而作为持续发力 GPU 通用计算（CUDA）的 AI 专业显卡提供商，Nvidia 公司成为了当之无愧的技术赢家，从其屡创新高的市值中就可见一瞥。...在这种矛盾背景下，将 NVIDIA 显卡与 K8S 容器平台结合起来，组成一个高效的 GPU 算力调度平台，无疑是解决这一难题的最佳技术方案。...这种结合将充分发挥每块显卡的算力，并通过 Kubernetes 的弹性伸缩特性，实现对 GPU 算力的灵活调度和管理，为大规模 AI 模型的训练和推理提供了可靠的基础支持。...本文将重点介绍 Nvidia GPU 在 K8S 容器平台上的包括虚拟化、调度和安全性在内的算力管控相关技术。...提供了为QoS提供有限的执行资源 图示：Volta 架构的 MPS 相比 Pascal MPS 的改进点 优势 增加GPU的利用率 单个进程大部分情况下不能充分利用GPU上可用的资源（算力、内存和内存带宽
文章目录 简介 注册云盘 安装colab 新建colab 装载云盘 测试 简介 ---- Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境...，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。...由于GPU适合计算密集型，CPU适合IO密集型，所以对于深度学习中的大量矩阵运算使用GPU会更快，而且Colab支持PyTorch、TensorFlow、OpenCV等框架，不必自己再去搭环境。...Colab也提供了付费服务，包括9.99刀每月的Pro和49.99刀每月的Pro+版，对应更好的GPU算力。Google Drive也可以付费扩容。...： 查看GPU参数： !
平台集合了 AI 教程, 深度学习样例工程, 各领域的经典数据集, 云端的运算及存储资源, 以及比赛平台和社区。[1] 你可以把 AI Studio 看成国产版的 Kaggle。...通过上面链接能申请到 48 小时的算力卡（有效期 1 个月），并且可以分裂，送给别人（稍后送上我的分裂算力卡） 使用算力卡的方法很简单，在运行项目时选上 GPU，就会开始使用了，如下图。 ?...下面是我的算力卡奖励历史，感觉只要你用，AI Studio 就送你算力，不担心算力不够。 ?...3.3 算力卡分裂 AI Studio 的算力卡有分裂功能，你申请到算力卡会有三个邀请码，你可以分享给你的朋友。...我申请的算力卡有三个分裂，我每天会在评论区放一个算力卡，对羊毛贪得无厌，或者懒得申请又想马上使用的，那可要盯紧评论区了。后续我再薅到新的算力卡就会评论区更新，先到先得，希望各位多多关注本文。
以 CUDA API 转发的池化方案、业界某产品为例，它到了 GPU 所在的后端机器上，由于一个 GPU 卡可能运行多个 GPU 任务，这些任务之间，依然需要有算力隔离。...3.4 算力隔离的本质 从上述介绍中，我们可以看出：算力隔离、故障隔离都是 GPU 虚拟化、GPU 池化的关键，缺一不可。...的开销，也在 Context 内部实现了算力隔离。...Fixed Share: 每个 vGPU 有自己固定的 GPU 配额 现象： 每个 vGPU 严格按照创建时的规格来分配算力。...其它 chip 上，正确性、功能性和性能都待验证，虽然原理上是相通的。 【2】两个 PoD 的算力配比为 2：1。横坐标为 batch 值，纵坐标为运行时两个 PoD 的实际算力比例。
