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NVLink的演进

这篇笔记整理下Nvidia公司的NVLink技术的发展历程，供大家参考。...(图片来自https://en.wikichip.org/wiki/nvidia/nvlink) 2014年，NVLink 1.0发布，并应用在P100芯片上，如下图所示。...两颗GPU V100之间含6条NVLink, 每个link中包含8个lane, 每条lane的速率提升到25Gb/s, 整个系统的双向带宽变为300GB/s，带宽是NVLink 1.0的近2倍。...NVLink含有4条lane, 单条lane的速率为50Gb/s, 因此整个系统的双向带宽提升到600GB/s，总带宽相比NVLink 2.0提升了1倍。...而PCIe每一代的参数如下表所示，从单条lane的速率来看，NVLink整体比同一时期的PCIe的指标高1倍左右，而总带宽的优势更是明显，NVLink是PCIe总带宽的5倍左右。

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英伟达NVLINK技术简介

二、NVLink技术概述 NVLink是英伟达开发的一种高速连接协议，它通过采用一种独特的连接方式，实现了芯片之间的高效通信。与传统的连接方式相比，NVLink具有更高的数据传输速度和更低的延迟。...技术架构 NVLINK 的架构包括 NVLINK 桥接器和 NVLINK 交换机。 NVLINK 桥接器是用于 GPU 与其他设备（如 CPU、内存或其他 GPU）之间通信的组件。...它提供了一组 NVLINK 接口，可以将 GPU 连接到其他设备上。而 NVLINK 交换机是用于 GPU 之间通信的组件。它提供了一组 NVLINK 连接端口，可以将多个 GPU 相互连接起来。...NVLINK 交换机可以位于 GPU 芯片内部或外部，从而形成 NVLINK 通信网络。四、NVLink的优势高速度：NVLink具有极高的数据传输速度，能够满足大规模数据处理的需求。...深度学习：随着人工智能和深度学习技术的发展，大规模数据处理和并行计算的需求也在不断增加。NVLINK 可以用于构建高效的人工智能和深度学习训练平台，通过并行计算和高速数据传输来提高训练速度和效率。

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GPU技术_支持nvlink的显卡

本篇文章我们就来谈谈NVIDIA提出的NVLink总线协议，看看它到底是何方神圣。 2. NVlink介绍 2.1 发布 NVLink技术是在2014年3月的NVIDIA GTC 2014上发布的。...首先我们简单看下NVIDIA对NVLink的介绍：NVLink能在多GPU之间和GPU与CPU之间实现非凡的连接带宽。带宽有多大？...但是NVLink背后的布局远不只是如此。...下图展示了P100 NVLink 1.0的各层和链路： P100搭载的NVLink 1.0，每个P100有4个NVLink通道，每个拥有40GB/s的双向带宽，每个P100可以最大达到160GB/s带宽...性能 NVIDIA NVLink 将采用相同配置的服务器性能提高 31%。使用NVSwitch的DGX-2则能够达到2倍以上的深度学习和高性能计算的加速。

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巨头组建UALink推广组织对抗NVIDIA NVLink

AMD、博通、思科、谷歌、HPE、英特尔、Meta 和微软组建超加速器链路 (UALink) 推广者小组，以对抗 NVIDIA NVLink 。...HPE, Intel, Meta and Microsoft Form Ultra Accelerator Link (UALink) Promoter Group to Combat NVIDIA NVLink...这就是 UALink 和行业规范对于标准化下一代 AI 数据中心和实施的 AI 和机器学习、HPC 和云应用程序的接口至关重要的原因。

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GenZ，CXL，NVLINK，OpenCAPI，CCIX乱战！

