回答:这个就不用想了，自己配置开发平台费用太高，而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验，你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd，这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境，最重要的一点就是，这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的，有的则是其它用户提供的。2.Paas，这个云平台最早的版本是免费试用半年，之后开始收费，现在最新版是免费的，当然免费也是有限...
enda
|
1175人阅读
回答:这个问题，对许多做AI的人来说，应该很重要。因为，显卡这么贵，都自购，显然不可能。但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是讲amazon aws的，这对国内用户，有多大意义呢？我来接地气的回答吧。简单一句话：我们有万能的淘宝啊！说到GPU租用的选择。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等，大公司云平台，高大上。但是，第一，非常昂贵。很多不提供按小时租用，动不动就是包月。几千大洋撒出去，还...
Nino
|
2252人阅读
回答:用CUDA的话可以参考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的话可以参考《高性能计算之并行编程技术---MPI程序设计》优就业小编目前只整理出了以下参考书，希望对你有帮助。
omgdog
|
522人阅读
回答:原文：并行计算有什么好的？硬件的性能无法永远提升，当前的趋势实际上趋于降低功耗。那么推广并行技术这个灵丹妙药又有什么好处呢？我们已经知道适当的乱序CPU是必要的，因为人们需要合理的性能，并且乱序执行已被证明比顺序执行效率更高。推崇所谓的并行极大地浪费了大家的时间。并行更高效的高大上理念纯粹是扯淡。大容量缓存可以提高效率。在一些没有附带缓存的微内核上搞并行毫无意义，除非是针对大量的规则运算（比如图形...
Shihira
|
574人阅读
... 160GB 主机内存，以及共计 32GB 的 GPU显存、总计提供8192个并行处理核心、最高15 TFLOPS的单精度浮点运算处理能力和最高1 TFLOPS的双精度峰值浮点处理性能。 GN4实例计算性能力GN4实例最多可提供 2 个 NVIDIA M40 GPU、56 个 vCPU 和 96GB 主...
... 160GB 主机内存，以及共计 32GB 的 GPU显存、总计提供8192个并行处理核心、最高15 TFLOPS的单精度浮点运算处理能力和最高1 TFLOPS的双精度峰值浮点处理性能。 GN4实例计算性能力 GN4实例最多可提供 2 个 NVIDIA M40 GPU、56 个 vCPU 和 96GB ...
...长处理大规模并发计算的算术运算单元。能够支持多线程并行的高吞吐量运算。逻辑控制单元相对简单。GPU云平台是基于GPU与CPU应用的计算服务器。GPU在执行复杂的数学和几何计算方面有着独特的优势，特别是在...
...的首选，这其中的主要原因，一方面，GPU完善的生态，高并行度的计算力，很好地帮助客户完成了方案的实现和部署上线；另外一方面，人工智能发展，仍处于早期阶段，各个行业都在从算法层面尝试寻找商业落地的可能性，是...
...的训练更快吗？我的核心观点是，卷积和循环网络很容易并行化，特别是当你只使用一台计算机或4个GPU时。然而，包括Google的Transformer在内的全连接网络并不能简单并行，并且需要专门的算法才能很好地运行。图1：主计算机中...
...分看到这一点）。而另一方面，GPU 就更方便了，因为能并行的运行所有这些运算。他们有很多个内核，能运行的线程数量则更多。GPU 还有更高的存储带宽，这能让它们同时在一群数据上进行这些并行计算。我在几个 Nvidia 的芯...
...据类型和使用的DL／ML框架不同，硬件不仅需要有强大的并行计算和浮点能力，更要具备强大的灵活性。但这两种需求都不是传统x86服务器所擅长的，因此就需要与x86异构的协处理器来完成对应的模型训练任务。在这一领域，最...
...作者也用两个Telsa K80卡（总共4个GK210 GPU）来评估多GPU卡并行的性能。每种神经网络类型均选择了一个小型网络和大型网络。该评测的主要发现可概括如下：总体上，多核CPU的性能并无很好的可扩展性。在很多实验结果中，使用16...
...PC应用。PGI编译器和工具支持使用OpenACC、OpenMP和CUDA Fortran并行编程来开发性能可移植的HPC应用，Nvidia在一篇博客文章中这样解释道。有些像CHROMA一样是用于优化数学和物理模型的，AMBER用于分子模拟，CANDLE用于癌症研究。显然...
...的技术实践》实录。 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式、静态调度、流式执行等创新性技术相融合，构建成一套自动支持数据并行、模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架，降低了分布式训练门槛、极...
...量计算、海量数据／图片时遇到越来越多的性能瓶颈，如并行度不高、带宽不够、时延高等。为了应对计算多元化的需求，越来越多的场景开始引入GPU、FPGA等硬件进行加速，异构计算应运而生。异构计算（Heterogeneous Computing），...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
邹立鹏
李涛
