分布式内存的多节点系统:集群,各个机器之前通过网络进行数据交互 共享内存的多处理器系统:包括单片多核,多片多核 分布式 多处理器 GPU是众核架构,表述为Single Instruction, Multiple Thread (SIMT),不同于SIMD,SIMT是真正的启动了多个线程,执行相同的指令,去完成数据的并行运算。 3. CUDA编程模型 3.1 CUDA编程结构...
1、分布式多节点存储系统:多节点系统中,大规模计算引擎由网络连接的多处理器组成,每个处理器有自己的本地内存,处理器可以通过网络传递本地内存的内容。(相当于一个家庭由多个成员组成,共同处理一个任务:奔向幸福美好生活,每个成员贡献自己的力量)。 2、共享内存的多处理器系统:由多个处理器组成,与分布式不同点在于,...
最后,CUDA和TensorFlow的结合应用还可以用来实现分布式训练,从而提高算法的训练速度和性能。例如,使用多台计算机进行并行计算,可以大大缩短训练时间。当然,CUDA和TensorFlow的结合应用也存在一些挑战和难点。首先,需要针对具体的任务和硬件环境进行优化,才能发挥最大的性能优势。其次,需要具备一定的并行编程和机器学习算法的...
统一计算设备架构CUDA是NVIDIA提出的通用并行计算平台和编程模型,为使用GPU的异构计算开发提供了便捷高效的开发环境。异构计算采用并行或分布式计算方式,通过协调地使用性能、结构各异的计算器件以满足不同的计算需求,由CPU处理器与众核GPU可组成一个典型的异构计算架构。如图所示。
并行度是指程序在多个处理器上的并行执行次数,以及每个处理器上执行的任务量。 并行度是衡量并行计算效率的一个重要指标,它直接关系到程序执行的速度和资源利用的效率。在并行计算中,一个高并行度的作业可以同时在多个处理器上运行更多的任务,这样可以显著减少计...
性能提升:CUDA允许开发者在NVIDIA GPU上编写并行计算代码,从而充分利用GPU的并行处理能力,显著提高计算性能。 应用领域拓展:CUDA的出现使得GPU从原本仅仅是图形处理的设备变成了一种通用的并行计算设备,在科学计算、大数据处理、机器学习和深度学习等领域得到了广泛应用。
PyTorch 2.0 还通过更好的 API 支持数据并行、分片、管道并行和张量并行,为分布式训练带来了进步。此外,它在整个堆栈中原生支持动态形状,在许多其他示例中,这使得 LLM 的不同序列长度更容易支持。这是主要编译器首次支持从训练到推理的 Dynamic Shapes。
计算机架构也能根据内存组织方式进行进一步划分,一般可分为分布式内存的多节点系统以及共享内存的多处理器系统。 降低延迟、提高带宽、提高吞吐量这三个目的是架构层次上比较需要的。其中,延迟是一个操作从开始到完成所需要的时间,常用微妙来表示。带宽是单位时间内可以处理的数据量,通常表示为MB/s或GB...
PyTorch 2.0 还通过更好的 API 支持数据并行、分片、管道并行和张量并行,为分布式训练带来了进步。此外,它在整个堆栈中原生支持动态形状,在许多其他示例中,这使得 LLM 的不同序列长度更容易支持。这是主要编译器首次支持从训练到推理的 Dynamic Shapes。
PyTorch 2.0 还通过更好的 API 支持数据并行、分片、管道并行和张量并行,为分布式训练带来了进步。此外,它在整个堆栈中原生支持动态形状,在许多其他示例中,这使得 LLM 的不同序列长度更容易支持。这是主要编译器首次支持从训练到推理的 Dynamic Shapes。