上海纽约大学的计算化学是一个重点发展的研究方向。随着现代计算方法和高性能计算的进步，研究人员精确模拟化学和生物系统及预测其性质的能力得到了极大的提升。 作为研究中心的推动力，针对计算化学和脑认知研究的高性能计算中心建设始终是上海纽约大学的投入重点。 解决方案 针对计算化学领域的应用特性，AMAX-提出了针对性的以-GPU-并行计算为主体，可扩展存储架构为辅的集群解决方案。以超高计算能力更快响应计算任务，大大加速了研究进程。 用单一-GPU-节点替代多个-CPU-集群节点。 在不等待共享资源的情况下即可实现超级计算机级的性能。 获得最高的性价比，单位时间和价格下的模拟性能更高。 ，极大节省机柜空间 Intel i350-的双口局域网 拓扑图 总结 AMAX-GPU-集群解决方案满足了上海纽约大学计算化学研究的大容量计算需求，帮助研究人员突破探索的极限，科研人员可以把标准-PC
在上一篇文章中：CUDA8.0+VS2015+Win10开发环境搭建教程中已经介绍了CUDA工程的配置与安装。本篇文章是对CUDA工程的配置作进一步介绍与补充说...
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快速开始 本文介绍如何使用GPU服务器提交一个渲染作业，高效率完成blender的动画图片渲染，并导出渲染图片。 tencent.com) 注意，创建存储桶这一步操作记得将地域改为与CVM同地区，保证在内网传输文件，不仅省下了流量费，而且节省了服务器的上传带宽，哪怕没有开通公网IP都可以进行上下载 步骤3 服务器选型 参考 GPU 本次测试使用的是GN7vw机型，搭载NVIDIA Tesla T4 GRID驱动 image.png image.png 如果是自己的镜像没有GRID图形驱动，将无法使用渲染OpenGL功能，请安装驱动：GPU ，解压打开 按照提示运行即可 image.png 方案3：blender直接渲染（纯原生） 设置好所有参数之后，直接在工具栏-渲染-渲染图像（或者渲染动画） image.png 总结 优缺点 腾讯云GPU
与此相比，高性能计算似乎一直很热，又一直离我们很远。 说高性能计算一直很热，是因为从天河超级计算机开始，中国就加入了超级计算机的全球军备竞赛，年年争夺超算世界冠军；说离我们远，是因为我们在日常的工作生活中见识超级计算机的机会并不多。 ，高性能计算又频繁被提及，变成了一个热门话题。 不一样的高性能计算 如今被频繁提及的高性能计算和传统的HPC已经大不相同了。包括AI、生命科学、计算化学家等技术的突飞猛进无疑凸显了对计算力的强烈需求，从而推动了HPC的发展和变化。 如果把这些还在不断积累的数据看做金矿（真的是金矿），那大量的计算就是挖掘金矿的工具，更高性能的计算能力就是现代化金矿挖掘机!
但是聪明的人类并不会被简单的名称所束缚，他们发现GPU在一些场景下可以提供优于CPU的计算能力。 于是有人会问：难道CPU不是更强大么？这是个非常好的问题。 它的强项在于“调度”而非纯粹的计算。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。 虽然我们不知道GPU cuda核的内部组成，但是可以认为这样的计算单元至少等于cuda核数量——128。 128和12的对比还不强烈。 通过本文的讲述，我们可以发现GPU具有如下特点： 1 提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量并行计算 2 拥有更高的访存速度 3 更高的浮点运算能力 下节我们将结合cuda编程来讲解GPU计算相关知识。
CuPy 项目地址:https://cupy.chainer.org/ 这个项目本来是用来支持Chainer这个深度学习框架的，但是开发者把这个“GPU 计算包”单独分出来了，方便了大家！！！ 1024,512,4,1))*512.3254 time1=time.time() for i in range(20): z=x*y print('average time for 20 times gpu 这里之所以要弄个20次的平均，是因为，最开始的几次计算会比较慢！后面的计算速度才是稳定的，cpu和gpu都有一定这个特性，这个原因cpu和gpu是不同！ 和“操作系统的本身算法、GPU工作方式”等有关系吧？ 失去了优势，所以也不是所有计算都需要放到gpu上来加速的！
