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主流GPU/TPU集群組網(wǎng)方案深度解析

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2017-04-28 09:39:281084

深度好文,詳解PowerVR Furian GPU架構(gòu)的改變(二)

昨日,《深度好文,詳解PowerVR Furian GPU架構(gòu)的改變(一)》一文展示了Furian中SPU的設(shè)計(jì)點(diǎn)其依賴USC的數(shù)量。相比Rogue,F(xiàn)urian的可擴(kuò)展性使我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)更廣
2017-04-28 16:54:001906

MySQL 集群最佳解決方案

MySQL 集群最佳解決方案
2017-09-09 08:40:1410

tpu是什么材料_tpu硬度范圍_tpu的應(yīng)用

TPU(Thermoplastic polyurethanes)名稱為熱塑性聚氨酯彈性體橡膠。主要分為有聚酯型和聚醚型之分,它硬度范圍寬(60HA-85HD)、耐磨、耐油,透明,彈性好,在日用品
2017-12-01 15:55:2917063

基于Spark和BigDL的深度學(xué)習(xí)技術(shù)的案例解析

,我們嘗試過在多機(jī)多GPU卡、GPU集群上分別開發(fā)并部署特征抽取應(yīng)用。但以上框架均存在比較明顯的缺點(diǎn): 在GPU集群中,以GPU卡為單位的資源分配策略非常復(fù)雜,資源分配容易出問題,如剩余顯存不夠而導(dǎo)致OOM和應(yīng)用崩潰。
2017-12-05 16:14:102653

一圖深度解析IoT領(lǐng)域4大“戰(zhàn)役”

深度解析IoT領(lǐng)域4大“戰(zhàn)役”
2018-01-22 10:25:314594

深度學(xué)習(xí)方案ASIC、FPGA、GPU比較 哪種更有潛力

幾乎所有深度學(xué)習(xí)的研究者都在使用GPU,但是對(duì)比深度學(xué)習(xí)硬鑒方案,ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好?主要是認(rèn)清對(duì)深度學(xué)習(xí)硬件平臺(tái)的要求。
2018-02-02 15:21:4010253

基于虛擬化的多GPU深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練框架

針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式多機(jī)多GPU上的加速訓(xùn)練問題,提出一種基于虛擬化的遠(yuǎn)程多GPU調(diào)用的實(shí)現(xiàn)方法。利用遠(yuǎn)程GPU調(diào)用部署的分布式GPU集群改進(jìn)傳統(tǒng)一對(duì)一的虛擬化技術(shù),同時(shí)改變深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式
2018-03-29 16:45:250

LTE寬帶集群無(wú)線組網(wǎng)方案

安全可靠。LTE系統(tǒng)可提供全套的可靠性組網(wǎng)方案,保障單點(diǎn)故障不影響網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行;可提供端到端安全加密算法和防入侵機(jī)制,保障網(wǎng)絡(luò)不受外界入侵,安全可靠;LTE網(wǎng)絡(luò)由專業(yè)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì),可保證網(wǎng)絡(luò)覆蓋性能達(dá)到業(yè)務(wù)要求,更好地提供網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化服務(wù),保障業(yè)務(wù)的有效應(yīng)用。
2018-06-14 15:09:2710305

解析:為何TPU比CPU快80倍

,NVidia GPU為什么具有無(wú)可撼動(dòng)的霸主地位,為什么AMD的GPU和NVidia GPU性能相差不多,但是在人工智能領(lǐng)域的受歡迎的程度卻有天壤之別?! ?011年,負(fù)責(zé)谷歌大腦的吳恩達(dá)通過讓深度
2018-09-06 11:29:509125

一文了解CPU、GPUTPU的區(qū)別

很多讀者可能分不清楚 CPU、GPUTPU 之間的區(qū)別,因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡(jiǎn)要介紹它們之間的區(qū)別,并討論為什么 TPU 能加速深度學(xué)習(xí)。
2018-09-06 16:53:4628031

