GPUDirect Storage提供本地存储(NVMe)/远程存储(NVMe over Fabric)与GPU显存的直接通路,它可以减少不必要的系统内存拷贝(通过bounce buffer)。它可应用网卡NIC和存储系统附近的DMA引擎,直接向GPU显存写入/读取数据。 3.2GPUDirect RDMA RDMA (Remote direct memory access)技术可使外围PCIe设备直接访问GPU显存。GPUDirect...
并行计算是指同时使用多个计算资源解决问题的过程,而GPU由于其大量的核心和对高吞吐量计算的适应性,使其成为加速科学计算和机器学习任务的理想选择。一般而言,使用GPU进行并行计算主要依赖于其庞大的线程管理能力、存储器操作优化、异构计算以及专门的编程框架。通过这些能力和技术手段,GPU能够大幅度缩短复杂运算的完成时间...
本简单来说,有两种原因:第一种是模型在一块GPU上放不下,两块或多块GPU上就能运行完整的模型(如早期的AlexNet)。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“,多GPU并行训练是不可或缺的技能。 常见的多GPU训练方法: 1.模型并行方式:...
并行计算是将特定计算分解为可同时进行的小计算，再组合结果。其任务分解数量取决于硬件内核数，CPU 一般有 4 - 16 个核心，GPU 可能有数千个。所以并行计算常使用 GPU ，且适合 GPU 的是可并行完成的任务，若计算可并行，可用并行编程方法和 GPU 加速。在神经网络中，GPU 频繁使用。因其适合并行计算，而神经网...
小结一下,GPU的架构是一个高吞吐高延迟的,在任务的数据规模较大的情况下才能发挥出其性能,一般任务想要用满GPU的访存带宽还是困难的,需要精心设计。 3.2. 任务数据依赖 前面小节可以看出GPU是适合并行程序的。为了发挥出GPU的性能,就是要让GPU尽可能多的核参与到任务当中,足够多的并发线程才能用满显存带宽,...
3. GPU 和 FPGA 的互通性 3.1 可以互相替代的场景 在某些情况下，GPU 和 FPGA 可以互为替代。例如，对于特定的机器学习任务，FPGA 可以被设计为执行类似于GPU的并行计算任务，反之亦然。然而，是否选择其中一种技术，取决于具体应用的需求和约束条件。3.2 组合使用的优势 近年来，越来越多的研究开始探索将 GPU...
GPU在并行计算中处理多个数据流主要通过以下方式实现：1. 数据流的并发执行：GPU通过将其处理单元和内存分为不同的部分，并同时处理多个数据流，实现数据的并发执行。这种方式大大提高了计算效率。2. 数据传输优化：GPU内部采用了一种名为"合并访问"的策略，将数据从主内存中提取出来，并同时传输到处理单元，以减少...
是的，CPU也有并行计算的能力，并且CPU并行计算的起步时间要早于GPU并行计算。既然提到了CPU并行计算嘛，那我们不妨先看一些和CPU并行计算有关的知识。英特尔在CPU并行计算领域中已经取得了一些成就，最著名的当属英特尔旗下的Xeon Phi协同处理器。这种协同处理器最终的产品外观和独立显卡非常相似，单个Xeon Phi协同处理...
CUDA是一种并行计算平台和应用程序编程接口(API),允许软件使用某些类型的图形处理单元(GPU)进行加速通用处理,这种方法称为GPU上的通用计算(GPGPU)。CUDA是一个软件层,可以直接访问GPU的虚拟指令集和用于执行计算内核的并行计算元素。除了驱动程序和运行时内核外,C...