Nvidia给人感觉一直是diaodiao的，GenZ、CXL、人家一个也没看上，也不跟风，而是自己搞了一套NVLINK，而且反扑了IBM，IBM大佬竟然在Power CPU里继承了NVLINK控制器，...NVLINK可以支持CPU-GPU间链路也可以支持GPU-GPU间链路，而且NV diao上加diao，连NVLINK Switch都自己搞出来了，而且还搞出了搭载16个GPU+NVLINK Switch...现在的时间线是：CAPI->GenZ->NVLINK->CXL。这还没完，ARM平台不掺和进来这出戏就不够精彩。...完整的时间线应该是这样的：CAPI->GenZ->CCIX->NVLINK->CXL。那么，这几员大将，到底谁能在这场架构变革中胜出？...至于NVLINK，既然NV要diao到底，那谁也拦不住，毕竟GPU集群使用的越来越多，GPU和GPU之间怎么勾搭那是人家自己的事情。

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【深度学习】深度学习

深度学习的起源深度学习（Deep Learning）是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。...深度学习的概念源于人工神经网络的研究。...深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。...深度学习正是希望通过模拟人脑多层次的分析方式来提高学习的准确性。...深度学习的动机学习基于深度架构的学习算法的主要动机是： ①不充分的深度是有害的；在许多情形中深度2就足够(比如logicalgates, formal[threshold] neurons

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NVIDIA NVLink 崭新连接方式较 PCIe 界面更具效率

本周美国能源署宣布计划打造两部搭载 NVIDIA GPU 加速器的超级计算机，每秒运算速度将可达 100 petaflops ， NVIDIA 并正为超级计算机开发 NVLink 技术的核心基础，以更流畅方式连接系统的...NVIDIA 推出全球第一个高速 GPU 互联技术 NVLink ，提供更快速的替代方案。...NVLink 可让现今 GPU 和 CPU 之间的数据传输速度加快 5 至 12 倍，足以让数据流畅地由 CPU 存储器传输至 GPU 。...除此之外， NVLink 让 CPU 和 GPU 以崭新的方式连接，能够让服务器的设计更有弹性，比 PCI Express 更具能源效率。

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深度学习的深度学习路程

MyEncyclopedia 公众号主浙大本硕毕业后在BAT做资深工程开发，精通Java，算法和大数据开发，本可以靠着工程能力成为P9，但出于对AI的强烈兴趣，在业余时间，自学多年，从理论到实践，并最终转行到知名公司任资深机器学习岗...MyEncyclopedia 公众号提炼自己在AI多个领域的学习心得体会：深度学习，强化学习，统计机器学习，算法与工程实现。同时，用上述多个视角来全面看待问题，坚持从第一性原理出发理解推导。...目前，MyEncyclopedia 系列文章包括深度学习论文解析深度强化学习实践和理论基础统计和统计机器学习多维度思考算法题动手学 Sutton 强化学习教程将来，会逐渐完善已有系列并涉及...GNN，NLP，CV，KG，RL 方向的前沿论文和动手实践，并致力于寻求联系深入数学理论，进一步用动画来可视化，建立直觉的联系创意编程，用深度学习，强化学习实践cool idea 如果你也想更广更深的学习深度学习和算法的话

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深度学习教程 | 深度学习概论

有很多人想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来完成一些智能化应用，吴恩达老师的《深度学习专业课程》是一个非常好的资源和学习起点。 [AI是新的生产力] AI是新的生产力。...显然，AI的各个分支中，发展的最为迅速的就是深度学习。因此现在，深度学习是在科技世界中广受欢迎的一种技术。...推荐文章深度学习教程 | 深度学习概论深度学习教程 | 神经网络基础深度学习教程 | 浅层神经网络深度学习教程 | 深层神经网络深度学习教程 | 深度学习的实用层面深度学习教程 | 神经网络优化算法...深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架深度学习教程 | AI应用实践策略（上）深度学习教程 | AI应用实践策略（下）深度学习教程 | 卷积神经网络解读深度学习教程...| 经典CNN网络实例详解深度学习教程 | CNN应用：目标检测深度学习教程 | CNN应用：人脸识别和神经风格转换深度学习教程 | 序列模型与RNN网络深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入

