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并行计算gpu

并行计算是指利用多个处理器或计算单元同时处理一个任务，以加快计算速度和效率。GPU（图形处理器）是一种专门设计用于处理图形和视频的处理器，但在近年来，GPU的性能和应用范围已经扩展到了许多其他领域，包括并行计算。

GPU在并行计算中的优势在于它们具有大量的计算单元，可以同时处理大量的数据。这使得GPU成为处理需要大量计算资源的任务的理想选择，例如科学模拟、人工智能、机器学习和深度学习等领域。

在应用场景上，GPU可以用于加速机器学习和深度学习模型的训练和推理，以及高性能计算和模拟等任务。

推荐的腾讯云相关产品：

云服务器CVM：提供高性能的计算资源，可以选择具备GPU的实例，用于执行计算密集型任务。
云服务器容器CVM：支持使用Docker容器部署应用程序，可以选择具备GPU的镜像，以提高应用程序的计算性能。
深度学习框架：提供多种深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch等，可以在具备GPU的实例上部署和运行，以加速模型的训练和推理。

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【玩转GPU】不懂就问，为什么GPU比CPU更快？

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推动网络创新的利器：GPU加速的AI开发实践【玩转 GPU】

作为一名网络工程师，我对网络技术的创新和应用始终保持着热忱。在当前人工智能（AI）蓬勃发展的背景下，GPU加速的AI开发实践成为推动网络创新的一项强大工具。在本文中，我将分享关于GPU加速的AI开发实践，以及其在网络领域的应用和影响。

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OpenCL超级计算研讨会总结

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在计算机科学中，软件编程与图形编程是两种高度专业化的领域，它们的目标和方法有着根本的区别。对于熟悉传统软件开发的开发者来说，进入图形编程可能是一个全新的世界。在这篇文章中，我们将探讨着色器语言、GPU（图形处理器）以及两者的差异，以期帮助读者更好地理解这一新兴领域。

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大模型与AI底层技术揭秘 (4) 珠算小助手们的家

当这个算法迭代12次以后，就可以得到Pi = 3.1415926，也就是祖冲之得到的“密率”。

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在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中，我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）

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【玩转GPU】GPU云服务器的功能与用途详解

本文将全面介绍GPU云服务器的特点、优势及应用场景,并针对不同的使用需求,给出配置方案和详细的代码示例指导,包括:深度学习、高性能计算、3D渲染、区块链矿机、游戏直播等多种场景,旨在帮助用户深入理解GPU云服务器的功能,并快速上手应用。

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并行计算Brahma ：LINQ-to-GPU

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通过 MATLAB 处理大数据[通俗易懂]

大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解，进行更明智的决策，但是它同时也会带来许多的挑战：可用的内存可能无法足以处理大数据集，可能需要花太久的时间进行处理或可能流动太快而无法存储标准算法通常不能以合理的时间或内存来处理大数据集等等。

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容器内如何使用GPU卡

目前容器化部署服务已经成为微服务管理的趋势，大家知道docker目前cgroup支持cpu，内存的隔离，在gpu隔离上目前还做不到，业界gpu卡基本都是英伟达的，目前英伟达提供了插件来支持容器内获取gpu卡信息，并且能做到隔离。

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英伟达NVLINK技术简介

随着人工智能和图形处理需求的不断增长，多 GPU 并行计算已成为一种趋势。对于多 GPU 系统而言，一个关键的挑战是如何实现 GPU 之间的高速数据传输和协同工作。然而，传统的 PCIe 总线由于带宽限制和延迟问题，已无法满足 GPU 之间通信的需求。为了解决这个问题，NVIDIA 于 2018 年推出了 NVLINK，以提高 GPU 之间的通信效率。

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首款4块GPU+4K真彩+超频+深度学习水冷便携工作站配置

UltraLAB PG系列是2021年3月上市的、支持4块GPU计算卡的超算便携图形工作站，该机器在移动计算应用环境里，是目前市场上最强大的移动GPU超算平台,该机器有三种规格：P380G、PA410G、P630G。

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CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战

