这篇笔记整理下Nvidia公司的NVLink技术的发展历程，供大家参考。...(图片来自https://en.wikichip.org/wiki/nvidia/nvlink) 2014年，NVLink 1.0发布，并应用在P100芯片上，如下图所示。...两颗GPU V100之间含6条NVLink, 每个link中包含8个lane, 每条lane的速率提升到25Gb/s, 整个系统的双向带宽变为300GB/s，带宽是NVLink 1.0的近2倍。...NVLink含有4条lane, 单条lane的速率为50Gb/s, 因此整个系统的双向带宽提升到600GB/s，总带宽相比NVLink 2.0提升了1倍。...而PCIe每一代的参数如下表所示， 从单条lane的速率来看，NVLink整体比同一时期的PCIe的指标高1倍左右，而总带宽的优势更是明显，NVLink是PCIe总带宽的5倍左右。
在深度学习、科学模拟等领域，这意味着可以处理更复杂的问题，实现更高的计算性能。...与 PCIe 相比，NVLink 提供了显著更高的通信带宽和更低的延迟，这对于数据密集型的应用，如深度学习、科学计算和大规模模拟等领域，意味着巨大的性能提升。...这一举措实现了 GPU 与 CPU 之间的高速、低延迟的直接通信，为深度学习和高性能计算提供了更强大的性能和效率。...这种结构使得 GPU 之间可以直接交换数据，并在深度学习和计算密集型任务中实现更高效的数据传输和协作计算。如上图所示，DGX-1 集成了八块 P100 GPU 和两块志强 E5 2698v4 处理器。...这种配置确保了每个 GPU 都能获得足够的 PCIe 带宽，以便在深度学习和高性能计算任务中能够高效地进行数据传输和处理。
二、NVLink技术概述 NVLink是英伟达开发的一种高速连接协议，它通过采用一种独特的连接方式，实现了芯片之间的高效通信。与传统的连接方式相比，NVLink具有更高的数据传输速度和更低的延迟。...技术架构 NVLINK 的架构包括 NVLINK 桥接器和 NVLINK 交换机。 NVLINK 桥接器是用于 GPU 与其他设备（如 CPU、内存或其他 GPU）之间通信的组件。...它提供了一组 NVLINK 接口，可以将 GPU 连接到其他设备上。而 NVLINK 交换机是用于 GPU 之间通信的组件。它提供了一组 NVLINK 连接端口，可以将多个 GPU 相互连接起来。...NVLINK 交换机可以位于 GPU 芯片内部或外部，从而形成 NVLINK 通信网络。 四、NVLink的优势 高速度：NVLink具有极高的数据传输速度，能够满足大规模数据处理的需求。...深度学习：随着人工智能和深度学习技术的发展，大规模数据处理和并行计算的需求也在不断增加。NVLINK 可以用于构建高效的人工智能和深度学习训练平台，通过并行计算和高速数据传输来提高训练速度和效率。
本篇文章我们就来谈谈NVIDIA提出的NVLink总线协议，看看它到底是何方神圣。 2. NVlink介绍 2.1 发布 NVLink技术是在2014年3月的NVIDIA GTC 2014上发布的。...首先我们简单看下NVIDIA对NVLink的介绍：NVLink能在多GPU之间和GPU与CPU之间实现非凡的连接带宽。带宽有多大？...但是NVLink背后的布局远不只是如此。...下图展示了P100 NVLink 1.0的各层和链路： P100搭载的NVLink 1.0，每个P100有4个NVLink通道，每个拥有40GB/s的双向带宽，每个P100可以最大达到160GB/s带宽...性能 NVIDIA NVLink 将采用相同配置的服务器性能提高 31%。 使用NVSwitch的DGX-2则能够达到2倍以上的深度学习和高性能计算的加速。
Nvidia给人感觉一直是diaodiao的，GenZ、CXL、人家一个也没看上，也不跟风，而是自己搞了一套NVLINK，而且反扑了IBM，IBM大佬竟然在Power CPU里继承了NVLINK控制器，...NVLINK可以支持CPU-GPU间链路也可以支持GPU-GPU间链路，而且NV diao上加diao，连NVLINK Switch都自己搞出来了，而且还搞出了搭载16个GPU+NVLINK Switch...现在的时间线是：CAPI->GenZ->NVLINK->CXL。这还没完，ARM平台不掺和进来这出戏就不够精彩。...完整的时间线应该是这样的：CAPI->GenZ->CCIX->NVLINK->CXL。 那么，这几员大将，到底谁能在这场架构变革中胜出？...至于NVLINK，既然NV要diao到底，那谁也拦不住，毕竟GPU集群使用的越来越多，GPU和GPU之间怎么勾搭那是人家自己的事情。
深度学习的起源 深度学习（Deep Learning）是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。...深度学习的概念源于人工神经网络的研究。...深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。...深度学习正是希望通过模拟人脑多层次的分析方式来提高学习的准确性。...深度学习的动机 学习基于深度架构的学习算法的主要动机是： ①不充分的深度是有害的； 在许多情形中深度2就足够(比如logicalgates, formal[threshold] neurons
