根据 Gartner 对全球 CIO 的调查结果显示，人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量。对于人工智能来说，算力即正义，成本即能力，利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式，将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理，这避免了GPU 资源利用率低下和人工管理的成本。因此，全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes
工作原理 通过扩展的方式管理 GPU 资源 Kubernetes 本身是通过插件扩展的机制来管理 GPU 资源的，具体来说这里有两个独立的内部机制。 第一个是 Extend Resources，允许用户自定义资源名称。而该资源的度量是整数级别，这样做的目的在于通过一个通用的模式支持不同的异构设备，包括 RDMA、FPGA、AMD GPU 等等，而不仅仅是为 Nvidia GPU 设计的； Dev
dataset = SimpleDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=2, batch_size=3)
for batch in dataloader:
print(batch) 主进程初始化dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=2, batch_size=
前言矩阵乘法是cuda samples中的一个。所以就从这个较为简单的程序开始熟悉cuda吧。下面的代码有三个部分。CPU版本：使用三层循环进行常规的矩阵乘法运算。cuda global memory 版本：使用多个block进行并行计算，但GPU线程访问都是在global memory中。cuda shared memory 版本:也就是cuda 提供的样例代码。基本思路如下，对矩阵A*B=C，
根据 Gartner 对全球 CIO 的调查结果显示，人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量。对于人工智能来说，算力即正义，成本即能力，利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式，将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理，这避免了GPU 资源利用率低下和人工管理的成本。因此，全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes 都提供了
不久前 IIC Shenzhen 2022 全球CEO峰会上，Imagination中国区董事长白农先生着重分享了公司 GPU IP 的重要变迁：从2007年苹果推出搭载Imagination GPU技术的第一代iPhone, 到2018年Imagination最早拥有GPU硬件虚拟化技术并用于汽车领域，再到2020年GPU进一步向汽车和数据中心领域拓展……我们看到，随着智能终端产品的更新迭代，应
本月的天梯图主要新增了三款RTX20系显卡的排行。RTX2070/2080/2080Ti参数详情[点击查看图片]RTX20系显卡参数规格一览显卡名称RTX2080TiRTX2080RTX2070架构Turing核心型号TU102TU104GP104晶体管数Unknown制程工艺12nm流处理器435229442304显存类型GDDR6显存容量11GB8GB显存位宽352bit256bit256bi
对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和Jupyter
gpu算力cuda版本torch版本终于搞懂了！首先！cuda版本需要和gpu算力匹配：查看gpu的名称算力—在python控制台中/cmd终端python控制台中import torchtorch.cuda.get_device_name(0)得到显卡的名字torch.cuda.get_arch_list()返回此库编译所针对的 CUDA 架构列表终端中nvidia-smi其中显示的CUDA V
2018-11-8：科学使用谷歌GPU教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU在谷歌GPU运行本地代码其他 教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU跑计算机视觉的demo的时候，用CPU训练总是很慢，实验室又没有GPU，怎么办？谷歌向所有拥有Gmail账号的人都提供了一个免费GPU。这篇文章记录一下如何用谷歌GPU跑实验： 首先登陆Gmail邮箱（没有的请自觉
9. CUDA shared memory使用------GPU的革命序言：明年就毕业了，下半年就要为以后的生活做打算。这半年，或许就是一个抉择的时候，又是到了一个要做选择的时候。或许是自己的危机意识比较强，一直都觉得自己做得不够好，还需要积累和学习。或许是知足常乐吧，从小山沟，能到香港，一步一步，自己都比较满足，只是心中一直抱着一个理想，坚持做一件事情，坚持想做点事情，踏踏实实，曾经失败过，曾经
提到训练AI大模型，总能让人想起动辄几百上千块GPU、天价训练费用、只有几家大厂才玩得起，普通AI玩家看着铺天盖地的大模型新闻只能默默流泪~现在，仅有一块GPU的个人PC也可以训练高达180亿参数GPT；普通的笔记本电脑，也能训练十几亿参数的模型，相比现有主流方案，可提升参数容量十余倍！如此显著的提升来自Colossal-AI，一个通用AI大模型高效训练系统。最重要的是，它完全开源，仅需极少量修改
一、前言 本文介绍CUDA编程的共享内存和同步。共享内存中的变量（核函数中用__shared__声明），在GPU上启动的每个线程块，编译器都创建该变量的副本，若启动N个线程块，则有N个该变量副本，为每个线程块私有；同步则是使线程块中所有的线程能够在执行完某些语句后，才执行后续语句。二、线程块、线程索引以下为线程块与线程的层次结构图 &
GPGPU可以被称为通用图形处理器。其中第一个“GP”通用目的（GeneralPurpose）而第二个“GP”则表示图形处理（GraphicProcess），这两个“GP”搭配起来就是“通用图形处理”。而再加上“U”(Unit)就成为了完整的通用处理器。 目前拥有双向发展的AMD更需要让GPU有个完美的发展前景，在GPU中基于了一套完整的DiretX、OpenGL开放标准，并且在发布了开源
对比A系列，B系列更是顶级设计的理想解决方案2019年12月，Imagination发布了其截至当时最快的GPU IP A系列，并不再沿用早前以数字为系列代号来命名的传统。A系列发布之时，Imagination便同时表示，2020年、2021年还将会相继有B系列、C系列的新品问世，而且预计每年性能攀升30%。现如今十个月过去了，Imagination如约发布其B系列产品。相比A系列，功耗降低30%
01 算力，已经成为先进生产力当前承载算力的基础设施是各种规模的的数据中心，从几十个服务器节点的小规模企业级计算中心到数万个节点的巨型数据中心，通过云计算的模式对应用层客户提供存储、软件、计算平台等服务。这个生态直接承载了全球数十万亿美元规模的数字经济，而且对全球服务业、工业、农业的渗透率随着大数据、5G、人工智能等技术的发展还在不断提高。算力，已不仅仅是一个技术指标，它已经成为了先进生产力的代表
现在有市场消息表示，NVIDIA正计划减少A800 GPU的产量，以促进其更高端的H800 GPU 的销售。很显然NVIDIA是希望从H800 GPU上获得更多销售量，从中国市场获得更多利益。而且最近一段时间有传闻美国要彻底封杀AI芯片的出口，让国内甚至连A100和H800都无法买到，所以受到这个传闻的影响，国内厂商这段时间疯狂采购NVIDIA的GPU，而现在NVIDIA减产A800，同时将产能
作为最快的IPC方式，共享内存当然得好好学一下咯。 System V进程间通信方式：信号量、消息队列、共享内存。他们都是由AT&T System V2版本的UNIX引进的，所以统称为System V IPC.除了下面讲的System V IPC，还有mmap也可以将文件进行内存映射，从而实现共享内存的效果。对比可以参考 Link 参考 它们声明在头文件 sy
安装tensorflow-gpu版本 首先需要知道tensorflow-gpu的要求 这个可以上官网查 ensorflow-gpu 2.0.0-alpha0的要求如下： 这里边都说了有关 显卡驱动的 ，cuda的，cudnn的 当把这三个都安装好，再安装tensorflow-gpu就行了。 （现在的显卡一般都能用，只要不是七八年前的就行，算力大于3.1 就行https://developer.nv
算力概念TOPS操作亿次每秒Tera Operation per s=10^12TOPS=10^12 Tera GOPS=10^9 Giga MOPS=10^6 millionTFLOPS=float OPS 浮点操作算力 PFLOPS=10^15 千亿 1 alexnet：1.4GOPS 也是0.0014TOPS 2 Resnet152：22.6GOPS 也是0.0226TOPS自动驾驶L3，4