深度解析華為“很嚇人的技術(shù)”:GPU Turbo

華為GPU Turbo這一項(xiàng)技術(shù)首先是在6月6日的榮耀Play上搭載,在發(fā)布前也余承東對(duì)自家GPU Turbo技術(shù)的宣傳語(yǔ)就是”一項(xiàng)很嚇人的技術(shù)”。
2018-09-10 16:42:2814930

一文搞懂 CPU、GPUTPU

張量處理單元(TPU)是一種定制化的 ASIC 芯片,它由谷歌從頭設(shè)計(jì),并專門用于機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。TPU 為谷歌的主要產(chǎn)品提供了計(jì)算支持,包括翻譯、照片、搜索助理和 Gmail 等。 在本文中,我們將關(guān)注 TPU 某些特定的屬性。
2018-09-15 10:46:3643811

TPUGPU的帶寬模型

帶寬模型最大的限制就是這些計(jì)算是針對(duì)特定矩陣大小的,計(jì)算的難度在各種尺寸之間都不同。例如,如果你的batch size是128,那么GPU的速度會(huì)比TPU稍快一點(diǎn)。如果batch size小于128
2018-10-21 09:20:344045

如何利用Google Colab的云TPU加速Keras模型訓(xùn)練

TPU包含8個(gè)TPU核,每個(gè)核都作為獨(dú)立的處理單元運(yùn)作。如果沒有用上全部8個(gè)核心,那就沒有充分利用TPU。為了充分加速訓(xùn)練,相比在單GPU上訓(xùn)練的同樣的模型,我們可以選擇較大的batch尺寸??俠atch尺寸定為1024(每個(gè)核心128)一般是一個(gè)不錯(cuò)的起點(diǎn)。
2018-11-16 09:10:0310121

谷歌最便宜TPU值不值得買?TPU在執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方面的優(yōu)勢(shì)

TPU(Tensor Processing Unit, 張量處理器)是類似于CPU或GPU的一種處理器。不過,它們之間存在很大的差異。最大的區(qū)別是TPU是ASIC,即專用集成電路。ASIC經(jīng)過優(yōu)化
2019-03-21 09:09:4722819

無(wú)人機(jī)集群如何自己組網(wǎng)

無(wú)人機(jī)集群超視距自組網(wǎng)通信系統(tǒng)是一種具有分布式、無(wú)中心、自組織、多業(yè)務(wù)、遠(yuǎn)距離、精準(zhǔn)定位等顯著技術(shù)特點(diǎn)的動(dòng)態(tài)自治性局部區(qū)域無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)。
2019-09-15 08:19:003858

國(guó)外培育先進(jìn)制造業(yè)集群的主要做法介紹

搭建歐洲集群合作平臺(tái),鼓勵(lì)集群組織交流,深化開放合作。歐洲的每個(gè)集群都有自己的集群管理機(jī)構(gòu),即集群組織。為了促進(jìn)歐洲集群之間的合作,幫助集群進(jìn)入國(guó)際市場(chǎng),尋找跨國(guó)合作的潛在伙伴,促進(jìn)企業(yè),尤其是中小企業(yè)融入全球價(jià)值鏈,歐盟委員會(huì)資助搭建了歐洲集群合作平臺(tái),集中了歐洲各地950多個(gè)注冊(cè)的集群組織。
2019-09-30 08:44:122355

GPU和GPP相比誰(shuí)才是深度學(xué)習(xí)的未來

相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計(jì)算的能力和高效的能耗,F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
2019-10-18 15:48:141337

CPU和GPUTPU是如何工作的到底有什么區(qū)別

很多讀者可能分不清楚 CPU、GPUTPU 之間的區(qū)別,因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡(jiǎn)要介紹它們之間的區(qū)別,并討論為什么 TPU 能加速深度學(xué)習(xí)。
2020-01-20 11:57:005146

深度學(xué)習(xí)的GPU共享工作

研究的熱點(diǎn)之一。 本篇文章希望能提供一個(gè)對(duì)GPU共享工作的分享,希望能和相關(guān)領(lǐng)域的研究者們共同討論。 GPU共享,是指在同一張GPU卡上同時(shí)運(yùn)行多個(gè)任務(wù)。優(yōu)勢(shì)在于: (1)集群中可以運(yùn)行更多任務(wù),減少搶占。 (2)資源利用率(GPU/顯存/e.t.c.)提高;GPU共享后,總利用率接近運(yùn)行任務(wù)利
2020-11-27 10:06:213312

