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GPU技术

对于“分片”的理解,相信大家已经不陌生了。此处的分片从两个维度上来定义:其一,是对GPU在时间片段上的划分,与CPU的进程调度类似,一个物理GPU的计算engine在几个vGPU之间共享,而调度时间片一般都在1ms-10ms左右,其二,是对GPU资源的划分,主要是指对GPU显存的划分,以NVIDIA为例,一个物理GPU带

11日更新
浅谈GPU虚拟化技术(四)- GPU分片虚拟化

此节为第三章上节GPU SRIOV及VDI的一个补充,简短介绍一下。

11日更新
浅谈GPU虚拟化技术:GPU图形渲染虚拟化

GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色, GPU的强大的并行计算能力,大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升,GPU间需要大量的交换数据,GPU通信性能成为了非常重要的指标。NVIDIA推出的GPUDirect就是一组提升GPU通信性能的技术。但GPUDirect受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑

04日更新
标签:GPU GPU技术
浅析GPU通信技术(上)--GPUDirect P2P

上一篇文章《浅析GPU通信技术(上)-GPUDirect P2P》中我们提到通过GPUDirect P2P技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能,但是受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制,无法做到更高的带宽,为了解决这个问题,NVIDIA提出了NVLink总线协议。

04日更新
标签:GPU GPU技术
浅析GPU通信技术(中)-NVLink总线协议

CPU与GPU设计目标不同,导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景,内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一,且相互无依赖的计算。所以,我们在Web上实现3D场景时,通常使用WebGL利用GPU运算(大量顶点)。但是,如果只是通用的计算场景呢?比如处理图片中大量像素信息,我们有办法使用GP

30日更新
技术实践:Javascript如何实现GPU加速?

本文根据实测数据,初步探讨了在弹性GPU云服务器上深度学习的性能模型,可帮助科学选择GPU实例的规格。

分享:GPU云服务器深度学习性能模型初探

GPU承诺会彻底改变大数据分析领域,从当前来看,这并不是虚言,当我们数据量达到一定级别的时候,我们一定会转向使用GPU。大多数的数学密集型应用都包含机器学习框架,也都会利用GPU的并行处理能力来加速计算。

28日更新
推荐5种让数据库快的飞起的GPU加速产品

在近日举办的GPU技术大会 (GTC CHINA 2016) 上,NVIDIA(英伟达)与山东发展投资控股集团有限公司宣布达成战略合作,双方将致力于信息技术与专业制造设计的深度融合,携手共建国际一流的设计创新云服务平台。这也是国内第一个基于NVIDIA GPU技术平台,面向制造业产品设计领域所推出的创新技术支持平台。

14日更新
标签:Nvidia GPU技术
NVIDIA携手山东发展助力中国制造2025

?近日,一年一度的GPU技术大会 (GTC CHINA 2016) 在京召开,共设置了演讲内容50多个小时,NVDIA联合创始人、总裁兼CEO黄仁勋出席大会,深度阐释了GPU计算产品与解决方案平台,如何拓展人工智能发展的想象空间,加速人工智能改变未来的进程。大会期间NVIDIA(英伟达)还与国内知名电商企业京东集团达成战略

NVIDIA携手京东促进人工智能加速落地

继今年4月GTC全球大会召开之后,时隔5个月,GTC CHINA 2016大会今日落地北京。作为全球知名的技术大会,本届GTC CHINA主打“人工智能计算”的Slogan,共设置了50多个小时的演讲内容,NVDIA联合创始人、总裁兼CEO黄仁勋出席大会,深度阐释了GPU计算产品与解决方案平台如何拓展人工智能发展的想象空间,加

GTC CHINA 英伟达推人工智能计算能力

NVIDIA乐于迎接挑战。自1999年发明了全球第一个图形处理单位(GPU)后,NVIDIA便毫无争议地成为PC图形和游戏领域的领导者,而要想永立潮头,唯有不断创新。NVIDIA的CIO Bob Worrall解释说,“一款设备短短60天就可能过时。因此,这关乎的不仅仅是如何开发新的芯片,而是探索如何利用技术从根本上改变人们

15日更新
NetApp助力NVIDIA加快创新步伐

GPU 带来的性能提升能够彻底改变工程分析与设计优化过程的面貌。MSC Nastran 2012中基于CUDA 的GPU加速将让诸多行业的模型模拟性能提升 1.5 - 5 倍,从而有助于客户改善其工作流程、更快地将更好的产品推向市场。

28日更新
标签:CUDA GPU技术

在12月14日举办的百亿亿次(ExaScale)研讨会上,东京工业大学全球科学信息与计算中心教授Satoshi Matsuoka发表了“Tsubame 2.0:满负荷运行具有4000颗GPU的超级计算机”的演讲,分享了东京工业大学超级计算机Tsubame 2.0的研究与应用成果。

最节能的超算机 日本Tsubame 2.0揭秘

在12月14日举办的百亿亿次(ExaScale)研讨会上,中国科学院过程工程研究所博士侯超峰发表了“基于天河一号千万亿次分子动力学晶体硅模拟” 的演讲,分享了天河一号二期(天河-1A)在分子动力学的应用。

23日更新
基于GPU技术 天河一号分子动力学应用

GPU技术大会亚洲站(GTC Asia)于2011年12月14-15日在北京国家会议中心隆重召开,这也是GPU技术大会首次登陆中国。作为业界最大的技术盛会,GPU技术大会旨在分享GPU给科学和计算带来的变革性的影响。

基于GPU技术的化学跨规模超级计算

GPU技术大会亚洲站(GTC Asia)上,东京工业大学全球科学信息与计算中心教授Satoshi Matsuoka发表了“Tsubame 2.0:满负荷运行具有4000颗GPU的超级计算机”的演讲,分享了东京工业大学超级计算机Tsubame 2.0的研究与应用成果。

最节能的超算机 日本Tsubame 2.0揭秘

GPU技术大会亚洲站上,全球高性能计算的顶尖专家分享Exascale超级计算的最新研究成果,共同探讨由Exascale超级计算所能实现的结构性的研究方法。中国科学院过程工程研究所博士侯超峰发表了“基于天河一号千万亿次分子动力学晶体硅模拟” 的演讲,分享了天河一号二期(天河-1A)在分子动力学的应用。

14日更新
GPU技术大会:天河一号分子动力学应用

2011 年亚洲 GPU 技术大会 (GTC Asia2011)于2011年12月14号在中国北京的国家会议中心如期举行。GPU 技术大会让全世界的人们不仅能够更加深入地了解 GPU 计算与可视化,而且可以认识到它们在未来科学以及技术创新等方面的重要性。

14日更新
GTC Asia:基于GPU的OpenCV计算机视觉

南开大学的刘晓光博士为听众介绍了MrBayes软件基于GPU集群环境的应用。刘博士是南开大学计算机科学教授和博士生导师。他的兴趣包括并行计算和存储系统。MrBayes就是一个基于ML算法和贝叶斯推理法的系统发生分析程序,其突出的优点是可以对数据进行分隔

14日更新
标签:CUDA GPU技术
GTC Asia:在GPU集群实施MrBayes

英伟达公司联合创始人兼首席执行官黄仁勋先生第一个登场亮相,在向全场嘉宾致欢迎辞之后,黄仁勋首先介绍了高性能计算在各领域的重要作用,他表示各个行业领域的工业设计以及仿真处理都离不开超级计算机如,生命科学,基因组,高性能计算,计算流体力学,能源开发,天气与气候模拟,计算机辅助工程等。

14日更新
GTC Asia:GPU高性能计算在中国的发展
金秋十月 与你饮酒论道
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