一．什么是infiniband InfiniBand架构是一种支持多并发链接的“转换线缆”技术,它是新一代服务器硬件平台的I/O标准.由于它具有高带宽.低延时. 高可扩展性的特点,它非常适用于服务器与服务器(比如复制,分布式工作等),服务器和存储设备(比如SAN和直接存储附件)以及服务器和网络之间(比如LAN, WANs和the Internet)的通信 . 二．Infiniband产生的原因 随着CPU性能的飞速发展,I/O系统的性能成为制约服务器性能的瓶颈.于是人们开始重新审视使用了十几年的…

SpeeDO —— 并行深度学习系统   摘要: 最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练, ...     最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练,很多网络需要一次训练…

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…

Oracle RAC学习笔记01-集群理论 1.集群相关理论概述 2.Oracle Clusterware 3.Oracle RAC 原理 写在前面: 最近一直在看张晓明的大话Oracle RAC,真实感受就是学到很多之前自己都没深入思考研究过的知识点,现在趁着节前头脑尚清醒,再结合实际工作中自己曾遇到的一些案例,就把这段时间自己学到的东西总结一下. 1.集群相关理论概述 一个集群(cluster)由2个或多个节点(nodes)组成.一般集群对外都会有统一的服务接口(集群地址),对内需要(集群内…

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效…

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在…

为了了解,上来先看几篇中文博客进行简单了解: 如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL?(较为优秀的文章) 使用NCCL进行NVIDIA GPU卡之间的通信(GPU卡通信模式测试) nvidia-nccl 学习笔记 (主要是一些接口介绍) https://developer.nvidia.com/nccl (官方网站) https://github.com/NVIDIA/nccl (官方仓库) https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/het…

本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对…

学习笔记:AlexNet&Imagenet学习笔记 ImageNet(http://www.image-net.org)是李菲菲组的图像库,和WordNet 可以结合使用 (毕业于Caltech:导师:Pietro Perona:主页:http://vision.stanford.edu/~feifeili/) 总共有十万的synset, 其中2010的数据表示,有图像的非空synset是21841,每一类大约1000张图片,图片总数:14197122. Caffe中训练ImageNet使用的是…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 0x00 摘要 0x01 引子 0x02 设计要点 2.1 问题 2.2 方案 2.3 协调 2.3.1 设计 2.3.2 实现 2.4 Background Thread 2.4.1 设计 2.4.2 实现 0x03 辅助功能 3.1 如何判断是 coordinator 3.2 协调缓存&信息 3.2.1 计算共有 ten…