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支持NVIDIA GPU加速CML的模型开发

为了克服这个问题，从业人员经常使用NVIDIA GPU来加速机器学习和深度学习工作负载。 CPU和GPU可以串联用于数据工程和数据科学工作负载。...从业人员可以使用现有的通用CPU，也可以使用GPU端到端地加速工作流程。尽管过去很难有效地利用GPU，但如今在Cloudera数据平台（CDP）上启用此功能已成为关键。...通常，较新的GPU将具有更多功能并更快地运行代码，但是可能需要重新编译库以最好地利用这些功能。在撰写本文时，AWS EC2 P4实例中可用的A100是可用的最新一代GPU。...对于机器学习应用程序，利用多个GPU有时需要进行复杂的代码更改，因此请考虑采用这种用例是否能证明额外的工程工作是合理的。您为机器学习应用程序选择的GPU通常还需要能够完全适应您正在其上训练的模型。...接下来，我们将回顾不同的选项和构建块以端到端地利用GPU。 开始使用GPU加速的机器学习技术在现在CDP，你就可以开始在这里。

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    Gerbil:支持GPU加速的kmer count工具

    随着测序读长的不断增加，一款能够支持较大kmer的计数，而且性能良好的工具就显得非常的有必要。...Gerbil就是这样的一款工具，除了在算法上进行优化外，还引入了GPU加速，进一步加强其性能,对应文献链接如下 https://almob.biomedcentral.com/articles/10.1186...随着kmer长度的增加，Gerbil 的运行时间始终是最快的，其中的gGerbil代表GPU加速版的Gerbil。...和jellysifh不同，Gerbil支持多种输入文件格式 fastq/fasta fastq.gz/fasta.gz fastq.bz2/fasta.bz2 stdin txt 支持fastq和fasta...两种格式，也支持gzip和bzip两种压缩格式，还可以从标准输入流读取文件，甚至可以是一个txt文件，每一行是一个文件路径，这样就可以，一次处理多个输入文件。

    97110

    OpenAI发布可加速GPU机器学习的核心工具库

    OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，该工具库可以帮助研究人员在图形处理器（graphics-processor-unit，GPU）上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。...OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，可以帮助研究人员在图形处理器上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。神经网络由多层相连的节点构成。...研究人员指出，英伟达并不支持块稀疏模型。所以，OpenAI的团队决定开发核——将软件汇集在硬件上运行的微程序，优化用于为更大的研究圈构建块稀疏网络。...OpenAI的技术人员表示：这确实可以扩展到支持小型块矩阵乘法的其他架构，包含了我知道的大多数架构，但是谷歌的TPU2不在其中。...英伟达知道了这项工作，正在等着代码发布，以便为其提供更广的支持，这名技术人员补充说。OpenAI的工作与麻省理工学院研究人员开发的软件Taco相似，后者产生了自动处理稀疏矩阵所需的代码。

    1.1K40

    YashanDB数据库GPU加速计算潜力与实践指南

    本文围绕YashanDB数据库系统的架构和关键技术，结合GPU加速计算的前沿原理，全面剖析其潜在的加速能力，探讨GPU加速的技术实现路径及最佳实践，旨在为数据库开发者、系统架构师及运维人员提供有效的技术参考与指导...GPU加速计算原理及其在数据库中的适用性GPU具有海量计算核心和高内存带宽，特别适合执行高度并行的计算任务。...硬件及软件的兼容性和扩展性支持主流GPU计算框架（如CUDA、ROCm），建立跨平台、跨厂商的统一加速接口。设计模块化插件架构，方便对GPU计算内核的迭代优化和多种处理器的支持。...实现模块化GPU扩展接口：构建独立的GPU加速插件框架，支持未来引入异构硬件及算法库，降低系统升级和维护难度。...未来，随着硬件技术的发展和数据库异构计算体系的成熟，基于GPU的加速将成为数据库性能优化的核心竞争力。

    16010

    AMD深度学习库MIOpen更新，支持CNN加速

    吴唯 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 农企的深度学习加速库MIOpen 1.0更新了，它现在已经能支持对CNN的加速。...ROCm全称Radeon Open Compute platform，是AMD在去年12月推出的开源GPU运算平台，MIOpen则是AMD为此开发的软件库，其作用是将程序设计语言和ROCm平台连接，以充分利用...优化的卷积算法，包括Winograd和快速傅立叶转换 为深度学习准备的、优化的GEMM 池化、Softmax、激活、梯度算法的批量归一化，以及LR Normalization 4D张量NCHW格式 支持...OpenCL和HIP的框架API 对MIOpen驱动的支持，以测试任何正向/反向网络 支持Ubuntu 16.04和Fedora 24的二进制封装 ROCm支持如下深度学习平台： ?

