期用户,也是阿贡国家实验室最大的基于GPU

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    GPU 完整体验 —— AMD FirePro 通用计算特性

    使用显卡或者说 GPU 执行通用计算早就已经不是什么新鲜的事情,这得益于整个行业近年来不遗余力的推动,例如 AMD、Apple、NVIDIA、Intel 等都把 GPU 执行非图形处理作为新业务的重中之重来推广 虽然说 GPU 通用计算不再是新鲜事,但是对于许多人而言,可能也就仅限于听过而已,其中的一些关键信息缺并不十分了解,这并不奇怪,因为“听过”的人当中其实大部分都是游戏玩家,就算对这方面有更多认识(例如懂得写 OpenCL 代码)的人来说,也未必能对厂商为什么会推出专门的卡有充分的认知。 这个产品线类似于竞争厂商的 Tesla 产品线,为了统一品牌推广,AMD 将 FireStream 和 FireGL 产品线合并,现在分别名为 FirePro S 系列和 FirePro W 系列,S 和 W 分别是英文中服务器和工作站的首字母

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    泰坦成为全球科研最大GPU加速可视化系统

    感谢我们的Tesla加速计算平台,研究人员现在可以在一个使用同一组GPU的单一系统中运行计算和可视化指令,并可同时或分别得到结果。 泰坦,美国最强大的超级计算机,现在保有世界上最大的GPU加速可视化系统的头衔。 这是一个非常巨大的进步。 因为有了泰坦,研究员们可以访问数千个GPU加速节点,与之形成对比的是在大多数可视化集群上只有数百个。这大大增加了图形的硬件加速力,增强了橡树岭领先级的计算设备的可视化能力。 业内领先的同步可视化应用程序ParaView现今提速20倍 泰坦的研究员们不会是唯一一群可以利用GPU加速可视化的人。 底层渲染从Open GL 1.1版本升级到了Open GL 3.x,两项应用都大幅提高了GPU系统的渲染性能 — 相比以前的版本有了10到20倍的提升。

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    刚刚,黄仁勋发布全球最大GPU级逆天力,仅售39.9万美元

    感受一下: 普通GPU(你能看出型号吗?是N粉就说!) ? 这是最大GPU: ? 相比庞大繁重的CPU机架,使用英伟达RTX Quadro GV100,14-Quad-GPU服务器,“省下成千万上亿美元”。 ? 新系统旨在允许开发人员扩大其神经网络的规模。 此外,还有英伟达GPU Kubernets。 Kubernetes借助NVIDIA GPU,开发人员现在可以即时地将GPU加速的深度学习和HPC应用程序部署到multi-cloud GPU群集中。 系统在两台服务器上运行。第一台服务器支持Nvidia DRIVE Sim,它一款模拟自动驾驶汽车各种传感器(包括其摄像头,激光雷达和雷达)的软件。 第二台服务器包含Nvidia DRIVE Pegasus AI,它将处理收集的数据,就好像它来自道路上自驾车的传感器。 前压后赶,英伟达衰相已现? 其次,也不要忘记英伟达面临的众多对手。

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    NASA「史上最强」投入使用,碾压老霸主Pleiades

    不过,这次这个Aitken,其实不是新造的,而是对老系统的一次升级。 此前,这台一直是数百名与NASA有关的科学家和工程师的关键资源,为该机构的太空探索、地球科学和天体物理学方面的研究项目提供重要的力支持。 此前,Aitken在去年6月的Top500榜单中排名第 72 位,今年上升至第 58 位。 「模块化」升级,经济又实用 由于任务需要,NASA要的不是单体的、独立的大型系统,比如最近刚刚登顶Top500榜单的「E级」Frontier,而是采取了类似于最近欧洲设计(如LUMI)的 据悉,该系统的最初设计 「仅有」46080个英特尔Cascade Lake核心,也是由HPE提供的。

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    全球TOP500最新排名:搭载ARM日本Fugaku首次夺冠!中国总数实力霸榜

    日本Fugaku首次搭载ARM芯片夺冠。中国总数持续占据500强主导地位,共有226台算上榜。 最近,TOP500超级计算机排名最新出炉。日本Fugaku首次搭载ARM芯片夺冠! ? 此前在英伟达GTC 2020上发布的DGX A100是一个敏捷的系统,它在一个 6U 服务器上安装了8个 A100 GPU 和 NVIDIA Mellanox HDR InfiniBand 网络。 无独有偶,在最新的TOP500排名中,使用48核ARM芯片的日本Fugaku位列世界第一。 去年,K退役。 Fugaku由日本理化研究所联合富士通打造,此前的代号叫Post-K,也就是京后一代的意思,最终以富士山的名字正式命名为Fugaku。 ? 与现有相比,这代最大的变化就是采用ARM架构,由富士通的48核A64FX SoC提供支持。 ?