有很多基于云端的方法看起来是可行的，但是对于配置有内部基础设施或混合结构体系的负载任务它们又无能为力，就算是大型企业的许多数据科学家和专业的IT人员在开始他们的AI、ML、DL计划时，这个难题也让他们感到困惑不已...当它们被共享时，它们的利用效率会非常低，这很难准确地预测GPU和其他基础设施的计算能力。 3.在运行单个负载任务时，ML、DL应用程序对GPU的利用率会发生显著变化。...现在有了一种新的解决方案，就是利用bluedata平台进行集成。但是需要新的功能，那就是根据需要，弹性地提供GPU资源，使集成化的ML、DL应用程序可以通过访问一个或多个GPU快速、轻松地运行。...新的集成化环境可以按需配置，在不需要时取消配置（释放GPU）。这允许IT管理员监控使用情况，并在执行GPU特定代码时重新分配GPU。...现在，企业能够根据自己的特定需求配置和调整平台，以GPU为基础运行分布式ML、DL应用程序，同时将成本降至最低并确保性能达到最高。
创新性：先进硬件架构与制程技术GPU硬件技术在硬件架构和制程技术上持续创新，许多GPU实现高度并行化设计，以充分利用多核处理器和多线程技术提高性能，并采用先进制程降低功耗与提升能效。2....实用性：显卡与显存配置优化GPU硬件技术中，显卡与显存配置的合理性影响性能。为特定场景选择合适的显卡型号和配置，以及合适的显存容量和类型，能提升数据传输与处理能力。3....代码规范度：GPU编程模型与库在编写高性能GPU应用程序时，严格遵循代码规范至关重要。使用统一编程接口和数据类型，遵循良好编程实践和优化技巧，利用GPU硬件技术生态系统提高开发效率。5....与云计算能力结合：云端GPU资源租赁将GPU硬件技术与云计算能力相结合，实现更高性能、更低成本和更好资源共享。云端GPU资源租赁使用户能灵活配置计算资源，降低硬件成本，实现快速应用部署。...与大数据处理结合：高速处理与分析GPU硬件技术在大数据处理领域具有显著优势。通过高性能GPU加速器实现对海量数据的高速处理和分析，满足大数据应用需求。
引言 在生成式AI（GenAI）和大模型时代，不仅需要关注单个GPU卡的算力，更要关注GPU集群的总有效算力。...单个GPU卡的有效算力可以通过该卡的峰值算力来测算，例如，对于Nvidia A100，峰值FP16/BF16稠密算力是312 TFLOPS，单卡有效算力约为～298 TFLOPS [1, 2]。...GPU集群算力 一个GPU集群的有效算力可以用下面公式表示：Q = C*N*u。...其中，Q表示集群总有效算力；C表示集群中单个GPU卡的峰值算力；N表示集群中GPU卡的数量；u表示集群中GPU卡的算力利用率。这里，C是指一个计算任务使用N个GPU卡所能获得的总有效算力。...如果一个计算任务里使用了N个GPU卡，那么算力利用率u一般会随着GPU数量N的增加而变小；总有效算力C会随着N的增加而增加，直到饱和（即N增加的边际效用递减）。
目录算力共享：环形结构的算力分配策略方法签名方法实现注意事项nodes.sort(key=lambda x: (x[1].memory, x[0]), reverse=True)end = round...(start + (node[1].memory / total_memory), 5)算力共享：环形结构的算力分配策略这段代码定义了一个名为RingMemoryWeightedPartitioningStrategy...）的比例来确定的。...然而，这里有一个潜在的问题：由于 start 是基于前一个分区的结束位置更新的，并且每个分区的结束位置都是基于内存比例计算的，因此所有分区的总和可能不会恰好等于 1（即整个资源池的比例）。...然而，这种方法可能更复杂，并且在这个简单的基于内存权重的分区策略中可能不是必需的。在这个场景中，end 的计算方式确保了内存资源是根据节点的内存大小来分配的，较大的节点会获得更大的分区比例。