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深度学习笔记-深度学习实战

深度学习实战前面总结了吴恩达的深度学习课程笔记，博主把后续的深度学习课程笔记总结记录到个人博客里面，以供学习和交流使用。今天总结的是深度学习的超参数调试、正则化和梯度检验。...改善神经网络依次通过数据集、偏差方差、正则化、梯度爆炸和消失来掌握深度学习的基础理论。...高偏差(训练数据集)->选择一个新的网络模型(含有更多的深度学习层数和隐藏节点数的模型)->重复迭代训练直到偏差降下来为止即模型拟合数据(偏差降到可接受的范围)->检查方差是不是过高(验证数据集)->如果方差过高...，深度学习网络是如何来实现L2正则化的呢？...深度学习算法采用BP进行逐步迭代求解参数w和b，那么我们加入正则化后如何进行处理呢？

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深度学习之初识深度学习

注：本文内容摘自书籍> 深度学习的优势深度学习从数据中进行学习时有两个基本特征: 第一,通过渐进的、逐层的方式形成越来越复杂的表示; 第二,对中间这些渐进的表示共同进行学习...总之,这两个特征使得深度学习比先前的机器学习方法更加成功。梯度提升机,用于浅层学习问题;深度学习,用于感知问题。...为什么是深度学习,为什么是现在深度学习用于计算机视觉的两个关键思想,即卷积神经网络和反向传播,在 1989 年就已经为人们所知。...此外,深度学习行业已经开始超越 GPU,开始投资于日益专业化的高效芯片来进行深度学习。...参考书籍>

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深度学习之初识深度学习

什么是深度学习（Deep Learning）人工智能、机器学习与深度学习人工智能诞生于 20 世纪 50 年代,当时计算机科学这一新兴领域的少数先驱开始提出疑问:计算机是否能够“思考” 我们今天仍在探索这一问题的答案...因此,人工智能是一个综合性的领域,不仅包括机器学习与深度学习,还包括更多不涉及学习的方法。...深度学习是机器学习的一个分支领域:它是从数据中学习表示的一种新方法,强调从连续的层(layer)中进行学习,这些层对应于越来越有意义的表示。...“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解,而是指一系列连续的表示层。数据模型中包含多少层,这被称为模型的深度(depth)。...参考 > 神经网络深度学习入门：一句话告诉你什么是神经网络（CNN,RNN,DNN）

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深度学习GPU卡鄙视链，你在第几层？

帮你找到深度学习鄙视链中的定位，量身打造个人深度学习GPU卡升级方案。本文仅讨论NVIDIA GPU卡。...Tesla V100 NVLink版本鄙视PCIE版本目前在售的NVIDIA Volta架构中Tesla V100处于深度学习GPU专业卡的最顶端位置！...在一个适合桌面的小型机箱中包含四块Tesla V100 GPU、NVLink互联技术、20480个NVIDIA CUDA core，这一切共同造就了500 TFLOPS的超强深度学习能力。 ?...这款NVIDIA为深度学习训练度身打造的系统，全套含4张GPU卡的售价超过约50万人民币（每年还要缴纳15%服务费），不过据说教育用户还有折扣。...如果是深度学习训练的数据中心场景，那就得上机架服务器，并用专业的Tesla卡，确保计算稳定性；如果只是自己研究学习跑代码用，工作站和机架服务器都可以，而对于GPU卡的选择就参考第一条和第二条。

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【深度学习】深度学习趋势与框架

2015 年结束了，是时候看看 2016 年的技术趋势，尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗？》，引起很大的反响。...深度学习，或者更宽泛地说——使用联结主义架构的机器学习算法，可能会让机器学习算法变成过去时，因为深度学习算法还远远不是饱和状态。...新智元整理了业内人士关于 2016 年的深度学习技术展望，以及 2015 年深度学习最流行的 10 大框架。...我们会看到深度学习在非监督学习和增强学习方面的突出表现。 Eli David：Deep Instinct CTO 在过去两年，我们看到了深度学习在各个领域获得很大突破。...MXNetJS 允许你在各种计算图像中，运行最新水平的深度学习预测，并给客户端带来深度学习的乐趣。