摩尔定律和Dennard Scaling效应在CPU的性能提升上失效，针对于图形加速和高性能计算设计的GPU在AI计算领域略显乏力。 登临科技的“GPU+”创新架构应运而生，基于“GPU+”的首款芯片产品Goldwasser已在多个行业商业化落地。 为什么“GPU+”更适合解决高性能与通用性等AI计算难题？ 众人瞩目的“GPU+”架构的核心竞争力在哪里？使用“GPU+”架构的芯片能力有多强大？ 王平具有超15年芯片架构设计以及管理经验，专注于图形处理器与高性能计算架构与系统方案，集聚经验与创新力，且拥有主导产品研发并获得市场的成功经历。 分享内容 分享主题：创新+自研“双核”驱动，GPU+赋能AI落地生根 分享大纲： 算力：数字经济引擎，智能社会基石 芯片：异构计算是趋势，GPU+将成为主流AI芯片 自研IP：大芯片企业可持续发展的根本动力
本期邀请极验验证CTO黄胜蓝带来“如何用Python一门语言通吃高性能并发、GPU计算和深度学习 ”的主题分享。 黄胜蓝：大家好，我叫黄胜蓝，目前担任武汉极意网络科技有限公司CTO，在公司主要负责带领团队构建高性能的服务架构和行为式安全模型。 看了我的照片应该会有些人想知道我的年龄。 这里面相对麻烦一点的是缓冲区的问题，因为cpu和gpu是两套独立的内存，数据要拷贝才能进行计算，这部分代码PyOpenCl封装的比较好，借用了NumPy的数据类型，操作起来会比用C写方便很多。 其中最核心部分是kernel，也就是将会运行在GPU上的代码，其实这部分代码的编写也不需要掌握什么特殊技能，我们的做法就是几乎移植了在CPU上的版本，只是在GPU上多条数据同时一起计算而已。 所以就像前面说的，找到合适的任务用gpu进行计算其实并不是一件很困难的事情。那么什么样的任务比较适合gpu上进行计算呢？
在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中，我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。 （转载请指明出于breaksoftware的csdn博客） 之前我们讲解过，CPU是整个计算机的核心，它的主要工作是负责调度各种资源，包括其自身的计算资源以及GPU的计算计算资源。 因为GPU作为CPU的计算组件，不可以调度CPU去做事，所以不存在父函数运行于GPU，而子函数运行于CPU的情况。 结合上面的代码，我们假设GPU中有大于N*N个空闲的cuda核，且假设调度器同时让这N*N个线程运行，则整个计算的周期可以认为是一个元的计算周期。 因为每个元的计算都不依赖于其他元的计算结果，所以这种计算是适合并行进行的。如果一个逻辑的“可并行计算单元”越多越连续，其就越适合使用GPU并行计算来优化性能。
新智元报道 来源：Nvidia、Medium等 编辑：大明、闻菲、金磊 【新智元导读】黄仁勋日前在全球超算领域年度盛会SC18发表演讲，展望高性能及通用计算的未来。 除了深度学习突飞猛进，Nvidia的GPU在超算、云平台等高性能计算领域发挥着举足轻重的作用。黄仁勋表示，Nvidia最好的产品还没有到来，未来计算的重任就交给GPU来抗。 老黄在演讲中使用了数据图表、产品图片、甚至是超新星的精美画面，描述了加速器和人工智能驱动的计算转换，包括多精度处理器、新兴软件工具、垂直堆栈和容器等，当然还有Nvidia的产品，这些都将推动未来高性能计算的发展 Nvidia GPU也为欧洲和日本最快的超级计算机提供加速服务。 T4的功耗仅70瓦，可以灵活地适应标准服务器或任何面向开源计算项目的超大规模服务器设计。 ? 服务器设计的适用范围从单个T4 GPU一直到单个节点中的20个GPU。
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项目简介 Forward 是一款腾讯平台和内容事业群（PCG）研发的 GPU 高性能推理加速框架。 因此，我们有理由相信 Forward 有广大的需求和落地场景，尤其是在日后 GPU 资源日渐丰富的情况下，更是前景可期。 接口简单易用：直接导入已训练好的 Tensorflow(.pb) / PyTorch(.pth) / Keras(.h5) 导出的模型文件，隐式转换为高性能的推理 Engine 进行推理加速。
1、概念 集群 PVP：Player VS Player PVP拥有多个高性能向量处理器，有向量寄存器和指令缓冲，不用高速缓存，共享内存。 学科 HPC：高性能计算。并行计算、超级计算。 HPCC：高性能计算与通信。配合高速网络的使用。 Distribute Computing：分布式计算。比起性能更注重功能。 Cloud Computing：云计算。按需提供资源，使计算像电力一样提供。 5、PRAM和BSP模型上计算N阶向量内积 其实不懂。 PRAM：每个处理器2N/p个加法和乘法，树规约方式计算局部和的复杂度logP。2N/p+logP。 7、并行计算机评测/基准测试 并行计算机性能评测：通过CPU基本性能指标、并行和通信开销分析、可用性、性价比等方面进行机器性能测评。通过加速比、效率、扩展性进行算法级性能测评。