GPU硬件技术：深入解析显卡、显存、算力等关键技术在现代计算设备中，GPU（图形处理器）扮演着至关重要的角色。本篇文章将深入解析有关GPU硬件的技术知识，涵盖显卡、显存、算力等关键方面。...显存技术：带宽、容量与延迟显存是GPU的重要组成部分，用于临时存储图形数据。显存的带宽、容量和延迟对GPU性能有直接影响。带宽指显存与GPU之间的数据传输能力，而容量则决定了显存能够存储的数据量。...延迟则是显存与GPU之间数据传输所需的时间，过低的延迟有利于减少数据传输瓶颈。3. 算力技术：并行计算与浮点性能算力是GPU的重要性能指标，直接反映了其处理图形数据的能力。...现代GPU通常采用大量的流处理器，以实现高度并行化的计算任务。浮点性能是衡量GPU算力的另一个关键指标，包括单精度（FP32）和双精度（FP64）计算能力。4....例如，有针对不同领域的库（如机器学习、科学计算、加密等），以及用于调试和优化的工具链。总结：GPU硬件技术涵盖了显卡、显存、算力等关键方面。
摘要：本文将全面探讨GPU硬件技术，从硬件架构到性能评估，深入揭示显卡、显存、算力和功耗管理等关键要点。了解GPU硬件技术对于优化应用性能、加速计算任务以及推动科学研究具有重要意义。...三、算力与性能评估：算力是衡量GPU性能的关键指标之一，表示每秒执行的浮点运算次数。常用的衡量单位是FLOPS（Floating Point Operations Per Second）。...除了算力，显存带宽、核心频率和内存带宽等因素也GPU性能。性能评估可以通过基准测试（Benchmarking）来完成，常用的测试套件包括3DMark、SPECviewperf和DeepBench等。...计算能力（吞吐量）一个非常重要的性能指标就是计算吞吐量，单位为GFLOP/s，算力指标Giga-FLoating-point OPerations per second表示每秒的浮点操作数量。...在本文中，我们深入探索了GPU硬件技术的核心要点，包括硬件架构、显存技术、算力与性能评估以及功耗管理。
Summit超算有4356个节点，每个节点配备2颗22核的Power9 CPU和6颗NVIDIA Tesla V100 GPU。节点与Mellanox双轨EDR InfiniBand网络连接在一起。...同样由IBM打造的Sierra超算的架构与Summit非常相似，有4320个节点，每个节点均由两颗Power9 CPU和四颗NVIDIA Tesla V100 GPU驱动，并使用相同的Mellanox...有38个系统使用英特尔的Omni-Path技术，上次的榜单是35个。 ? TOP500榜单中，56%的计算来自GPU。...自1993年以来，TOP500的总性能、排名第一以及排名500的超算性能变化如下图所示： ? 另一个变化是，榜单中学术、机密和研究类型的超算有所减少，而用于工业的超算比例增加了： ?...而前10名中的其他系统都使用NVIDIA GPU。
然而K形算力剪刀差给庞大的AI原生云带来沉重的成本负担，一方面是单机GPU算力不足而全局算力过剩，另一方面是GPU算力不足而CPU算力过剩。...幸好有他（“super爱豆”）腾云而来，让AI算力像水一样在云原生平台内自由流动，他们的格言是“我不生产算力，我只是算力的搬运工”。...在云原生AI平台深度融合模式呼之欲出之际，AI算力与云原生基础设施的生产资料关系仍制肘着AI原生云生产力的发展。...这种生产关系模型将对云原生AI平台的深度融合发展带来巨大的挑战： 1、GPU算力资源的局部浪费： GPU算力没有池化，业务POD只能本地调用GPU卡，并且单个POD会独占一张...云原生AI融合平台方案 为解决原生云上使用AI算力的挑战，重构AI算力与云原生基础设施之间的新型生产关系，加速AI算力在云原生基础设施之间的广泛流动，业界开始探索GPU资源池方案，并涌现出许多创新的项目