CPU、GPU、TPU、NPU等的講解

CPU、GPUTPU、NPU等的講解
2021-01-05 14:54:179803

熱虹吸散熱技術(shù)解決GPU服務(wù)器散熱問題

隨著深度學(xué)習(xí)、仿真、BIM設(shè)計(jì)、AEC行業(yè)在各行各業(yè)應(yīng)用的發(fā)展,在AI技術(shù)虛擬GPU技術(shù)的加持之下,需要強(qiáng)大的GPU算力解析。無(wú)論是GPU服務(wù)器,還是GPU工作站都趨向于小型化、模塊化、高集成度
2021-10-09 14:11:381608

無(wú)人機(jī)集群通信組網(wǎng)系統(tǒng)—無(wú)人機(jī)自組網(wǎng)

無(wú)人機(jī)集群通信組網(wǎng)系統(tǒng)—無(wú)人機(jī)自組網(wǎng)
2022-03-02 14:21:292715

深度解析PiN二極管基本原理及設(shè)計(jì)應(yīng)用

深度解析PiN二極管基本原理及設(shè)計(jì)應(yīng)用
2022-12-21 10:12:241220

GPU 引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)

GPU 引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)
2023-01-04 11:17:16502

GPU面臨挑戰(zhàn)及應(yīng)用場(chǎng)景解析

1、TPU 主要思路:針對(duì)人工智能算法需求裁剪計(jì)算精度 在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上,TPU比傳統(tǒng)的加速方案(谷歌之前使用GPU加速方案)在能耗效率上提升一個(gè)數(shù)量級(jí),相比傳統(tǒng)解決方案領(lǐng)先7年(摩爾定律三代節(jié)點(diǎn)
2023-02-06 11:45:011565

基于 TPU v4的超級(jí)計(jì)算機(jī)性能解析

谷歌張量處理器(tensor processing unit,TPU)是該公司為機(jī)器學(xué)習(xí)定制的專用芯片(ASIC),第一代發(fā)布于 2016 年,成為了 AlphaGo 背后的算力。與 GPU 相比,TPU 采用低精度計(jì)算,在幾乎不影響深度學(xué)習(xí)處理效果的前提下大幅降低了功耗、加快運(yùn)算速度。
2023-04-23 12:35:17821

深度解析如何管控SMT回流焊爐溫曲線

深度解析如何管控SMT回流焊爐溫曲線
2023-06-21 09:48:53827

什么是CPU、GPUTPU、DPU、NPU、BPU?有什么區(qū)別?

技術(shù)日新月異,物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、深度學(xué)習(xí)等遍地開花,各類芯片名詞GPU, TPU, NPU,DPU層出不窮…它們都是什么鬼?又有什么不一樣? 01 CPU CPU,作為機(jī)器的“大腦”,它是布局謀略
2023-06-30 08:48:2612266

摩爾線程發(fā)布全功能GPU算力集群的異地算力調(diào)度方案

、算力應(yīng)用等方面開展廣泛交流與學(xué)術(shù)探討,摩爾線程聯(lián)合創(chuàng)始人、COO周苑,摩爾線程聯(lián)合創(chuàng)始人、執(zhí)行副總裁王東應(yīng)邀出席并參與演講。 大會(huì)主論壇重磅發(fā)布了基于摩爾線程全功能GPU算力集群的異地算力調(diào)度方案。該方案可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)延時(shí)優(yōu)先、算力負(fù)載均
2023-08-08 10:43:24931

ChatGLM2-6B解析TPU部署

ChatGLM2-6B解析TPU部署
2023-08-18 11:28:42518

TPU內(nèi)存(二)

TPU內(nèi)存(二)
2023-08-18 11:29:25266

TPU內(nèi)存(一)

