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。
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...
...界上最快的主题模型训练算法和系统LightLDA,只用数十台服务器即可完成以前数千台服务器才能实现的大规模主题模型,该技术成功应用于微软在线广告系统,被当时主管研究的全球副总裁周以真称为年度最好成果。2015年至...
...云发布业内首个公共云异构超算集群——基于弹性裸金属服务器神龙X-Dragon的SCC-GN6,集群性能接近线性增长,将深度学习训练时间缩短至分钟级,可满足无人驾驶、智能推荐、机器翻译等人工智能场景的高性能计算需求。 阿里...
...模型的训练速度,相比CPU能提供更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗。这也意味着,GPU集群上训练深度学习模型,迭代时间更短,参数同步更频繁。[9]中对比了主流深度学习系统在CPU和GPU上的训练性能,可以看出GPU...
...。整个过程可以看成一个计算流。一开始,数据来自数据服务器,然后通过一系列的节点传递到有向非循环图的最后 一个节点并保存到数据服务器中。值得注意的是, KernelHive 优化器根据给定的优化标准在每一个将要执行任务...
...mory Access,全称远程直接数据存取,专用于解决网络传输中服务器端数据处理的延迟)等高性能技术, 而这些技术需要昂贵的硬件支持,大大增加了系统构建和维护的成本和难度,导致这些系统很难复制和普及到通用场景。SpeeDO(Ope...
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...