Titan V 身上的数字看起来非常 exciting，其 2999 美元的售价虽然有点难以让人接收，但其接近 10 倍的算力提升是最大的卖点，我们能否用一块 Titan V 代替 10 块 1080...这种设备内含 4 块水冷服务器级计算芯片 Tesla V100，这种芯片理论上性能强于桌面级的 Titan V（虽然价格要贵上很多，但其中应该包含技术支持和整套服务级协议）。...尽管如此，大多数人（包括大量学校和科技公司的 AI Lab）是不会准备这种数量级的经费用于 GPU 的。即使这样的设备也在考虑范围之内，我们也要先讨论一下性价比的问题。...我已经在用 Titan V 运行 PyTorch 神经网络框架上的程序了，目前的一些测试程序可以用来对比硬件性能的差异。...不管怎样，我发现拥有多个 GPU 并进行独立实验是一种性价比较高的做法，这样我可以快速迭代，因此我推荐此方法作为折中方案。
CUDA 线程层次结构CUDA 最基本的执行单位是线程（Thread），图中每条曲线可视为单个线程，大的网格（Grid）被切分成小的网格，其中包含了很多相同线程数量的块（Block），每个块中的线程独立执行...当遇到数据并行处理的部分，CUDA 会将程序编译成 GPU 能执行的程序，并传送到 GPU，这个程序在 CUDA 里称做核(kernel)。...在主机上配置线程块和网格，将 Kernel 发送到 GPU 执行。在主机上处理数据传输和结果处理，以及控制程序流程。...因此 CUDA 和英伟达硬件架构有以下对应关系，从软件侧看到的是线程的执行，对应于硬件上的 CUDA Core，每个线程对应于 CUDA Core，软件方面线程数量是超配的，硬件上 CUDA Core...GPU 的算力峰值通常由以下几个因素决定：CUDA 核心数量：每个 CUDA 核心可以执行一个线程，GPU 的算力峰值与 CUDA 核心数量成正比。
超参数范围广泛。随着模型复杂度的提升，模型中可供调节的超参数数量及数值范围也在增多。...ResNet-50 训练 ImageNet 128 万张图片 90 个 epoch 可以达到 76.5% 的 Top-1 精度，用一块 V100 的 GPU 需要大概1天多的时间，而各大厂都分别施展了各自的大规模分布式训练大法来缩短该标杆的训练时间...多机多卡难扩展，调参耗时难收敛 数据供给制约计算 深度学习训练数据输入管道包括以下三个部分：从硬盘上读取数据-解析与数据预处理-拷贝到GPU，数据输入管道与计算部分并行执行，为保证GPU能专心来进行模型训练...为了加速访问远端存储的数据，团队利用GPU母机的SSD盘/内存，在训练过程中为训练程序提供数据预取和缓存。...以单机有8块卡的机型为例，2D通信在TCP网络下有不错的效果，主要是因为可以8块卡同时做跨机通信，从而竞争带宽资源，带宽空闲的时间更少，而且跨机通信时建立的环上的节点数只有总节点数的1/8，所以每块卡做跨机通信的次数比全局
为什么不要循环，就是因为这里的tid可以把整个循环的工作做了。这里的tid也就是thread的id，每个thread负责数组一个数的操作，所以将10个循环操作拆分成了十个线程同时搞定。...这里的kernel函数也就是可以同时并发执行，而里面的tid的数值是不一样的。 第五章 线程协作 GPU逻辑结构 这章就开始介绍线程块和网格的相关知识了，也就是>>这里面数字的含义。...引入了blockIdx.x，这个就表示了线程块的标号，有了线程块的标号，再乘上每个线程块中含有线程的数量blockDim.x，就可以给每个线程赋予依次递增的标号了，程序猿们就可以操作比较长的数组下标了。...，最后会返回block数量个c，然后由cpu执行最后的加法就好了。...CUDA流 流的概念就如同java里多线程的概念一样，你可以把不同的工作放入不同的流当中，这样可以并发执行一些操作，比如在内存复制的时候执行kernel: 文后讲了一些优化的方法，但是亲测无效啊
为什么要使用它？相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片），FPGA有什么特点？…… 今天，带着这一系列的问题，我们一起来——揭秘FPGA。 一、为什么使用 FPGA？...不同体系结构性能和灵活性的比较 FPGA 为什么快？「都是同行衬托得好」。 CPU、GPU 都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。...尽管可以通过插多块网卡来达到高性能，但 CPU 和主板支持的 PCIe 插槽数量往往有限，而且网卡、交换机本身也价格不菲。...来源：[5] 虽然 GPU 也可以高性能处理数据包，但 GPU 是没有网口的，意味着需要首先把数据包由网卡收上来，再让 GPU 去做处理。这样吞吐量受到 CPU 和/或网卡的限制。...CPU 和 FPGA 之间本来可以通过 PCIe 高效通信，为什么要到板上的 DRAM 绕一圈？