TPU內(nèi)存(一)
2023-08-18 11:29:26425

TPU和NPU的區(qū)別

和NPU之間的區(qū)別。 什么是TPU? TPU,即Tensor Processing Unit,是由Google公司開發(fā)的專用於深度學(xué)習(xí)的加速器。它被設(shè)計(jì)成一個(gè)ASIC(應(yīng)用特定集成電路),可延長(zhǎng)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理速度。TPU可以處理大量的矩陣數(shù)學(xué)運(yùn)算,這是深度學(xué)習(xí)任務(wù)中最常見的操作。目
2023-08-27 17:08:293563

高性能計(jì)算環(huán)境下的深度學(xué)習(xí)異構(gòu)集群建設(shè)與優(yōu)化實(shí)踐

隨著人工智能在工業(yè)和學(xué)術(shù)界大規(guī)模的應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練需求日益迫切。各組織機(jī)構(gòu)投入大量資金購(gòu)置和搭建配置GPU和InfiniBand網(wǎng)卡異構(gòu)計(jì)算集群集群管理系統(tǒng)(也稱平臺(tái))支持模型訓(xùn)練,提供作業(yè)
2023-09-25 09:07:51309

GPU的張量核心: 深度學(xué)習(xí)的秘密武器

GPU最初是為圖形渲染而設(shè)計(jì)的,但是由于其卓越的并行計(jì)算能力,它們很快被引入深度學(xué)習(xí)中。深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展離不開計(jì)算機(jī)圖形處理單元(GPU)的支持,而GPU中的張量核心則被譽(yù)為深度學(xué)習(xí)的秘密武器
2023-09-26 08:29:54525

GPU深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用與優(yōu)勢(shì)

人工智能的飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)作為其重要分支,正在推動(dòng)著諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新。在這個(gè)過程中,GPU扮演著不可或缺的角色。就像超級(jí)英雄電影中的主角一樣,GPU深度學(xué)習(xí)中擁有舉足輕重的地位。那么,GPU深度
2023-12-06 08:27:37706

CPU與GPUTPU之間有什么區(qū)別?

CPU與GPUTPU之間有什么區(qū)別? CPU(Central Processing Unit,中央處理器)是一種通用處理器,被用于各種計(jì)算任務(wù),如操作系統(tǒng)運(yùn)行、數(shù)據(jù)處理、算法運(yùn)算等。它是計(jì)算機(jī)系
2023-12-15 10:10:273675

CPU、GPU、TPU、NPU分別是什么?哪個(gè)最強(qiáng)?

技術(shù)日新月異,物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、深度學(xué)習(xí)等遍地開花,各類芯片名詞CPU,GPU,TPU,NPU層出不窮…它們都是什么?又有著什么千絲萬(wàn)縷的關(guān)系和區(qū)別?接下來,統(tǒng)一介紹一下:01CPUCPU最早用于
2023-12-22 08:26:25945

Groq推出大模型推理芯片 超越了傳統(tǒng)GPU和谷歌TPU

Groq推出了大模型推理芯片,以每秒500tokens的速度引起轟動(dòng),超越了傳統(tǒng)GPU和谷歌TPU
2024-02-26 10:24:46382

瀚博半導(dǎo)體與海馬云達(dá)成戰(zhàn)略合作,共建GPU高性能算力服務(wù)集群

近日,瀚博半導(dǎo)體與國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的實(shí)時(shí)云渲染平臺(tái)服務(wù)提供商海馬云達(dá)成戰(zhàn)略合作,雙方將共同建設(shè)千片規(guī)模以上的GPU高性能算力服務(wù)集群,以高質(zhì)量的硬件架構(gòu)方案為千行百業(yè)提供端到端的實(shí)時(shí)云渲染及AI計(jì)算服務(wù)
2024-04-10 09:21:01342

GPU/TPU集群網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)間的連接方式

用于連接 GPU 服務(wù)器中的 8 個(gè) GPU 的 NVLink 交換機(jī)也可以用于構(gòu)建連接 GPU 服務(wù)器之間的交換網(wǎng)絡(luò)。Nvidia 在 2022 年的 Hot Chips 大會(huì)上展示了使用 NVswitch 架構(gòu)連接 32 個(gè)節(jié)點(diǎn)(或 256 個(gè) GPU)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
2024-04-16 11:43:47146

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