在 GPU 计算中，利用 GPU 内存的纹理缓存（Texture Cache）来存储频繁访问的图像数据或只读数据，可以显著提高数据访问效率。异步数据传输：采用异步数据传输机制，允许计算任务与数据传输操作并行进行，避免因数据传输而导致的计算单元闲置。在使用 CUDA 编程时，开发者可以通过异步内存拷贝函数（如 cudaMemcpyAsync）将数据...
对于一些对实时性要求不高但能耗敏感的任务,如大规模数据的后台处理,可以优先安排在低功耗的 FPGA 上执行;而对于对性能要求极高且时间紧迫的任务,如实时金融交易分析,则分配给高性能的 GPU 或 CPU 集群,并在任务执行过程中密切监控能耗情况,及时调整任务分配策略。 四、异构计算在HPC的应用场景 1.深度学习训练与推...
2) GPU设备:GPU设备内有自己独立的DRAM存储,GPU设备也是共享存储模型,在GPU上采用CUDA或OpenCL编程控制GPU众核的并行计算。CUDA编程模式只在NVIDIA GPU上支持,OpenCL编程模式在NVIDIA GPU和AMD GPU都支持。 根据前面对CPU+GPU异构协同计算模式的描述,我们可以得到CPU+GPU异构协同计算的编程模型(以MPI和OpenMP为例)如...
GPU中一个逻辑控制单元对应多个计算单元,同时要想计算单元充分并行起来,逻辑控制必然不会太复杂,太复杂的逻辑控制无法发挥计算单元的并行度,例如过多的if…else if…else if… 分支计算就无法提高计算单元的并行度,所以在GPU中逻辑控制单元也就不需要能够快速处理复杂控制。 这里GPU计算能力用Nvidia的Tesla K40进行分析...
异构计算是基于一个更加朴素的概念,”异构现象“,也就是不同计算平台之间,由于硬件结构(包括计算核心和内存),指令集和底层软件实现等方面的不同而有着不同的特性。异构计算就是使用结合了两个或者多个不同的计算平台,并进行协同运算。比如,比较常见的,在深度学习和机器学习中已经比较成熟的架构:CPU和GPU的异构计算...
在科学研究领域,如气象模拟、天体物理模拟、分子动力学模拟等,异构计算也得到了广泛应用。这些科学计算任务通常涉及到大规模的数据处理和复杂的数值计算。在气象模拟中,通过将大气动力学模型中的网格计算分配给 GPU 集群进行并行计算,将数据输入输出、模型初始化等任务由 CPU 负责,可以显著提高模拟的分辨率和速度。在分子...
摩尔定律失效的今天,关注“新“成员(GPUFPGAASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台动力十足的发动机。 1 异构计算:WHY 明明CPU用的好好的,为什么我们要考虑异构计算芯片呢? 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片...
此外，批量处理任务在 CPU 集群的闲时进行，忙时可以处理其他任务，而无需维护代价高昂的 GPU 集群，这将极大节省企业的经济成本。也正是出于在“CPU 上跑 AI”的共识，双方展开了业务上的深度合作。百度智能云千帆大模型平台采⽤基于英特尔® AMX 加速器和大模型推理软件解决方案 xFasterTransformer (xFT)，进...
针对异构集群硬件平台的多级并行结构,以数据流应用程序及CPU/GPU异构特性为基础,设计并实现了一个面向多核CPU/众核GPU异构集群的数据流编程模型。该数据流编程模型主要包括二级任务划分调度实现任务单元映射、层次性阶段赋值构造软件流水线、MPI/OpenCL混合编程模型以分布式存储和共享存储相结合的模式完成数据通信以及C++与...
在上述代码片段中,加载和预处理步骤在CPU上运行(阶段1),推理在GPU上运行(阶段2),然后结果保存再次在CPU上运行(阶段3)。这种配置导致当中间结果(例如,解码的视频帧)超过集群内存大小时,数据会溢出到远程存储。因此,我们看到对于异构工作负载来说,BSP并不是内存最优的: 图5. 对于异构工作负载,BSP不是内存最优的...