回答:各有各的说法，对于教练来说，体能课可以无止境的练下去，对于学员来说就是无止境的花钱！新手就算天天带，也至少需要几个月才能独自开始举铁，更别说教练根本就不乐意让你独立！都是利益闹的！很庆幸我碰到了个真心想教的教练！
Juven
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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: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: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
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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
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回答:在Linux中，多线程使用pthread_函数组进行操作。具体来说，要使用多线程，首先定义一个线程函数，用于在线程中运行。然后在需要新线程的地方调用pthread_create。线程使用的常用模式一般有两种：一是执行比较耗时的计算。这时，在取得了数据等所需资源后，创建一个新线程，进行计算，计算完成后，线程自然退出。二是虽然单个计算不耗时，但需要频繁计算。这时，数据可能还没有准备好，但可以先创建一个...
MangoGoing
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...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...
...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...
...卡的训练是通过将模型的参数和数据分布到多个GPU上进行并行计算，最终将每个GPU上的梯度进行累加，再进行参数更新。这样可以大大加快模型的训练速度。 接下来，我们将介绍如何使用TensorFlow进行单机多卡的训练。首先，我...
...数。时间效率上远远无法满足当前的工业需求。因此需要并行的深度学习系统提高训练速度。各大公司在构建并行深度学习系统上投入了大量的精力，包括谷歌、Facebook、微软、腾讯和百度等等。为了提高算法的并行效率，这些...
...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，...
...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...
...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...
...HPC）资源的内存和计算能力的优势，通过利用分布式数据并行并在训练期间增加有效批尺寸来解决训练耗时的问题 [1]，[17]– [20]。这一研究往往聚焦于计算机视觉，很少涉及自然语言任务，更不用说基于 RNN 的语言模型了。由于...
...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...
...拥有海量的矩阵运算，所以这就要求 MATLAB 能高效地执行并行运算。当然，我们知道 MATLAB 在并行运算上有十分雄厚的累积，那么在硬件支持上，目前其支持 CPU 和 GPU 之间的自动选择、单块 GPU、本地或计算机集群上的多块 GPU。...
...算的Debug非常有用。分布式TensorFlow在0.8版本推出，提供了并行计算支持，可以让模型的不同 部分在不同设备上并行训练。TensorFlow在斯坦福大学，伯克利学院，多伦多大学和Udacity（2016年3月成立的在线学校）均有教学。TensorFlow的...
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...