NVLink NVLink数据包 单个 NVLink 数据包的范围从 1 到 18 个 flit。...使用记录 查看NVLink状态：NVIDIA-SMI系列命令详解(16)-NVLINK本文为NVIDIA-SMI系列命令详解第十六篇-NVLINK，介绍 - 掘金 (juejin.cn) 安装NVLink...NVLink，通信就都会改成NVLink的方式，导致正常的卡间不能通信了）。...八卡互联方案 如果使用NVLink，每张卡都要和其他卡之间有NVLink相连，传输速度取决于单条NVLink速度上限。...参考链接： AI Infra 基础知识 - NVLink 入门 (qq.com) 深入了解 GPU 互联技术——NVLINK (qq.com) NV Switch 深度解析与性能剖析 (qq.com)
分布式并行当前深度学习进入了大模型时代，即 Foundation Models。...大模型，顾名思义主打的就是“大”，主要包括以下几个方面：数据规模大：大模型通常采用自监督学习方法，减少了数据标注，降低训练研发成本，而大量的数据又可以提高模型的泛化能力和性能。...数据并行数据并行（Data Parallel, DP）是一种常用的深度学习训练策略，它通过在多个 GPU 上分布数据来实现并行处理。...NVLink：NVLink 是一种由英伟达开发的高速互连技术，可实现 GPU 之间的直接通信。NVLink 可以提供比 PCIe 更高的带宽和更低的延迟，适用于要求更高通信性能的任务。...这两项技术的引入，为 GPU 集群和深度学习系统等应用场景带来了更高的通信带宽和更低的延迟，从而提升了系统的整体性能和效率。
AMD、博通、思科、谷歌、HPE、英特尔、Meta 和微软组建超加速器链路 (UALink) 推广者小组，以对抗 NVIDIA NVLink 。...HPE, Intel, Meta and Microsoft Form Ultra Accelerator Link (UALink) Promoter Group to Combat NVIDIA NVLink...这就是 UALink 和行业规范对于标准化下一代 AI 数据中心和实施的 AI 和机器学习、HPC 和云应用程序的接口至关重要的原因。
MyEncyclopedia 公众号主浙大本硕毕业后在BAT做资深工程开发，精通Java，算法和大数据开发，本可以靠着工程能力成为P9，但出于对AI的强烈兴趣，在业余时间，自学多年，从理论到实践，并最终转行到知名公司任资深机器学习岗...MyEncyclopedia 公众号提炼自己在AI多个领域的学习心得体会：深度学习，强化学习，统计机器学习，算法与工程实现。同时，用上述多个视角来全面看待问题，坚持从第一性原理出发理解推导。...目前，MyEncyclopedia 系列文章包括 深度学习论文解析 深度强化学习实践和理论 基础统计和统计机器学习 多维度思考算法题 动手学 Sutton 强化学习教程 将来，会逐渐完善已有系列并涉及...GNN，NLP，CV，KG，RL 方向的前沿论文和动手实践，并致力于寻求联系 深入数学理论，进一步用动画来可视化，建立直觉的联系 创意编程，用深度学习，强化学习实践cool idea 如果你也想更广更深的学习深度学习和算法的话
本专栏将开启机器学习之旅，并特别关注深度学习（deep learning，DL）的基础知识。深度学习是一套强大的技术，它可以推动计算机视觉、自然语言处理、医疗保健和基因组学等不同领域的创新。...数据集的由小变大为现代深度学习的成功奠定基础。在没有大数据集的情况下，许多令人兴奋的深度学习模型黯然失色。就算一些深度学习模型在小数据集上能够工作，但其效能并不比传统方法高。 ...深度强化学习（deep reinforcement learning）将深度学习应用于强化学习的问题，是非常热门的研究领域。...四、起源 为了解决各种各样的机器学习问题，深度学习提供了强大的工具。虽然许多深度学习方法都是最近才有重大突破，但使用数据和神经网络编程的核心思想已经研究了几个世纪。...虽然深度学习是机器学习的一个子集，但令人眼花缭乱的算法和应用程序集让人很难评估深度学习的具体成分是什么。这就像试图确定披萨所需的配料一样困难，因为几乎每种成分都是可以替代的。
深度学习实战 前面总结了吴恩达的深度学习课程笔记，博主把后续的深度学习课程笔记总结记录到个人博客里面，以供学习和交流使用。今天总结的是深度学习的超参数调试、正则化和梯度检验。...改善神经网络 依次通过数据集、偏差方差、正则化、梯度爆炸和消失来掌握深度学习的基础理论。...高偏差(训练数据集)->选择一个新的网络模型(含有更多的深度学习层数和隐藏节点数的模型)->重复迭代训练直到偏差降下来为止即模型拟合数据(偏差降到可接受的范围)->检查方差是不是过高(验证数据集)->如果方差过高...，深度学习网络是如何来实现L2正则化的呢？...深度学习算法采用BP进行逐步迭代求解参数w和b，那么我们加入正则化后如何进行处理呢？
