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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...能 主要影响因素 影响并行流的性能的因素主要有5个： 数据大小 因为并行处理会带来分解数据和合并数据的额外开销，所以只有当数据量足够大时使用并行流操作才具有意义，否则就是在浪费资源。 源数据结构 源数据通常是...
... } 上面的示例在本质上就是顺序的,每次访问total都会出现数据竞争.由于多个线程在同时访问累加器，执行total += value，而这一句虽然看似简单，却不是一个原子操作。所得的结果也是不可控的（错误的）。 4.高效使用并行流 留...
【概念 并行流就是一个把内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每一个数据块的流。在java7之前，并行处理数据很麻烦，第一，需要明确的把包含数据的数据结构分成若干子部分。第二，给每一个子部分分配一个独...
...PU 进行训练。深度学习模型的训练往往非常耗时，在较大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...
...集群；多GPU即是集群内部的每台机器上包含多个GPU，通过数据并行（每个GPU训练部分数据）、模型并行（每个GPU训练部分网络）或者两者混合的方式提高加快训练速度。GPU浮点运行效率很高，这导致了并行系统的主要瓶颈在于I/O...
...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、极大的提高了硬件使用率。该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智...
...afka和RocketMQ，引入的分区的概念，提高了消息的并行性；数据库单表数据到一定量级之后，访问速度会很慢，我们会对表进行分表处理，引入数据库中间件；Redis你可能觉得本身处理是单线程的，但是Redis的集群方案中引入了slot(...
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...
李涛
魏明
李义
617035918
