1 背景Nvidia GPU得益于在深度学习领域强大的计算能力，使其在数据中心常年处于绝对的统治地位。尽管借助GPU虚拟化实现多任务混布，提高了GPU的利用率，缓解了长尾效应，但是GPU利用率的绝对值还是不高，长尾现象依然存在。网卡池化、存储池化、内存池化、CPU池化等一系列相近基础设施领域的技术演进，让大家对GPU池化也产生了一些想法。面对依赖PCIe和NVLink实现小范围连接的GPU机器，人
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2023-08-03 14:52:02
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的计算核心是以一定数量的
Streaming Processor(SP)
组成的处理器阵列，
NV
称之为
Texture Processing Clusters(TPC)
，每个
TPC
中又包含一定数量的
Streaming Multi-Processor(SM)
，每个
SM
包含
8
个
SP
。
SP
的主要结构
CUDA系列笔记CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件CUDA学习笔记（LESSON3）——GPU基本算法（Part I）CUDA学习笔记（LESSON4）——GPU基本算法（Part II）CUDA学习笔记（LESSON5）——GPU优化CUDA学习笔记（LESSON7）——常用优化策略&动态并行化常用优化策略下面让我们来看看一些常用的优化策略，这些策略我们
How to Build a Graph-Based Deep Learning Architecture in Traffic Domain: A Survey综述：如何在交通领域构建基于图的深度学习架构因为这篇文献对于交通领域中的各种问题、方法做了一个比较清楚的综述，所以是一篇很有价值的文献，很适合刚进入这个方向的同学。摘要近年来，针对交通领域的复杂挑战(如空间依赖、时间依赖)，各种深度学习体系
对于一个简单的数据库引用，用于对数据库的访问不是很频繁。这时就可以简单的在需要访问数据库是，就创建一个连接，用完后就关闭它，这样做也不会带来什么明显的性能上的开销。但是对于一个复杂的数据库引用，情况就完全不同了。频繁的建立、关闭连接，会极大的减低系统的性能，因为对于连接的使用成了系统性能的瓶颈。 对于共享资源，有一个很著名的设计模式：资源池。该模式正是为了解决资源频繁分配、释放所造成的问题的
近日，「DaoCloud 道客」与「趋动科技」联合发布 GPU 资源池化云服务联合解决方案，并完成「DaoCloud Enterprise云原生应用云平台」和「猎户座 OrionX GPU 资源调度器」的产品兼容认证。该联合解决方案通过在企业级 Kubernetes 平台 DaoCloud Enterprise(DCE)上，构建 GPU 资源池，让企业内的 AI 用户可共享数据中心内所有服务器上的
对于做程序的朋友来说优化是一个避免不了的话题，对于程序的优化可以从两个方面来入手，一个是CPU方面的优化，一个是GPU的优化。对于CPU与GPU的作用简单理解的话你可以暂时当做CUP是处理计算的、GPU是处理渲染的，例如程序中的一些计算啊逻辑处理啊都是由CPU来处理的。我们程序的显示啊、特效等一切看到的东西都是GPU来处理的。当然他们的关系不单单如此，扯远了哈，我们这篇博客主要讲CPU优化方面的对
【章节概览】 现代实时图形应用程序最困难的问题之一是必须处理庞大的数据。复杂的场景结合多通道的渲染，渲染起来往往会较为昂贵。首先，多流（Multistreaming）技术由微软在DirectX 8.0中引入。而这章介绍了一种用多流来优化资源管理的解决方案，可以用来处理庞大的数据，且在每个通道中只传输当前需要的顶点分量。 【核心要点】 这章介绍了当前的应用程序如何克服由
今天在群里看见有人在讨论内存池的问题，呵呵，想到自己也写过一些内存池，在这里抛砖引玉。其实内存池的作用大家也知道，一般是解决大量的new和delete频繁操作引起的内存碎片，效率是一方面，另外长时间后的安全性也是一个问题。曾经看过《C++应用程序性能优化》里面的内存池结构，也看过ACE自己的自增式内存池结构，感觉每个都有自己的优点。但是大体思路都是一致的，那就是一次new出一大块内存，然后按照
学习日记 1，学习知识点卷积神经网络（CNN）天气识别2，学习遇到的问题内容较复杂，难懂3，学习的收获采用CNN实现多云、下雨、晴、日出四种天气状态的识别。本文为了增加模型的泛化能力，新增了Dropout层并且将最大池化层调整成了平均池化层。4，实操语言环境：Python3.6.5编译器：jupyter notebook深度学习环境：TensorFlow21. 设置GPU