    1.4K120

    学界 | 多 GPU 加速学习，这是一份崭新的 XGBoost 库

    以前 XGBoost 也能使用 GPU 与 CUDA，但效率并不是很高。而最近怀卡托大学和英伟达提出了一种新型决策树加速方法，它能支持多 GPU 高效加速 XGBoost。...怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展，它支持多 GPU 的执行，并能显著地减少大规模任务的运行时间。...作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法，并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。...作者实现的 GPU 加速扩展现在已经可以在标准 XGBoost API 中进行获取，我们只需要编译为 GPU 版本就行了。...该 GPU 加速版本目前可用于 C++、Python、R 和 Java，并支持所有 XGBoost 的学习任务，如回归、分类、多类别分类和排序等。

    1.2K30

    推荐5种让数据库快的飞起的GPU加速产品

    下面为大家介绍五款提供GPU加速的数据库解决方案产品，其中有三款是商业产品，剩下的是开源产品。...Kinetica也试图成为为现代企业所用的数据库产品，所以它不仅有尖端技术的应用，同时也集成了标准的商业数据库功能，例如 SQL-92 查询、支持聚类、故障恢复和一键安装。...Blazegrah 并不是所有的数据库都支持通用的SQL系统，也会存在一些为特定类型的数据进行操作优化的数据库，例如图数据库就是用来分析对象之间的关系并呈现出来。...这种为特定数据类型存在的数据库也适合GPU加速。Blazegraph是一个使用java编写、为开源图数据库提供GPU加速的产品。...PostgreSQL数据库本身是没有GPU加速的，但是有一个专门做GPU加速的项目PG-Strom，当收到一条查询优化语句时，PG-Strom就会给出提示是否切换到GPU，如果答案是肯定的，就会立即创建一个

    2.8K90

    PyTorch 1.12发布，正式支持苹果M1芯片GPU加速，修复众多Bug

    其实早在今年 5 月，PyTorch 官方就已经宣布正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行 GPU 加速的 PyTorch 机器学习模型训练。...在 Mac 上引入加速 PyTorch 训练 PyTorch GPU 训练加速是使用苹果 Metal Performance Shaders (MPS) 作为后端来实现的。...可以看到，与 CPU 基线相比，GPU 加速实现了成倍的训练性能提升： 有了 GPU 的加持，训练和评估速度超过 CPU 上图是苹果于 2022 年 4 月使用配备 Apple M1 Ultra（20...在包括 torchaudio 和 ESPNet 在内的许多库中，都已经使用了复数，并且 PyTorch 1.12 通过复数卷积和实验性 complex32 数据类型进一步扩展了复数功能，该数据类型支持半精度...新版本 API 支持与先前的 PyTorch Transformer API 兼容，如果现有模型满足 fastpath 执行要求，它们将加速现有模型，以及读取使用先前版本 PyTorch 训练的模型。

    1.4K40

    MapD开源了一款支持多GPU的数据库

    它能够构建全功能版的MapD Core数据库，该数据库能够在多GPU的服务器上对数十亿条记录进行二次查询。...我的目标一直都是要向世界开放MapD，但是在最初的时候，由于代码库尚未成熟，我一直在犹豫是否要开源。所以我建立了这个产品，扩大了公司规模，并做了其他一些事情。...我们注意到，虽然基于GPU加速的机器学习正在进入人们的视线，但是在GPU上运行的分析栈却无人涉及。几乎整个GPU机器学习和深度学习都是开源的，但是却没有一个开源的数据处理引擎来协助它。...我们希望这个项目能为在GPU上实现一个开放的端到端管道迈出一步。 今天开放下面这些源码： MapD Core开源数据库：根据Apache 2许可证提供的MapD Core数据库的源代码。...该代码提供了多GPU加速SQL查询功能。 MapD可视化库：MapD提供的开源JavaScript库，允许用户创建支持MapD Core数据库的基于Web的可视化应用程序。