不同体系结构性能和灵活性的比较 FPGA 为什么快？「都是同行衬托得好」。CPU、GPU 都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。...8 核的 CPU 基本相当，而比 GPU 低一个数量级。...尽管可以通过插多块网卡来达到高性能，但 CPU 和主板支持的 PCIe 插槽数量往往有限，而且网卡、交换机本身也价格不菲。...来源：[5] 虽然 GPU 也可以高性能处理数据包，但 GPU 是没有网口的，意味着需要首先把数据包由网卡收上来，再让 GPU 去做处理。这样吞吐量受到 CPU 和/或网卡的限制。...CPU 和 FPGA 之间本来可以通过 PCIe 高效通信，为什么要到板上的 DRAM 绕一圈？
可以看到，CoreWeave不但提供了更为多样化的配置，而且价格比AWS要便宜很多！...以英伟达A100 80G GPU服务为例，CoreWeave提供了1-8卡不同数量的集群，而且单卡每小时成本只有2.61刀。...当年他们还在纽约管理基金时，加密货币挖矿热潮还未消退，最初只是为了赚取额外收入，他们购买了第一块GPU，随后越买越多，华尔街的办公桌上堆满了 GPU。...「2016年，我们购买了我们的第一块GPU，插上电源，将其放在了俯瞰东河的曼哈顿下城办公室的台球桌上，然后挖掘了以太坊网络上的第一个区块。」...最主要的原因就是，微软自己都没法从英伟达那里获得足够的GPU。 一家成立4年的初创公司，从英伟达那里拿到GPU超过了特斯拉这样的巨头，几乎和亚马逊这种云计算行业的霸主获得了同样的待遇。
不同体系结构性能和灵活性的比较。 FPGA 为什么快？「都是同行衬托得好」。CPU、GPU 都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。...8 核的 CPU 基本相当，而比 GPU 低一个数量级。...尽管可以通过插多块网卡来达到高性能，但 CPU 和主板支持的 PCIe 插槽数量往往有限，而且网卡、交换机本身也价格不菲。...来源：[5] 虽然 GPU 也可以高性能处理数据包，但 GPU 是没有网口的，意味着需要首先把数据包由网卡收上来，再让 GPU 去做处理。这样吞吐量受到 CPU 和/或网卡的限制。...CPU 和 FPGA 之间本来可以通过 PCIe 高效通信，为什么要到板上的 DRAM 绕一圈？
所以，一个程序可不可以进行并行计算，关键就在于我们要分析出该程序可以拆分出哪几个执行模块，这些执行模块哪些是独立的，哪些又是强依赖强耦合的，独立的模块我们可以试着设计并行计算，充分利用多核处理器的优势进一步加速我们的计算任务...也就是，CPU虽然每个核心自身能力极强，处理任务上非常强悍，无奈他核心少，在并行计算上表现不佳；反观GPU，虽然他的每个核心的计算能力不算强，但他胜在核心非常多，可以同时处理多个计算任务，在并行计算的支持上做得很好...首先我们都知道，线程是程序执行的最基本单元，CUDA的并行计算就是通过成千上万个线程的并行执行来实现的。下面的机构图说明了GPU的不同层次的结构。...、2维或3维组织 Grid：一组线程块 以1维、2维组织 共享全局内存 Kernel：在GPU上执行的核心程序，这个kernel函数是运行在某个Grid上的。...sm调度，程序员在开发时，通过设定block的属性，告诉GPU硬件，我有多少个线程，线程怎么组织。
使用线程索引 多维网络 网格与线程块 利用NVProf查看程序执行情况 实验课内容：编写程序HelloCUDA，并且利用NVCC编译。...和CPU上只能同时执行有限数量（常见的例如8核16个超线程的CPU）的十几个、几十个。GPU上能同时执行海量的线程数量，例如几十万、上百万。可以有效的发挥GPU设备的能力。...而如何有效的管理这么大数量的线程，则需要"线程组织形式", 可以有效的管理、执行问题，避免混乱。 4....线程数目可以远大于物理core数目 8. 1个block在一个sm里面执行，sm是什么？ --一般情况下，可以直接将GPU的SM理解成CPU的一个物理核心. 按SM划分有好多好处。...例如一个GPU可以简单的通过横向扩充SM，即可扩大规模。例如1个block的线程限定给1个SM，可以让1个block的线程在SM内部高效的执行数据交换/交流/同步之类的。 9.