文章转载自PaperWeekly 之前我在知乎介绍了两款练习人工智能算法的应用，都是谷歌的，当时就有网友在评论区提到了国内有百度的 AI Studio，于是产生了兴趣，恰好在那评论出现后几个星期，又看到了...今天登陆 AI Studio 收到了一个站内通知，发现这个平台十月份在做一个深度学习开放月的活动，原先每天登陆送 12 小时的算力竟然变成了每天送 24 小时算力，活动持续一个月。...平台集合了 AI 教程，深度学习样例工程，各领域的经典数据集，云端的运算及存储资源，以及比赛平台和社区。[1] 你可以把 AI Studio 看成国产版的 Kaggle。...通过上面链接能申请到 48 小时的算力卡（有效期 1 个月），并且可以分裂，送给别人（稍后送上我的分裂算力卡）。 使用算力卡的方法很简单，在运行项目时选上 GPU，就会开始使用了，如下图。 ?...3.3 算力卡分裂 AI Studio 的算力卡有分裂功能，你申请到算力卡会有三个邀请码，你可以分享给你的朋友。
目前最常见的AI算力中心部署的GPU集群大小为 2048、1024、512 和 256，且部署成本随 GPU 数量线性增长。本文将以相对折中的1024 GPU卡（H100）的规模为例展开分析。...01 计算节点的选型计算节点是AI算力中心的建设报价中最昂贵的部分，一开始拿到的 HGX H100 默认物料清单（BoM）往往使用的是顶级配置。...结合实际，奔着GPU算力而来的客户无论如何都不会需要太多 CPU 算力，使用部分 CPU 核心进行网络虚拟化是可以接受的。...08 多租户隔离参考传统CPU云的经验，除非客户长期租用整个GPU集群，否则每个物理集群可能都会有多个并发用户，所以GPU云算力中心同样需要隔离前端以太网和计算网络，并在客户之间隔离存储。...AI算力租赁场景的虚拟化程度一般是到单卡层次，即直通独占（pGPU）——利用 PCIe 直通技术，将物理主机上的整块GPU显卡直通挂载到虚拟机上使用，原理与网卡直通类似，但这种方式需要主机支持IOMMU
研究人员称，这种「芯片」可以达到 GPU 280 倍的能源效率，并在同样面积上实现 100 倍的算力。该研究的论文已经发表在上周出版的 Nature 期刊上。...但这些设备中固有的物理缺陷会导致行为的不一致，这意味着目前使用这种方式来训练神经网络实现的分类精确度明显低于使用 GPU 进行计算。...目前为止，还没有证据表明使用这些新型设备和使用 GPU 一样精确。」 但随着研究的进展，新技术展现了实力。...和他的同事们描述了如何利用全新的模拟存储器和更传统的电子元件组合来制造一个芯片，该芯片在运行速度更快、能耗更少的情况下与 GPU 的精确度相匹配。...但更重要的是，他们预测最终构建出的芯片可以达到 GPU 280 倍的能源效率，并在同样平方毫米面积上实现 100 倍的算力。 值得注意的是，研究人员目前还没有构建出完整的芯片。
一、模型优化 1.1 op融合 此处的模型优化指的是我们常说的模型卷积层与bn层的融合或者conection，identity等结构重参化的操作，改想法来源于某天无意参与的一次讨论: 大佬的想法认为...fuse是可以做的，但没那么必要，fuse(conv+bn)＝CB的作用在于其他，而对于提速的作用微乎及微，不过本人更加坚持自己的观点，因为yolov5的对比是基于高算力显卡，低端卡，甚至无GPU，NPU...(stride＝2)的组件就使用了两个深度可分离卷积: 光是一整套网络就用了25组depthwise conv(原因在于shufflenet系列为低算力cpu设备设计，无可避免复用大量深度分离卷积）...中的1000张图片进行测试，可以看到，在i5的核上，fuse后的模型在x86 cpu上单次向前的加速很明显。...），由于g模型为高性能gpu涉及，backbone使用了repvgg，在训练时通过rbr_1x1和identity进行涨点，但推理时必须重参化为3×3卷积，才具有高性价比，最直观的，使用以下代码对每个repvgg