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【深度学习】深度学习入门资源索引

深度学习（Deep Learning）属于非常前沿的学科，没有现成的的综合型教材，主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。...代码方面推荐使用python为基础的theano框架，因为它比较偏底层，可以从细节掌握如何构建一个深度学习模块，而且方便结合python在数据领域的其它积累，例如numpy。...5、自然语言处理中的深度学习： http://cs224d.stanford.edu/ 本教程则偏重于深度学习在自然语言处理领域的运用，词向量等方面知识由此深入。...9、机器学习教程 https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/ 牛津大学的机器学习课程，讲到了大量深度学习和强化学习的内容...11、去kaggle实战玩玩吧 http://www.kaggle.com/ 来源：深度学习实验室

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深度学习: 深度学习框架横向对比

Tensorflow 由 Python API 编写，通过 C/C++引擎加速；使用数据流图生成深度学习中最常见的基本单元。...指定的默认graph 中进行操作) Session (会去遍历那些具有依赖关系的op) Operation (节点) ---- [1] TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比

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深度学习—1.认识深度学习

一、人工智能、机器学习、深度学习的关系通过一张图像来解释人工智能、机器学习。深度学习三者关系。...，但在手动特征提取过程中工程庞大，逻辑复杂非常耗时，依恋经验；（3）深度学习是一种高效的机器学习算法，将特征提取与算法融合到一起让机器学习进行分辨。...三者关系如下图所示：如上图所示，深度学习和机器学习的区别在于特征提取和算法的过程，机器学习依靠人工提取，提取过程与算法是分开的；而深度学习特征提取与算法是在一起的，深度学习是机器学习领域的一个新的方向...那么我们来定义一下深度学习：深度：多层的人工神经网络结构，可以只有一层，也可以有很多层学习：通过大量的数据进行学习，正向传播到最终到达输出层，通过误差的反向传播进行模型网络的不断修正。...二、深度学习入门 2.1 生物神经网络生物神经网络（Biological Neural Networks）一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。

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深度学习“引擎”之争：GPU加速还是专属神经网络芯片？

5倍；另搭配 NVIDIA 的高速互连技术 NVLink 来连接两个以上的 GPU，可将深度学习的速度提升达十倍。...NVIDIA表示，NVLink 可将系统里的 GPU 数量增加一倍，以共同用于深度学习计算任务上；还能以新的方式连接 CPU 与 GPU，在服务器设计方面提供较 PCI-E 更出色的灵活性和省电表现。...其实不管要做数据并行还是模型并行，NVLink对深度学习开发人员都带来更大的想象空间。...，如果有了NVLink，显然可以有别的好办法。...当然，想用NVLink也意味着新的投资，而NVIDIA现有的产品线对深度学习的支持也不错，用户可以酌情选择。

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深度学习

深度学习三剑客的坚持： LeCun:“这种算法很有价值，不知为什么要放弃它。” Hinton: “智能产生于人脑，所以从长远来说，人工智能应该像大脑系统一样工作。”...2006年是深度学习的起始年，Hinton在SCIENCE上发文，提出一种叫做自动编码机（Auto-encoder）的方法，部分解决了神经网络参数初始化的问题。...第一层卷积要学习的参数个数有5*5*3*6=75*6=450个，即6个卷积核。...深度学习已变成数据和运算能力的比拼，训练样本个数、GPU。...Transfer Learning迁移学习把一个Domain的经验迁移到另一个Domain上去。

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深度学习

对于狼而言，在不同的环境下或者不同的姿势拍的图片具有明显区别，但是如果狼和狗都在同一个环境下得到的图片，有可能十分的相似，采用浅层分类有可能具有很大的误差，因此，如何选取特征是一个重点），这个时候需要采用深度学习...深度学习、人工智能和机器学习的概念 http://www.cnbruce.com/blog/showlog.asp?cat_id=37&log_id=1422

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