通常有两种处理方式：使用 CPU 或 GPU。 计算机的主要计算模块是中央处理器（CPU），CPU 的设计目的是在少量数据上执行快速计算。...并行训练多个模型是一种测试不同原型和超参数的技术，可缩短反馈周期，你可以同时进行多项尝试。 分布式训练，或在多个显卡上训练单个模型的效率较低，但这种方式确实越来越受人们的欢迎。...现在，使用 TensorFlow、Keras（通过 Horovod）、CNTK 和 PyTorch 可以让我们轻易地做到分布式训练。这些分布式训练库几乎都可以随 GPU 数量达成线性的性能提升。...一块 Titan XP 的价格可以让你买到两块 GTX 1080，而那意味着强大的算力和 16GB 的显存。...如果你需要双显卡 SLI，请购买两块 GTX 1070（可能不太好找）或两块 GTX 1070 Ti。Kaggle 排行榜，我来了！
8、顶点着色器（VS）和像素着色器（PS）可以是同一处理单元吗？为什么？ 9、像素着色器（PS）的最小处理单位是1像素吗？为什么？会带来什么影响？...10、Shader中的if、for等语句会降低渲染效率吗？为什么？ 11、如下图，渲染相同面积的图形，三角形数量少（左）的还是数量多（右）的效率更快？为什么？ 12、GPU Context是什么？...程序员编写的shader是在SM上完成的。每个SM包含许多为线程执行数学运算的Core（核心）。例如，一个线程可以是顶点或像素着色器调用。...SM设计本身（内核数量，指令单位，调度程序......）也随着时间的推移而发生变化，并帮助使芯片变得如此高效，可以从高端台式机扩展到笔记本电脑移动。...也就是说，在像素着色器中，会将相邻的四个像素作为不可分隔的一组，送入同一个SM内4个不同的Core。 为什么像素着色器处理的最小单元是2x2的像素块？
虽然SmartNIC确实有效地卸载了硬连线部分的计算，但松散耦合实现的是一个脆弱的设计：只要要执行的计算可以由硬连线的数据路径处理，性能就足够了;在需要灵活性和CPU核心的情况下，性能会急剧下降。...在性能方面，FPGA比优化的硬件设计，至少落后一个数量级，因为它们用于灵活性的主要技术是连接低层硬件构建块的可编程互连。...我们需要指出的是，Fungible DPU的目的是补充而不是取代CPU，后者仍然是通用应用程序处理的主要引擎。它也不会取代其他特定于应用程序的处理器，比如GPU和TPU。...这些组件旨在提供以下关键属性： 可以运行标准Linux应用程序的可编程控制平面。 Fungible DPU的控制平面必须以最小的工作量支持标准Linux应用程序。...虽然GPU一开始是作为硬连线图形流水线，但它们逐渐演变成可编程引擎，而不牺牲显著的性能。
这一点在数据量大、运算复杂度不高的条件下极为适用。可以简单地把一块GPU想象成一个超多核的CPU运算部件。...软件 grid 概念 CUDA 采用异构编程模型，用于运行主机设备应用程序。它有一个类似于 OpenCL 的执行模型。在这个模型中，我们开始在主机设备上执行一个应用程序，这个设备通常是 CPU 核心。...由于许多并行应用程序涉及多维数据，因此可以很方便地将线程块组织成一维、二维或三维线程数组。grid中的块必须能够独立执行，因为grid中的块之间不可能进行通信或合作。...当启动一个内核时，每个线程块的线程数量，并且指定了线程块的数量，这反过来又定义了所启动的 CUDA 线程的总数。...我个人理解的就是一波波的相同指令的线程执行，wave好记。
一块 Titan XP 的价格可以让你买到两块 GTX 1080，而那意味着强大的算力和 16GB 的显存。...K40 售价超过了 13,000元，K80 售价超过 20,000 元，P100 售价约 30,000 元。它们的市场正被英伟达自家的桌面级 GPU 无情吞噬。...这些参数越多越高是好，但是程序相应的也要写好，如果无法让所有的core都工作，资源就被浪费了。 所以综合来说，个人推荐 2 路 GPU，直接用上 2 块 GTX 1080Ti。...选择多 GPU 有两个理由：需要并行训练多个模型，或者对单个模型进行分布式训练。并行训练多个模型是一种测试不同原型和超参数的技术，可缩短反馈周期，你可以同时进行多项尝试。...现在，使用 TensorFlow、Keras（通过 Horovod）、CNTK 和 PyTorch 可以让我们轻易地做到分布式训练。这些分布式训练库几乎都可以随 GPU 数量达成线性的性能提升。
