Nvidia's Pascal to use stacked memory, proprietary NVLink interconnect by Scott Wasson — 6:50 PM on March 25, 2014 GTC — Today during his opening keynote at the Nvidia GPU Technology Conference, CEO Jen-Hsun Huang offered an update to Nvidia's GPU ro…

nvidia nvlink互联与nvswitch介绍 https://www.chiphell.com/thread-1851449-1-1.html 差不多在一个月前在年度gtc会议上,老黄公开了dgx-2,这台售价高达399k美元,重达350磅的怪兽是专门为了加速ai负载而研制的,他被授予了“世界最大的gpu”称号.为什么它被赋予这个名字,它又是如何产生的,我们需要把时间倒退到几年之前. 动机在nvidia推出目前这个方案之前,为了获得更多的强力计算节点,多个GPU通过PCIe Switch…

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…

INTRODUCTION GPUs (Graphic Processing Units) have become much more popular in recent years for computationally intensive calculations.  Despite these gains, the use of this hardware has been very limited in the R programming language.  Although possi…

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…

Survey of Inter-connects in computer system 姚伟峰 http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ https://github.com/yao-matrix Survey of Inter-connects in computer system Computation Engine Interconnects QPI/UPI PCIe PCIe 3 PCIe 4 Memory Interconnects DDR HBM IO I…

▶ 参考[https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html] ▶ nvcc 预定义的宏 __NVCC__ // 编译 C/C++/CUDA 源文件是有定义 __CUDACC__ // 编译 CUDA 源文件时有定义 __CUDACC_RDC__ // 使用选项 --relocatable-device-code true 时有定义 __CUDACC_DEBUG__ // 使用选项 --device-debug 是有…

https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/76669555 先来说一下最新的POWER 9 在Hot Chips会议上首次提到的IBM Power 9 处理器有可能成为劲爆芯片,Power 9预计有助新 OEM 和加速器合作伙伴的发展,并可为大蓝色IBM叫板主要竞争对手英特尔的高端服务器注上一剂强心剂. 该款14nm Power 9今年3月曾被提到过,它在加速器热门领域用到的策略颇有些大胆,尽管或许也有些支离破碎.Power 9是IBM 第一款…

Memory kernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的.比如之前博文涉及到的,将block的维度设置为warp大小的一半会导致load efficiency降低,这个问题无法用warp的调度或者并行性来解释.根本原因是获取global memory的方式很差劲. 众所周知,memory的操作在讲求效率的语言中占有极重的地位.low-latency和high-bandwidth是高性能的理想情况.但是购买拥有大容量,高性能的memory是不现实的,或者不经济的.因此,我们就要尽量…

▶ 按照书上的代码完成了 OpenACC 与CUDA 的相互调用,以及 OpenACC 调用 cuBLAS.便于过程遇到了很多问题,注入 CUDA 版本,代码版本,计算能力指定等,先放在这里,以后填坑. ● 代码,OpenACC 调用 CUDA // kernel.cu __global__ void saxpy_kernel(const int n, const float a, float *x, float *y) { int id = blockIdx.x * blockDim.x +…