构建可扩展的GPU加速应用程序(NVIDIA HPC) 研究人员.科学家和开发人员正在通过加速NVIDIA GPU上的高性能计算(HPC)应用来推进科学发展,NVIDIA GPU具有处理当今最具挑战性的科学问题的计算能力.从计算科学到人工智能,GPU加速应用正在带来突破性的科学发现.流行的语言如C.C++.FORTRAN和Python正被用来开发.优化和部署这些应用程序. 面向HPC的GPU程序设计 NVIDIA GPU可以编程得很像CPU.从替换GPU优化的数学库开始.使用标准C++并行算法和…

GPU加速计算 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI.数据分析和高性能计算 (HPC),在各种规模上实现出色的加速,应对极其严峻的计算挑战.作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎,A100 可以高效扩展,系统中可以集成数千个  A100 GPU,也可以利用 NVIDIA 多实例 GPU (MIG) 技术将每个 A100 划分割为七个独立的 GPU 实例,以加速各种规模的工作负载.第三代 Tensor Core 技术为各种工作负载的更多精度水平提供加速支持,缩短获取…

技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客.这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法,只是支持了一些常用函数的接口,如果你需要自己写CUDA算子,那么就只能使用非常不Pythonic的写法.还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy,相当于一个GPU版本的numpy.那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器,来写一个非常Pythonic的CUDA程序. CUDA的线程与块 GPU从计算逻辑来讲,可以认为是一个高并行度的计算阵列,我们可以想象成…

构建可扩展的应用程序,特别是对于WinForm应用程序是特别有好处的.我们知道,企业的需求是瞬息万变的,企业在使用软件的过程中,很可能对于现有的需求有变动甚至是提出新的需求来,可是我们的软件已经部署在企业的各个客户端中,要想将根据企业新的需求编写的模块集成到现有程序中去,我们必须重新编译整个软件,然后打包再进行重新部署,这无疑有非常大的工作量.怎样才能将新编写的模块集成到现有程序中去,而又不用重新编译整个应用程序?这就是我们接下来要讨论的话题. 利用C# 构建可扩展的应用程序,就是利用.Net的…

GPU加速:宽深度推理 Accelerating Wide & Deep Recommender Inference on GPUs 推荐系统推动了许多最流行的在线平台的参与.随着为这些系统提供动力的数据量的快速增长,数据科学家正越来越多地从更传统的机器学习方法转向高度表达的深度学习模型,以提高其建议的质量.Google的广度和深度架构已经成为解决这些问题的一种流行的模型选择,既有其对信号稀疏性的鲁棒性,也有其通过DNN线性组合分类器API在TensorFlow中的用户友好实现.虽然这些深度学习…

AI解决方案:边缘计算和GPU加速平台 一．适用于边缘 AI 的解决方案 AI 在边缘蓬勃发展.AI 和云原生应用程序.物联网及其数十亿的传感器以及 5G 网络现已使得在边缘大规模部署 AI 成为可能.但它需要一个可扩展的加速平台,能够实时推动决策,并让各个行业都能为行动点(商店.制造工厂.医院和智慧城市)提供自动化智能.这将人.企业和加速服务融合在一起,从而使世界变得"更小". 更紧密. 适用于各行各业的边缘 AI 解决方案 卓越购物体验 借助 AI 驱动的见解,各地的大型零售商可让…

GPU-加速数据科学工作流程 GPU-ACCELERATE YOUR DATA SCIENCE WORKFLOWS 传统上,数据科学工作流程是缓慢而繁琐的,依赖于cpu来加载.过滤和操作数据,训练和部署模型.gpu大大降低了基础设施成本,并为使用RAPIDS的端到端数据科学工作流提供了卓越的性能 开源软件库.GPU加速数据科学在笔记本电脑.数据中心.边缘和云端随处可见. ApacheSpark3.0是GPU加速的RAPIDS ApacheSpark3.0是Spark的第一个版本,它为分析和人工智…

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景…

Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中,笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba,它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编译Python代码.Python通常不是一种编译语言,你可能想知道为什么要使用Python编译器.答案当然是:运行本地编译的代码要比运行动态的.解译的代码快很多倍.Numba允许你为Python函数指定类型签名,从而在运行时启用编译(这就是“Just-in-Time”,即时,也可以说JIT编译).Numba动态编译代码的能力…

0704-使用GPU加速_cuda 目录 一.CPU 和 GPU 数据相互转换 二.使用 GPU 的注意事项 三.设置默认 GPU 四.GPU 之间的切换 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.CPU 和 GPU 数据相互转换 在 torch 中以下数据结构分为 CPU 和 GPU 两个版本: Tensor Variable(包括 Parameter) nn.Module(包括常用的 layer.l…