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人工智能技术的发展促进了计算机硬件技术的不断革新。GPU作为一种强大的硬件加速器，由于其对计算密集型任务的高效加速和优质图形处理能力的突出表现，正成为越来越多的AI应用领域的首选设备。本文将介绍基于GPU的AI技术开发实践和场景应用，并深入了解GPU硬件相关的技术知识。

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这一次，彻底搞懂 GPU 和 css 硬件加速

cpu (central process) 是计算机的大脑，它提供了一套指令集，我们写的程序最终会通过 cpu 指令来控制的计算机的运行。

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讲解device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/dev

在深度学习领域中，GPU 是一种广泛用于加速模型训练和推断的强大工具。然而，有时我们可能会遇到一个错误信息：device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device ]。这个错误表明代码尝试在 GPU 上运行，但却没有可用的 GPU 设备。本文将讲解此错误的原因及解决方法。

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神经网络处理单元NPU技术介绍及开发要求

神经网络处理单元（NPU）是一种创新的计算硬件，专为加速神经网络计算而设计。它摒弃了传统冯诺依曼架构的限制，转而采用“数据驱动并行计算”的方式，模拟人类神经元和突触的工作模式，以实现对数据的高效处理。NPU的架构允许其同时处理大量数据流，这使得它在处理视频、图像以及其他多媒体数据时展现出卓越的性能。与CPU和GPU相比，NPU通过优化的硬件结构和高并行度，实现了深度学习任务的加速，同时降低了功耗，使之成为移动设备、自动驾驶、医疗影像分析等领域AI技术实现的关键推手。NPU的高效能和低能耗特性，让人工智能技术得以在各种设备上实现实时处理，为用户提供了更快速、更智能的交互体验。

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AI计算量每年增长10倍，摩尔定律也顶不住 | OpenAI最新报告

今天OpenAI更新了AI计算量报告，分析了自2012年以来AI算法消耗算力的情况。

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Python CUDA 编程 - 4 - 网格跨步

当核心数量不够或想限制当前任务使用的GPU核心数时可以使用网格跨步的思路编写CUDA程序。背景 CUDA的执行配置：[gridDim, blockDim]中的blockDim最大只能是1024，但是并没提到gridDim的最大限制。英伟达给出的官方回复是gridDim最大为一个32位整数的最大值，也就是2,147,483,648，大约二十亿。这个数字已经非常大了，足以应付绝大多数的计算，但是如果对并行计算的维度有更高需求呢？答案是网格跨步，它能提供更优的并行计算效率。网格跨步 📷 这里仍然以

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cuda教程[新手入门学编程]

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说cuda教程[新手入门学编程],希望能够帮助大家进步!!!

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GPU并行计算和CUDA编程(2)-GPU体系架构概述

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GPU加速03:多流和共享内存—让你的CUDA程序如虎添翼的优化技术！

阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码，但是对计算密集型任务，仅仅使用前文的方法还是远远不够的，GPU的并行计算能力未能充分利用。本文将主要介绍一些常用性能优化的进阶技术，这部分对编程技能和硬件知识都有更高的要求，建议读者先阅读本系列的前两篇文章，甚至阅读英伟达官方的编程手册，熟悉CUDA编程的底层知识。当然，将这些优化技巧应用之后，程序将获得更大的加速比，这对于需要跑数小时甚至数天的程序来说，收益非常之大。

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金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。提供算力的各家硬件芯片厂商中，最抢镜的当属英伟达Nvidia了。这家做显卡起家的芯片公司在深度学习兴起后可谓红得发紫，如果不聊几句GPU和英伟达，都不好意思跟别人说自己是做人工智能的。

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并行计算——OpenMP加速矩阵相乘

OpenMP是一套基于共享内存方式的多线程并发编程库。第一次接触它大概在半年前，也就是研究cuda编程的那段时间。OpenMP产生的线程运行于CPU上，这和cuda不同。由于GPU的cuda核心非常多，可以进行大量的并行计算，所以我们更多的谈论的是GPU并行计算（参见拙文《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》和《浅析GPU计算——cuda编程》）。本文我们将尝试使用OpenMP将CPU资源榨干，以加速计算。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）

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