如果使用的是CPU可以
历时5天终于完成了，配置中出现了各种各样的Error，这里记录一下，希望能为正在安装的人提供一点帮助。配置中主要参考博客：安装硬件： GeForce GTX 1070/PCIe/SSE2安装流程细分为如下10个步骤：1、安装依赖包 2、禁用 nouveau 3、配置环境变量 4、NVIDIA驱动安装 5、安装 CUDA 8.0 6、验证 CUDA 8.0 是否安装成功 7、安装 cudnn 8、安
昨天辛苦的配了GPU环境，记录一下防止以后还需要用到。我配GPU的目的是用tensorflow的gpu来加速不用ubuntu是因为一来不习惯，二来我不会配ubuntu的扩展显示器，就更不习惯了，习惯了两个屏之后，一个屏看的着实有点难受一、自己的环境操作系统：win10 GPU：GTX1050+CUDA9.0+cuDNN IDE:Pycharm &
线程池是一个非常重要的知识点，也是池化技术的一个典型应用，相信很多人都有使用线程池的经历，但是对于线程池的实现原理大家都了解吗？本篇文章我们将深入线程池源码来一探究竟。线程池的起源背景： 随着计算机硬件的升级换代，使我们的软件具备多线程执行任务的能力。当我们在进行多线程编程时，就需要创建线程，如果说程序并发很高的话，我们会创建大量的线程，而每个线程执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程，
池化技术 - 简单点来说，就是提前保存大量的资源，以备不时之需，O(∩_∩)O，对于线程，内存，oracle的连接对象等等，这些都是资源，程序中当你创建一个线程或者在堆上申请一块内存时，都涉及到很多系统调用，也是非常消耗CPU的，如果你的程序需要很多类似的工作线程或者需要频繁的申请释放小块内存，如果没有在这方面进行优化，那很有可能这部分代码将会成为影响你整个程序性能的瓶颈。池化技术主要有线程池，
硬件资源 在硬件上，GPU的资源有SP和SM。SP：最基本的处理单元，streaming processor，也称为CUDA core。最后具体的指令和任务都是在SP上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个SP同时做处理。我们所说的几百核心的GPU值指的都是SP的数量；SM：多个SP加上其他的一些资源组成一个streaming multiprocessor。也叫GPU大核，其他资源如：warp
挖矿一、 挖矿设备的演化：越来越专业化通用CPU(普通电脑)： 挖矿过程中计算哈希值只用到了通用CPU的很少的一部分指令，而且硬盘中的大部分内存都是闲置的，性价比很低。GPU： 相比CPU，挖矿效率有很大的提高，GPU能够进行大规模的并行计算，但很多部件仍然是闲置的（比如对浮点数的运算，深度学习用于计算梯度很有用）。ASIC矿机： Application Specific Integrated C
1. IBM1) IBM EnsemblesEnsembles是一组采用虚拟化技术实现的资源池，主要包括计算资源池——服务器Ensemble，网络资源池——网络Ensembles和存储资源池——存储Ensembles。虚拟化技术隐藏了底层的技术细节，提供了
5.4 健壮Paas 对于健壮的paas则有更多的要求，还是秉承前面一个章节阐述的业务系统的架构要求，看看对于paas平台有那些要求：1、应用托管和自动部署IaaS
层是应用到物理服务器的解耦，而在
PaaS
层是应用和中间件资源池的解耦。要进行自动部署则开发的应用必须符合
PaaS&n
在当今医疗行业信息化建设中，为实现生产的统一管理标准、资源的标准化分配池，需要实现对基础资源池的统一管理和动态分配需求，将整个运算池和存储池打通，根据业务优先级进行资源分配。此举可以降低医院资源成本、优化数据中心空间及功率的使用效率，同时也可以降低运维的复杂性，系统平台需要满足对应用系统统一管理和支撑的需要。提供基础支撑服务、安全保障服务、运行管理服务。在上述信息化建设思想下，虚拟化资源池采用超融
市级海量数据流畅调度方案（初稿）一．系统约束1. 硬件限制 (CPU, 显卡，内存，硬盘）最耗费CPU时间的是 视锥体和boundSphere/boundBox的求交计算。显卡现在最大的瓶颈是 当渲染批次多时（2000个primitivesets，20万三角面片）,渲染时间（Draw和GPU）都达到了30多毫秒。测试机型硬件配置(本机)： CPU为4核处理器显卡: NVIDI