    1.3K80

    PyTorch 1.12发布，正式支持苹果M1芯片GPU加速，修复众多Bug

    其实早在今年 5 月，PyTorch 官方就已经宣布正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行 GPU 加速的 PyTorch 机器学习模型训练。...在 Mac 上引入加速 PyTorch 训练 PyTorch GPU 训练加速是使用苹果 Metal Performance Shaders (MPS) 作为后端来实现的。...可以看到，与 CPU 基线相比，GPU 加速实现了成倍的训练性能提升： 有了 GPU 的加持，训练和评估速度超过 CPU 上图是苹果于 2022 年 4 月使用配备 Apple M1 Ultra（20...在包括 torchaudio 和 ESPNet 在内的许多库中，都已经使用了复数，并且 PyTorch 1.12 通过复数卷积和实验性 complex32 数据类型进一步扩展了复数功能，该数据类型支持半精度...新版本 API 支持与先前的 PyTorch Transformer API 兼容，如果现有模型满足 fastpath 执行要求，它们将加速现有模型，以及读取使用先前版本 PyTorch 训练的模型。

    1.1K20

    PyTorch 1.12发布，正式支持苹果M1芯片GPU加速，修复众多Bug

    其实早在今年 5 月，PyTorch 官方就已经宣布正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行 GPU 加速的 PyTorch 机器学习模型训练。...在 Mac 上引入加速 PyTorch 训练 PyTorch GPU 训练加速是使用苹果 Metal Performance Shaders (MPS) 作为后端来实现的。...可以看到，与 CPU 基线相比，GPU 加速实现了成倍的训练性能提升： 有了 GPU 的加持，训练和评估速度超过 CPU 上图是苹果于 2022 年 4 月使用配备 Apple M1 Ultra（20...在包括 torchaudio 和 ESPNet 在内的许多库中，都已经使用了复数，并且 PyTorch 1.12 通过复数卷积和实验性 complex32 数据类型进一步扩展了复数功能，该数据类型支持半精度...新版本 API 支持与先前的 PyTorch Transformer API 兼容，如果现有模型满足 fastpath 执行要求，它们将加速现有模型，以及读取使用先前版本 PyTorch 训练的模型。

    97710

    安装Python代码依赖

    ），用于低成本微调大模型diffusers：Hugging Face 的扩散模型库，主要用于文生图等生成任务vllm：高性能大语言模型推理引擎，支持快速部署和高吞吐服务gensim：用于主题建模（如 LDA...）和词向量（如 Word2Vec）的经典 NLP 工具库mcp：用于构建支持 MCP 协议的“工具服务器”，让大模型能通过标准接口调用数据库、API、文件系统等资源AI平台与API接口：openai：官方库...API 文档，适合构建 AI 服务接口向量数据库与相似性搜索：faiss-cpu/faiss-gpu：Facebook 开发的高效向量相似性搜索库，支持 CPU 或 GPU 加速，常用于推荐系统和 RAG...因此，可以使用国内镜像源加速下载。4....-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/pip install gensim --prefer-binarypip install pandaspip install

    50410

    PyTorch宣布支持苹果M1芯片GPU加速：训练快6倍，推理提升21倍

    昨天，通过与苹果 Metal 团队工程师合作，PyTorch 官方宣布已正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行 GPU 加速的 PyTorch 机器学习模型训练。...开发者亲测：加速效果显著 虽然官方已宣布提供支持，但目前还不是所有在 PyTorch 上的模型都能用 M1 芯片集成的 GPU 加速，你也可以花几分钟进行一下测试。...： Dmytro Mishkin 也表示，使用 M1 芯片集成的 GPU 加速只需要预热一下模型，没有同步命令。...可见，M1 系列芯片的 GPU 加速结果非常可观，在部分情况下已能满足开发者的需求。...不过我们知道在 M1 Ultra 这样的芯片中也有 32 核的神经网络引擎，目前却只有苹果自己的 Core ML 框架支持使用该部分获得加速。

    2.1K30

    Github 项目推荐 | Nvidia 用于数据增强和 JPEG 图像解码的 GPU 加速库 DALI

    NVIDIA 数据加载库（DALI）是高度优化的构建模块和执行引擎的集合，可加速深度学习应用程序的输入数据预处理。...DALI 提供加速不同数据管道的性能和灵活性，作为一个单独的库，可以轻松集成到不同的深度学习训练和推理应用程序中。...安装预构建的 DALI 包 安装前提： Linux NVIDIA CUDA 9.0 DALI 支持的深度学习框架: MXNet，Version 1.3 beta is required, mxnet-cu90...clone --recursive https://github.com/NVIDIA/dali cd dali 建立目录： mkdir build cd build 编译 DALI： 无 LMDB 支持编译...DALI： cmake .. make -j"$(nproc)" install LMDB 支持编译 DALI： cmake -DBUILD_LMDB=ON .. make -j"$(nproc)"

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