在上一期，我们遗留的一个问题是，为什么GPU的寄存器列设计得那么大，每个SM的一个象限要分配16K个寄存器。 这个问题就要从小H的老板如何一边开会一边打游戏说起。...我们知道，GPU内部的硬件线程数量比CPU又多出2个量级，以NVidia H100为例，它的每个SM有32个线程，而整卡有132个SM。...那么，为什么GPU要进行上下文切换呢？...我们知道，GPU的内存也是DDR动态内存，虽然使用了HBM3等高速内存接口，但本质上还是动态内存，因此，内存事务的速度远低于计算，等待内存事务完成，会让GPU处于闲置状态。...只要所有的线程块都具有相同的大小，并拥有已知数目的线程，每个线程块需要的寄存器数目也就是已知和固定的。这样，GPU就能为在硬件上调度的线程块分配固定数目的寄存器组。
此外，中国上榜的超级计算机数量超过了美国，总数达到202台（美国是143），这也是迄今中国上榜 TOP500 数量最多的一次，相比之下，美国上榜的超级计算机数量已经降至25年来最低水平。...那个机器用的就是英伟达的GPU加速卡，用了7168块基于英伟达公司的Tesla M2050。...2007年，英伟达发布CUDA GPU，浪潮于2008年发布了基于GPU的桌面超算“倚天”。...Caffe和TensorFlow是深度学习占有率最高的两个框架，虽然TensorFlow在谷歌的大力推动下正迅速发展，如日中天。...包括英伟达现在也是这样，他在高速增长，每年百分之一百，二百的增长，你说突然哪一天不增长，掉下来了，这个就会很可怕，所以在这种情况下，我们要思考的问题是我怎么让这个蛋糕越来越大，增速越来越大，这样的话我才能不断的保持我的地位
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...练习题1： 小明在闲鱼买到一块￥300块钱的RX580 4GB(2048SP)显示卡，显卡PCB的出厂日期为“40 16”，请问小明这张显卡的真实GPU是什么？...如果头铁的话，可以对照显卡的外观特征，刷新RX470D的BIOS，如果顺利关掉SP，那么有可能是RX470D(我也没试过，只是猜测)。...具体来说： 1、GPU-Z测试目的：查看SP管线数量、核心显存频率、TDP功耗范围、ASIC质量，在游戏或测试后台常驻，用以查验显卡测试期间的各项参数峰值表现(尤其是功耗、频率以及温度)； GPU-Z...但从2019年还是2018年的某一个update开始，Furmark测试就有点变了味道：它并非简单用3D负载跑满你的显卡，而是尽可能通过驱动程序底层去调用你的功耗墙去彪出高温(简单来说就是尽可能给你的GPU
LLM推理面临的内存挑战 当我们进行微批处理(mini-batch)时，虽然能减少计算浪费并以更灵活的方式批处理请求，但由于GPU内存容量的限制（特别是存储 KV 缓存的空间），仍然限制了可以一起批处理的请求数量...然而，这种方法也带来了一个挑战，即更大的块大小可能会增加内存碎片问题。虽然并行处理可以提高效率，但较大的块大小可能意味着更多的内存空间被预留或锁定，从而可能影响到内存的有效利用。...③ CPU RAM 的交换空间大小 此设计确保交换到CPU RAM的块数量永远不会超过GPU RAM中的总物理块数量。因此，CPU RAM上的交换空间大小受GPU内存的限制。...2.5 分布式执行【Distributed Execution】 由于许多大型语言模型（LLMs）的参数大小超过了单个GPU的容量，因此需要在分布式的GPU上对它们进行分区，并采用模型并行的方式执行。...该策略使用单程序多数据（SPMD）执行调度，将线性层分区来执行块状矩阵乘法，并通过all-reduce操作来不断同步各GPU间的中间结果。
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