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    500强榜单发布,美国“Summit”重回第一 | 热点

    我国神威·太湖之光位列第二。 6月25日,在德国法兰克福召开的全球大会(ISC2018)上 ,“超级计算机500强”(TOP500)最新榜单正式发布。 时隔五年,美国“Summit”终于超越中国神威·太湖之光,重回第一。 ? 据悉,本次的榜单的前三名依次是美国“Summit”、中国“神威·太湖之光”和来自美国的“Sierra”。 随后排在第四和第五位的分别是中国“天河二号”、日本“人工智能桥接云基础设施”(ABCI)。 目前,因半导体产业起步早,在方面,美国仍然占据主要地位,但是中国算数量也在持续增加,其跻身500强的比例逐年增高。 数据显示,中国算数量已经从2017年的201台增加到了206台,现在仍有更多在建的,未来有望在力上再次赶超美国。

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    GPU虚拟化,力隔离,和qGPU

    渲染是 GPU 诞生之初的应用: GPU 的 G 就是 Graphics —— 图形。 桌面、服务器级别的 GPU,长期以来仅有三家厂商: 英伟达:GPU 的王者。主要研发力量在美国和印度。 其实并不能真正的虚拟化,也没有卖的可能性。 VM 中,使用的是原生的 GPU 驱动。 以 CUDA API 转发的池化方案、业界某产品为例,它到了 GPU 所在的后端机器上,由于一个 GPU 卡可能运行多个 GPU 任务,这些任务之间,依然需要有力隔离。 所以,很显然,GPU 池化也必须以同时满足故障隔离和力隔离的方案作为基础。 3.4 力隔离的本质 从上述介绍中,我们可以看出:力隔离、故障隔离都是 GPU 虚拟化、GPU 池化的关键,缺一不可。 Fixed Share: 每个 vGPU 有自己固定的 GPU 配额 现象: 每个 vGPU 严格按照创建时的规格来分配力。

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    如何利用gpu服务器完成视频图片分辨率

    如何利用gpu服务器完成分辨率 1.什么是分辨率 分辨率,简称分,是通过低分辨率的图片/视频从而得到高分辨率的图片/视频的过程就是分辨率重建。 (简单的理解,就是把一个360p的视频提升到480p、720p、1080、甚至2k、4k的过程叫做分辨率重建,这个操作叫做分辨率) 2.分辨率适用于哪些场景? 【大包需求系统cuda >= 11.1】 只支持N卡或CPU,N卡需要至少1.5G显存 注意30系列 nvidia GPU 只能用大包;<20系建议用小包 5.操作步骤 5.1 配置环境 (本教程只针对 超图片必看 里面有两个分别是输入和输出 input_dir="input_dir1" output_dir="output_dir" input_dir表示输入图像路径 output_dir表示分图像输出路径 视频必看 inp_path=r"路径" opt_path=r"路径" inp_path表示视频输入路径 opt_path表示分视频输出路径 完成上述配置后,保存退出,然后运行go.bat文件即可

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    【技术解密】比美国快5倍,神威凭何登上全球榜首

    天河-2单节点采用2个Intel Ivy Bridge处理器+3个Intel Xeon Phi类GPU加速器芯片,这5个处理器芯片峰值性能相加约为3.431Tflops/s,也就是说一颗申威芯片性能大致相当于天河 3 大突破 神威太湖之光由国家并行计算机工程技术中心研发,在无锡国家中心安装完成,2015年12月21日完成整机系统性能测试,目前由清华大学负责运营。 虽然我国处理器设计制造起步较晚、基础薄弱,但通过近十年政府支持和大力投入,目前我国在领域已经处于世界领先水平,也是继美国、日本之后,第 3 个研发出超级计算机的国家。 神威太湖之光采用中国自主设计和研发的芯片,在领域树立了新的标杆,在美国 X86 之外建立了新的生态,可以说中国有了自己的产业链,未来还可能向其他国家输出。