有很多人想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来完成一些智能化应用，吴恩达老师的《深度学习专业课程》是一个非常好的资源和学习起点。 [AI是新的生产力] AI是新的生产力。...显然，AI的各个分支中，发展的最为迅速的就是深度学习。因此现在，深度学习是在科技世界中广受欢迎的一种技术。...推荐文章 深度学习教程 | 深度学习概论 深度学习教程 | 神经网络基础 深度学习教程 | 浅层神经网络 深度学习教程 | 深层神经网络 深度学习教程 | 深度学习的实用层面 深度学习教程 | 神经网络优化算法...深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架 深度学习教程 | AI应用实践策略（上） 深度学习教程 | AI应用实践策略（下） 深度学习教程 | 卷积神经网络解读 深度学习教程...| 经典CNN网络实例详解 深度学习教程 | CNN应用：目标检测 深度学习教程 | CNN应用：人脸识别和神经风格转换 深度学习教程 | 序列模型与RNN网络 深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入
注：本文内容摘自书籍深度学习 >> 深度学习的优势 深度学习从数据中进行学习时有两个基本特征: 第一,通过渐进的、逐层的方式形成越来越复杂的表示; 第二,对中间这些渐进的表示共同进行学习...总之,这两个特征使得深度学习比先前的机器学习方法更加成功。 梯度提升机,用于浅层学习问题;深度学习,用于感知问题。...为什么是深度学习,为什么是现在 深度学习用于计算机视觉的两个关键思想,即卷积神经网络和反向传播,在 1989 年就已经为人们所知。...此外,深度学习行业已经开始超越 GPU,开始投资于日益专业化的高效芯片来进行深度学习。...参考 书籍深度学习 >>
什么是深度学习（Deep Learning） 人工智能、机器学习与深度学习 人工智能诞生于 20 世纪 50 年代,当时计算机科学这一新兴领域的少数先驱开始提出疑问:计算机是否能够“思考” 我们今天仍在探索这一问题的答案...因此,人工智能是一个综合性的领域,不仅包括机器学习与深度学习,还包括更多不涉及学习的方法。...深度学习是机器学习的一个分支领域:它是从数据中学习表示的一种新方法,强调从连续的层(layer)中进行学习,这些层对应于越来越有意义的表示。...“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解,而是指一系列连续的表示层。 数据模型中包含多少层,这被称为模型的深度(depth)。...参考 深度学习 >> 神经网络 深度学习入门：一句话告诉你什么是神经网络（CNN,RNN,DNN）
2015 年结束了，是时候看看 2016 年的技术趋势，尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗？》，引起很大的反响。...深度学习，或者更宽泛地说——使用联结主义架构的机器学习算法，可能会让机器学习算法变成过去时，因为深度学习算法还远远不是饱和状态。...新智元整理了业内人士关于 2016 年的深度学习技术展望，以及 2015 年深度学习最流行的 10 大框架。...我们会看到深度学习在非监督学习和增强学习方面的突出表现。 Eli David：Deep Instinct CTO 在过去两年，我们看到了深度学习在各个领域获得很大突破。...MXNetJS 允许你在各种计算图像中，运行最新水平的深度学习预测，并给客户端带来深度学习的乐趣。
深度学习（Deep Learning）属于非常前沿的学科，没有现成的的综合型教材，主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。...代码方面推荐使用python为基础的theano框架，因为它比较偏底层，可以从细节掌握如何构建一个深度学习模块，而且方便结合python在数据领域的其它积累，例如numpy。...5、自然语言处理中的深度学习： http://cs224d.stanford.edu/ 本教程则偏重于深度学习在自然语言处理领域的运用，词向量等方面知识由此深入。...9、机器学习教程 https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/ 牛津大学的机器学习课程，讲到了大量深度学习和强化学习的内容...11、去kaggle实战玩玩吧 http://www.kaggle.com/ 来源：深度学习实验室
Tensorflow 由 Python API 编写，通过 C/C++引擎 加速； 使用 数据流图 生成 深度学习 中 最常见的 基本单元 。...指定的默认graph 中进行操作) Session (会去遍历那些具有依赖关系的op) Operation (节点) ---- [1] TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比
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