总的来说,ROCm平台为开发者提供了一个完整的GPU开发环境,使得开发者可以在AMD GPU上实现类似于CUDA的编程体验。
作者: 为什么gpu中军是海光? 海光DCU系列产品,以GPGPU架构为基础,兼容“类CUDA”环境,内置大量运算核心,具有较强的并行计算能力和较高的能效比。任何芯片企业想要打开市场,短期内兼容CUDA生态十分必要。值得一提的是,该系列产品下的深算二号实现LLaMa、GPT、Bloom、ChatGLM、悟道、紫东太初等为代表的大模型的全面应用...
当然,KernelBench目前还只是让GPU加速奔跑的起点,但也是让整个GPU编程自动化的起始催化剂。 令人兴奋的是,现在已经有了许多新的工作,专注于解决KernelBench中涉及的问题。 比如2月12日,英伟达就发出博客文章,探讨如何使用DeepSeek-R1进行GPU内核自动生成与推理时scaling。 随后在2月12日,Meta也发文测试了前沿模型编写G...
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种并行计算平台和编程模型,允许开发人员利用GPU(图形处理器)的并行计算能力来加速计算密集型任务。在CUDA中,内核是在GPU上并行执行的函数。 要在CUDA内核中创建全局可访问的类实例,需要遵循以下步骤: 定义一个可在CUDA内核中使用的类。这个类可以包含成员变量、成员函数...
GPGPU(General-Purpose Graphics Processing Unit,通用图形处理器)是一种利用处理图形任务的图形处理器来计算原本由中央处理器处理的通用计算任务的技术。这些通用计算任务通常与图形处理没有任何关系。GPGPU 利用现代图形处理器的强大并行处理能力和可编程流水线,将原本由CPU处理的计算任务交由GPU来处理,对于数据密集型任务...
3、DCU深算一号与英伟达A100GPU性能相差有多少? 4、有多少国内大模型公司采购有公司的DCU深算一号? 海光信息董秘:尊敬的投资者您好!海光DCU属于GPGPU的一种,采用“类CUDA”通用并行计算架构,能够较好地适配、适应国际主流商业计算软件和人工智能软件,产品性能达到国内领先。目前DCU产品深算二号已经商用、深算三号研发...
下载解压后,分别将cuda/include, cuda/lib, cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0对应的include, lib, bin目录下。 配置cudnn 8.0 CMake 选择最新版windows版,如cmake-3.18.1-win64-x64.msi,下载完成后直接安装。
投资者:据媒体消息,美国政府又要禁售英伟达的GPU和AMD的GPU,请问对公司有没有实质影响?公司今年研发新一代GPGPU情况如何?流片了吗?能否达到替代相关英伟达GPU的能力?公司作为国家队应该努力担当,目前人工智能竞赛日益激烈,国内大模型发展亟需公司的GPU。谢谢
主机端准备数据 -> 数据复制到GPU内存中 -> GPU执行核函数-> 数据由GPU取回到主机 1 核函数运行参数 在设备端(Device)声明核函数 __global__voidkernel_name(paramlist){} 在主机端(Host)调用时采用如下的形式: // Dg:int型或者dim3类型(x,y,z),定义grid中的block如何组织,int型表示1维结构// Db:int...
对于英伟达来说,最重要的护城河是cuda平台及其生态,很多人都说cuda生态类似于苹果IOS或者Android生态,这里做个简单对比分析。 个人的想法结合deepseek分析,很多错误之处请批评指正 1、硬件绑定深度 CUDA生态与英伟达GPU硬件深度耦合,其核心目标是通过软硬件协同优化实现高性能计算(如AI训练、科学计算等) ...