几乎所有AI场景对算力的需求都在加速膨胀，过去一些年，市面上能够提供给数据科学团队的算力形态，在一定的条件下都未必能很好地满足需要，尤其是主流的基于CPU的庞大数据中心，在计算能力上离支撑快速迭代要求的算力水准还有较大差距...以小型化服务器系统的形式，NVIDIA DGX Station主要通过互联的GPU以及大容量内存，来实现一体式AI数据中心的功能。...而这种产品的出现，其本质上是算力供给形态适应市场需求的一种进化，即人工智能数据中心的小型化——通过新的GPU芯片以及适配的主板与整机系统，大幅度提升算力性能，形成在外形上如同个人计算机产品一样的“AI超级计算机...不久前国内某龙头科技企业帮助武汉建设的AI数据中心投入使用，其峰值性能为100 petaflops，相当于50万台个人PC的算力之和，而作为AI超算的DGX Station，其最新产品单台可提供2.5...由于心血管的复杂性，定向攻克心血管CT图像识别的科亚医疗，需要高精度的AI模型来支持血管的精细重建及功能的准确分析，必须通过大量多维度多模态的医学影像进行训练，参数庞大而传统的算法和工具平台无法满足这种需要
然而，即使单个GPU性能强大，如果网络性能跟不上，整个算力集群的计算能力也会大幅下降。因此，大集群并不意味着大算力，相反，GPU集群越大，额外的通信损耗也越多。...本文将详细介绍CPU和GPU的复杂性比较，多元算力的结合（CPU+GPU），算存互连和算力互连的重要性。...多元算力：CPU+GPUChatGPT广受欢迎使得智算中心的关注度再次上升，GPU同时也成为各大公司争相争夺的对象。GPU不仅是智算中心的核心，也在超算领域得到广泛的应用。...通用算力和智能算力相辅相成，可以满足多样化的计算需求。...多元算力的结合、算存互连和算力互连成为了提高计算性能和效率的关键。通过充分利用CPU和GPU的优势，并优化算存互连和算力互连，可以实现更高水平的计算能力和应用性能，推动计算技术的发展和创新。
毫无疑问，在所有AIGC的红利中，智能算力相关的已经来到了台前，并且已经率先进入了红利期。...紧俏的英伟达A100，更高效的训练能力，更低功耗和成本的方法，新摩尔定律……都是AIGC对算力产业巨大需求、巨大机遇和巨大变革的具体体现。...在《中国AIGC算力产业全景报告》和《最值得关注的AIGC算力玩家》中，我们将基于AIGC浪潮所引发的底层算力产业变革，与大家一同分享算力产业的新动向。...现在，量子位智库正式邀请AIGC算力产业从业者，关注并参与到《中国AIGC算力产业全景报告》和《最值得关注的AIGC算力玩家》征集中。一起推动中国AIGC产业更快、更稳、更强发展。...量子位《中国AIGC算力产业全景报告》和《最值得关注的AIGC算力玩家》正式启动对外征集，期待有更多优秀的机构产品、案例与技术能够被大众看到。
ITU等国内外标准组织的会议。...图1 “联接+计算”构建国家新基建战略核心 什么是算力网络 在国内如火如荼开展新基建发展之际，其核心要素就是“连接+计算”，所谓连接，就是通过5G、承载网等新型网络连接形式能够构建一张面向应用、面向业务的网络...其中最著名的Knative是谷歌开源的Serverless架构，由于其谷歌等互联网大厂的推广，因此在目前开源社区和行业中得到广泛关注和应用，并且和Kubernetes编排平台天然适配，更加推动了Serverless...综上所述，围绕通过Serverless 进一步屏蔽底层异构算力的差异性，如何实现更好的算力协同和算力部署，以及发挥异构算力的算力效能目前是新技术发展的热点领域，随着我国一体化算力枢纽计算中心的大规模建设和部署...本文的主要技术架构 本文正是基于算力网络技术的发展，结合最新的云原生Serverless模式提出了面向FaaS的算网异构资源调度技术，提出了整体的技术架构和异构算力调度机制，并且在此基础上进一步提出了整体平台功能架构
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