gpu工作负载是选显卡还是计算 GPU（图形处理单元）工作负载的选择取决于您的具体需求。如果您是在进行图形密集型任务，如3D渲染、视频编辑、游戏开发等，那么您需要选择一款具有高性能图形处理能力的显卡。显卡将负责将图形渲染到屏幕上，并且对图形处理算法有优化。另一方面，如果您是在进行科学计算或者深度学习等需要大量...
自从 NVIDIA K80、P40 和 P100 GPU 推出以来,Azure 已经交付了多款更新一代和类别的 VM 产品,这些产品面向 GPU 加速计算和 AI,基于 NVIDIA 的 T4、V100 和 A100 GPU,通过基于 InfiniBand 的互连结构等可选功能加以区分。 我们鼓励客户在其迁移路径中考虑这些选项。 在大多数情况下,新一代 GPU 带来的性能显著...
通过结合不同的互连技术和拓扑,GPU 可以优化各个组件之间的数据流和通信,从而实现跨各种工作负载的高性能。 为了最大限度地利用其处理资源,GPU 使用了两种关键技术:多线程和流水线。GPU 通常采用同步多线程(SMT),允许单个计算单元同时执行来自相同或不同程序的多个线程,从而能够更好地利用资源,即使任务具有一些固有的...
初创企业Bolt Graphics宣布，推出一个全新的GPU设计，名为“Zeus”架构。其用于高性能工作负载，包括渲染，高性能计算（HPC）和游戏，解决了传统GPU的性能、效率和功能限制。据官方介绍，在关键工作负载中，Zeus系列比任何其他GPU都要快几个数量级，用户可以获得10倍的渲染性能，6倍的FP64 HPC工作负载性能。不过在FP3...
他目前正致力于OpenShift的容器原生虚拟化(Container Native Virtualization,CNV),并且是开源KubeVirt项目的核心贡献者。 Vishesh Tanksale目前是NVIDIA的高级软件工程师。他专注于在Kubernetes集群上启用VM工作负载管理的不同方面。他对VM上的GPU工作负载特别感兴趣。他是CNCF Sanbox项目Kubevirt的积极贡献者。
弄清楚如何在个人电脑上降低渲染应用程序的GPU帧时间可能是一项具有挑战性的任务,即使是最有经验的PC游戏开发人员也是如此。本博客文章描述了我们在NVIDIA内部使用的性能分类方法,使用NVIDIA特定的硬件度量标准来找出任何给定GPU工作负载(也称为性能标记或调用范围)的主要性能限制器。
CPU 工作负载相对容易扩展。您可以通过向托管应用程序的 Web 服务器添加更多工作程序（进程）或添加更多副本并进行水平扩展来扩展它们。然而，对于 GPU 工作负载来说，要做同样的事情要困难得多。有办法在多个工作负载之间共享单个 GPU，但我会在本文中略过这些。扩展 GPU 工作负载的最安全选项就是添加另一个 GPU。
利用GPU 实时迁移实现混合工作负载不是天方夜谭,这是因为 NVIDIA 的虚拟化软件(NVIDIA Quadro ®虚拟数据中心工作站(Quadro vDWS) 和 NVIDIA GRID ® )可以作为深度学习、推理、训练和高性能计算工作负载在相同的 Turing™、Volta™和 Pascal™ GPU 上运行。现在,借助 NVIDIA vGPU 软件和 VMware vMotion 或...
显卡是计算机的图形处理系统的组成部分,由GPU、显存、接口和其他组件组成。其中,GPU是显卡上的核心组件,负责执行复杂的数学计算和图形渲染任务。显存则负责存储图形数据,接口则负责与显示器等设备的通信。 GPU的计算原理基于其内部的核心结构。GPU内部由多个核心组成,每个核心都能执行独立的计算任务。通过并行处理技术,GPU...