CPU+GPU是AI服务器的核心部件

最新推荐文章于 2024-11-19 02:11:08 发布
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文章标签： 深度学习 神经网络 机器学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/STGPU/article/details/136314839
博客围绕深度学习、神经网络等信息技术领域内容展开，涉及机器学习和人工智能相关知识，但具体内容未给出。

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STGPU
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异构计算 — CPU+GPU
烟云的计算
04-04 6491
目录 文章目录目录CPU-GPU 异构计算系统分离式架构 CPU-GPU 异构计算系统 在现代的异构计算系统中，GPU 是以 PCIe 卡的形式作为 CPU 的辅助计算设备。根据 CPU 和 GPU 是否共享了内存，可分为两种类型的 CPU-GPU 异构计算架构： 分离式架构：CPU 和 GPU 拥有各自独立的缓存和内存，两者之间通过 PCIe 总线通信。目前主要做计算机、智能手机中使用。 耦合式架构：CPU 和 GPU 共享内存和缓存。AMD 的 APU 采用的就是这种结构，目前主要使用在游戏主机中。
如何通过CPU多核并行和GPU多核并行两种方式提升GPU的运算性能 Accelerating GPUs with Multithreading Programming
AI天才研究院
08-05 1708
GPU(Graphics Processing Unit)多核并行处理单元是当前科技领域里最热门的硬件之一。如今GPU已经集成在笔记本电脑、平板电脑、服务器和手机等各类设备中。由于其高性能的计算能力及其独特的编程模型（比如CUDA），使得GPU在科技界占有重要地位。同时，GPU的多线程编程技术也越来越受到关注。本文将从多线程编程的基本概念出发，介绍基于CUDA编程模型的多线程编程技术。然后，介绍如何通过CPU多核并行和GPU多核并行两种方式提升GPU的运算性能。
GPU+CPU集群简介
12-26
这是个关于GPU+CPU集群简介。介绍了我们实验室基于开源软件搭建的一个GPU+CPU集群架构
芯片+ GPU +CPU 简单理解
BMG-Princess
11-30 866
芯片 目前整体来说，高通骁龙手机芯片的表现比联发科要好，虽然两者都是基于ARM的核心进行设计，高通在CPU和GPU的性能上都是要超过联发科，而且高通在基带方面也是有着不少的优势。 包含： CPU GPU 信号基带 存储控制器 等一系列的运算单元组成 GPU 做图像和图形相关运算工作的微处理器。 GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作 一个光栅显示系统离不开图形处理器，图形处理器是图形系统结构的重要元件，是连接计算机和显示终端的纽带。应该说有显示系统...
CPU、GPU与算存互连的复杂比较与重要性分析
LANHYGPU的博客
07-06 1410
据科技部新一代人工智能发展研究中心发布的报告显示，我国已发布79个参数规模超过10亿的大模型，几乎形成了百模大战的局面。在大模型研发方面，中国14个省区市都在积极开展工作，其中北京拥有38个项目，广东拥有20个项目。
AI服务器有哪些处理器，分别有哪些功能
恒创科技Henghost
04-17 842
同时，Google也提供了TPU的开源软件库和工具，使得开发者能够在自己的AI服务器上使用TPU。它结合了CPU、GPU和TPU的优点，通过优化神经网络算法和硬件架构，实现了极高的计算效率和能耗比。NVIDIA是GPU市场的领军企业，其CUDA平台为开发者提供了丰富的GPU编程工具和库，使得GPU在AI领域的应用变得更加容易。它结合了CPU和GPU的优点，既具有强大的通用计算能力，又能进行大规模的并行计算。除此之外，还有一些专门用于AI计算的处理器，如张量处理器（TPU）和神经网络处理器（NPU）。
AI服务器系统架构?
