4.5 COPA-GPU大规模训练开销效率 5.相关工作 6 总结 通过可组合封装架构实现GPU领域定制 引言 随着GPU扩大其低精度矩阵数学的吞吐量来提高深度学习(DL)的性能,他们破坏了数学吞吐量和内存系统能力之间的平衡。我们给出了一个融合的GPU设计,试图解决基于FP32(或更大)的HPC工作负载和基于FP16(或更小)的DL工作负载之间的架构
得益于固有的功能和优化,图形处理单元(GPU)已成为大量深度学习(DL)研究项目的首选。但由于传统融合 GPU 解决方案正迅速变得不太实用,研究人员才想到到 COPA-GPU 的理念。 这些融合 GPU 解决方案依赖于由传统芯片组成的架构,辅以高带宽内存(HBM)、张量核心(NVIDIA)/ 矩阵核心(Matrix Cores)、光线追踪(RT)等专用硬件...
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