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
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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
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回答:云计算、大数据、人工智能都是当前科技界的热门技术，它们支撑了各行各业的发展。下面我通俗地回答一下。1、云计算①、云计算概念通俗讲解IT界只要讲云计算，就会用喝水的故事来通俗的解释，这里我扩展一下来来讲。故事如下：某村子里有一家人要喝水，于是就请人在自家门口挖了口水井，于是一家人喝上了水。这就是本地计算，也就是自己买服务器、装网络、装软件为自己的业务提供服务。这种模式投入成本比较高，需要自己建设、自...
longmon
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...int i = 2; i f0 和 f1 都是 1 —— 很明显我们可以对 进行并行计算。 首先我们定义一个 Matrix 类，用来表示一个 2*2 的矩阵： public class Matrix { /** * 左上角的值 */ public final BigInteger a; /** * 右上角的值 */...
...数据集上训练或是训练复杂模型往往会借助于 GPU 强大的并行计算能力。 如何能够让模型运行在单个/多个 GPU 上，充分利用多个 GPU 卡的计算能力，且无需关注框架在多设备、多卡通信实现上的细节是这一篇要解决的问题。 这...
...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...
...训练至少需要一周的时间，所以决定从优化TensorFlow多机并行方面提高算力。为什么要优化 Tensorflow 多机并行更多的数据可以提高预测性能[2]，这也意味着更沉重的计算负担，未来计算力将成为AI发展的较大瓶颈。在大数据时代，...
有关为什么要使用并行程序的问题前面已经进行了简单的探讨。总的来说，最重要的应该是处于两个目的。 第一，为了获得更好的性能； 第二，由于业务模型的需要，确实需要多个执行实体。 在这里，我将更加关注第一种...
...由优化器根据数据分布、估算的计算代价等来决定。 TiDB 并行 Hash Aggregation 的实现 如何构建 Hash Aggregation 执行器 构建逻辑执行计划 时，会调用 NewAggFuncDesc 将聚合函数的元信息封装为一个 AggFuncDesc。 其中 AggFuncDesc.RetTp 由 AggFun...
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...
曹金海
yy13818512006
李增田