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    较量】美国时隔六年重回榜首,中国如何前行

    不过,在上榜总数上,中国仍居第一。中科院计算机研究所并行软件实验室主任张云泉对此发表了一定的见解:对美国算是如何反中国、中国存在的问题以及中国的未来做出了分析。 而特朗普就任以后,却对极其重视,在砍掉了很多科学研究预算的情况下,的预算不但没砍,反而增加了。 美国超级计算机Summit 此前中国的如何夺得多次冠军? 如果画一条中国的性能发展曲线的话,可以看到,中国的实际上是从一穷二白做起的。 TOP500中美国与中国的份额对比 中国的存在哪些问题? 中美的竞争还将继续。 中国何时可以重夺榜首之位? 美国重回排名榜首的新闻发布后,很快有消息说,别担心,中国9月份就可以重回TOP500的榜首了。 这个绝对是谣言。

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    美国斥巨资研发E级Frontier,中美竞争再度白热化!

    可以说,未来2-3年时间内,中国与美国各自三台E级超级计算机将会把中美之间的竞争再度推向白热化。 和Volta GPU上完成的那样。 神威E级原型机由国家并行计算机工程技术研究中心联合国家超级计算济南中心等团队联合研制,该原型机硬件、软件和应用三大系统中,处理器、网络芯片组、存储和管理系统等核心器件全部为国产化,分别是神威26010 据悉,神威E级原型机预计于2020年完成研制部署,建成之后将性能会是“神威·蓝光”的三倍,体积仅为后者的九分之一,能耗同比下降75%。 目前,神威E级原型机已完成包括全球气候变化、海洋数值模拟、生物医药仿真、大数据处理和类脑智能等12个领域的35项重大计算任务。 ?

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    GPU服务器

    GPU服务器的简介 GPU服务器GPU Cloud Computing,GPU)是基于 GPU 应用的计算服务,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习 查看详情 免费代金券 腾讯云 GPU服务器的特性 选型丰富 腾讯云提供计算型 GPU 和渲染型 GPU 两种功能类型供您选择,分别针对计算负载场景和图形处理负载场景,满足您的不同需求。 目前,GPU服务器已全面支持包年包月计费和按量计费,您可以根据需要选择计费模式。查看定价表 >> 易于入门 GPU服务器实例创建步骤与云服务器 CVM 实例创建步骤一致,无需二次学习。 您可以参阅云服务器 CVM 快速入门迅速搭建您的 GPU 实例。 极致性能 GPU服务器突破传统 GPU,发挥极致性能,具有高并行、高吞吐、低时延等特点,在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。

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    使用集成GPU解决深度学习的力难题

    但是,在企业环境中使用GPU依然具有许多挑战性,例如: 1.它们需要一个复杂的软件,用来跨越可能难以安装和维护的操作系统、中间代码和应用程序库。 2.GPU不易共享。 当它们被共享时,它们的利用效率会非常低,这很难准确地预测GPU和其他基础设施的计算能力。 3.在运行单个负载任务时,ML、DL应用程序对GPU的利用率会发生显著变化。 这意味着即使GPU通过集成进行共享,它们也不会被充分利用,除非在应用程序运行时可以自由切换GPU! ? 但是需要新的功能,那就是根据需要,弹性地提供GPU资源,使集成化的ML、DL应用程序可以通过访问一个或多个GPU快速、轻松地运行。新的集成化环境可以按需配置,在不需要时取消配置(释放GPU)。 这允许IT管理员监控使用情况,并在执行GPU特定代码时重新分配GPU

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    GPU服务器

    redirect=1014&cps_key=6f5f5aedea72d213ca302d15938d0f44&from=console GPU服务器**的简介** GPU服务器GPU Cloud 腾讯云 GPU服务器的特性 选型丰富 腾讯云提供计算型 GPU 和渲染型 GPU 两种功能类型供您选择,分别针对计算负载场景和图形处理负载场景,满足您的不同需求。 目前,GPU服务器已全面支持包年包月计费和按量计费,您可以根据需要选择计费模式。 易于入门 GPU服务器实例创建步骤与云服务器 CVM 实例创建步骤一致,无需二次学习。 您可以参阅云服务器 CVM 快速入门迅速搭建您的 GPU 实例。 极致性能 GPU服务器突破传统 GPU,发挥极致性能,具有高并行、高吞吐、低时延等特点,在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。

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