虽然GPU可以加速tensorflow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上，一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。 GPU是机器中相对独立的资源，将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。 之所以需要给定命名空间是因为不同的GPU上计算得出的正则化损失都会加入名为# loss的集合，如果不通过命名空间就会将不同GPU上的正则化损失都加进来。 GPU上计算得到的正则化损失。 多GPU样例程序将计算复制了多份，每一份放到一个GPU上进行计算。但不同的GPU使用的参数都是在一个tensorflow计算图中的。因为参数都是存在同一个计算图中，所以同步更新参数比较容易控制。
一开始，研究人员只为单一系统编写深度学习软件，而Coates则在很多基于GPU的计算机上构建深度学习网络。 不过，在高性能计算机网络的支持下，现在由GPU支持的深度学习可以解决上述问题。 他说： “Facebook使用了基于GPU的基础设施来训练深度学习模型，传统CPU集群的处理速度的确太慢了。不过全新的多核CPU芯片，会与GPU产生差不多的效果。” 实验室负责人Barry Chen说道： “我们希望项目结束时，可以构建成世界上最大的神经网络训练算法，当然这需要高性能的计算机支持。” Google的方式 那么，Google在做什么呢？ “云计算VS高性能计算，其实和公司文化、可用资源、甚至是企业品味相关。作为Google研究人员，我当然为Google内部系统感到高兴。” VIA wired
黄胜蓝：大家好，我叫黄胜蓝，目前担任武汉极意网络科技有限公司CTO，在公司主要负责带领团队构建高性能的服务架构和行为式安全模型。 看了我的照片应该会有些人想知道我的年龄。 黄胜蓝：很多人可能会觉得gpu编程是一件很困难的事情，其实当真正接触了之后就会了解到让你的程序在gpu上运行其实并不难，真正的难点在于理解gpu的特性从而将最合适的任务交给gpu来做，同时采用合适的优化手段 这里面相对麻烦一点的是缓冲区的问题，因为cpu和gpu是两套独立的内存，数据要拷贝才能进行计算，这部分代码PyOpenCl封装的比较好，借用了NumPy的数据类型，操作起来会比用C写方便很多。 其中最核心部分是kernel，也就是将会运行在GPU上的代码，其实这部分代码的编写也不需要掌握什么特殊技能，我们的做法就是几乎移植了在CPU上的版本，只是在GPU上多条数据同时一起计算而已。 所以就像前面说的，找到合适的任务用gpu进行计算其实并不是一件很困难的事情。那么什么样的任务比较适合gpu上进行计算呢？
灵活扩展是云计算的一大优势，用户可以根据需求对计算能力进行灵活的扩展，帮助用户利用最少的资源来解决所需的计算能力。 ? 那么云计算与超算有什么关系呢？ 云计算是否会取代超级计算机，来承担数据密集型、I/O密集型的应用呢？相信很多网友都会有这些问题。那么今天我们就来谈一下未来高性能与云计算是背道而驰还是走向融合？ 超算与云计算的侧重点不同，但是二者之间也有很多相关的特点，比如，两者都使用了分布式计算、网格计算、集群、高密度计算，其中也有一些特定的领域利用云计算技术来从事高性能类的应用。 其实云计算与高性能有着千丝万缕的联系，事实上，超级计算中心也是一种早期的运算模式，通过昂贵的计算资源部署，多个领域的用户通过互联网远程使用计算服务并根据使用量来进行支付费用。 但超算又与云计算有着明显的区别，下面我们来看一下： 云计算不能取代超算 云计算如今已经能够为用户提供一些领域的计算能力，那么云计算是否是超级计算机的替代者呢？答案是否定的。
摘要： 在计算能力为王的时代，具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如：Numpy，本文介绍了一个新的Python库——Numba， 在计算性能方面，它比Numpy表现的更好。 想象一下，在Python中编写一个模块，必须一个元素接着一个元素的循环遍历一个非常大的数组来执行一些计算，而不能使用向量操作来重写。这是很不好的主意，是吧？ 但是，只要你能够使用conda，我会推荐使用它，因为它能够为你安装例如CUDA工具包，也许你想让你的Python代码GPU就绪（当然，这也是有可能的！）。 3.如何使用Numba呢？ 其他装饰器可用于例如创建numpy通用功能@vectorize或编写将在CUDA GPU上执行的代码@cuda。我不会在这篇文章中介绍这些装饰。现在，让我们来看看基本的步骤。 在计算能力决定未来的时代，Numba一定会被更多人接受。 以上就是我的介绍，希望有人现在有动力去看看Numba库。
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