百态老人的博客
11-19 1498
AI服务器的系统架构较为复杂且多样化。AI服务器通常采用异构架构进行加速计算，常采用 CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC 等多种形式。其面向深度学习神经网络需要的快速、低精度、浮点运算高度并行数值计算，搭载大量计算内核和高带宽内存资源。从产业链角度看，AI服务器的主要构成包括芯片（如 CPU、GPU、FPGA、ASIC 和 NPU）、内存（DRAM、HBM）、本地存储（SSD）、其他组件（NIC、PCIe 插槽、散热系统等）。
AI时代，一篇雄文说清楚CPU与GPU的区别
阿拉伯梳子的专栏
11-03 1187
先说说大家最熟悉的CPU，英文全称Central Processing Unit，中央处理器。但凡是个人都知道，CPU是计算机的心脏。运算器和控制器这两个核心功能，都是由CPU负责承担的。再来看看GPU。GPU是显卡的核心部件，英文全名叫Graphics Processing Unit，图形处理单元（图形处理器）。GPU并不能和显卡划等号。显卡除了GPU之外，还包括显存、VRM稳压模块、MRAM芯片、总线、风扇、外围设备接口等。。而GPU则完全不同。所以，并行计算，当然需要更多的核啊。
CPU vs GPU：不仅仅是一字之差
OpenPie的博客
02-02 1333
在计算机科学领域，CPU 和 GPU 作为计算机的核心组件，虽然名字只有“一字之差”，但其结构和功能却大不相同。本文将介绍 CPU&GPU 的基本概念、主要区别、适用场景以及 GPU 加速在大模型与向量数据库领域的应用。
适用于异构芯片(CPU,ASIC,DSP,FPGA,GPU/GPGPU)的软件并行技术
tugouxp的专栏
11-14 6756
最后，这么多的并行计算方式，各有千秋，犹如八仙过海，各显神通，在哪里可以一睹他们的风采？无疑机器学习领域是其主战场。
多卡GPU互联通信、服务器互联通信怎么进行？
m0_71832273的博客
04-24 3757
NVLINK 主要用于连接多个 GPU，以加速高性能计算和深度学习等应用，而 NVSwitch 则可以连接多个 GPU 和 CPU，形成一个高性能计算系统，适用于更加复杂和大规模的应用场景。NVLINK 和 NVSwitch 都是 NVIDIA 推出的高速互连技术，用于连接多个 GPU，以实现更高的带宽、更低的延迟和更好的可扩展性。，GPU互联是通过PCIe通道完成的，借助PCIe switch，系统可以实现CPU-GPU，GPU-GPU的连接，但是PCIE仅仅64GB/S，依然使得系统存在性能瓶颈。
GPU 与 CPU 的数据交互
M120674的专栏
02-18 5245
将主存的空间映射到 GPU 的地址空间。这部分空间用 于 GPU 和 CPU 传输数据例如顶点数据索引数据用， 同时命令的传输也需要使用。 相比于 VRAM，显卡对 VRAM 的读写速度将远快于在内存中速写速度，因此 VRAM 中一般存储着经常需要访问的数据。当 VRAM 空间用完后，数据也需要 放在系统内存中。系统为 GPU 分配的内存成为 GTT（graphics translation table）， 这部分内存是按需分配的， 因为一次分配大量的内存是不可能成功而且也是一种 浪费。这样就造成 GTT
AI时代的GPU集群网络算力分析
04-23 2634
AI时代的GPU集群网络算力分析
GPU设备化到服务化：高质量AI算力基础设施的关键
m0_49711991的博客
09-09 1586
OrionX专注于GPU服务化，通过创新的技术和灵活的服务模式，为用户提供了一种高效、可扩展且成本效益高的解决方案，它以其独特的GPU服务化理念，为用户提供了一个打造高质量算力基础设施的新选择，也为整个行业树立了一个高标准。：OrionX的算力池化技术实现了应用与算力的解耦合，使得应用部署更加灵活，不再受限于宿主机的算力类型，极大地提升了资源的利用效率和应用的可移植性。：OrionX将算力的使用模式从传统的设备独占式转变为服务化的动态使用，有效减少了算力的闲置时间，提高了资源的利用率。
CPU+GPU异构式并行加速环境的搭建
weixin_44029534的博客
06-24 2381
此文章假设阅读对象有C++语言基础但在并行领域未曾入门，介绍了如何搭建CPU+GPU异构式并行加速环境。其中，CPU上需要使用的语言为OpenMP，GPU上需要使用的语言为CUDA。本文章主要介绍环境的搭建，所以不详细介绍语言和代码部分。如果需要快速入门OpenMP和CUDA，推荐以下博客...
GPU和CPU是什么？GPU和CPU什么关系？GPU会取代CPU吗？
qq_41915226的博客
10-16 3501
GPU和CPU是什么？GPU和CPU什么关系？GPU会取代CPU吗？GPU是什么？与显卡是什么关系？安装在什么地方？有单独的GPU板卡吗？CPU和GPU区别是什么？GPU会取代CPU吗？GPU能用于深度学习吗？ GPU是什么？与显卡是什么关系？安装在什么地方？有单独的GPU板卡吗？ GPU就是图像处理芯片，外表与CPU有点相似。显卡的芯片，AMD的一个技术，相当于电脑的处理器CPU，只不过它是显...
CPU与GPU的区别
兔清风的博客
10-04 3456
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。 　　于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）： 　　图片
什么是GPU？跟CPU有什么区别？终于有人讲明白了
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大数据
01-28 3万+
导读：一文看懂GPU的前世今生。作者：钱纲来源：大数据DT（ID：hzdashuju）2016年，发生了一件震动IT界的大事。谷歌的人工智能软件阿尔法狗（AlphaGo）击败了韩国的世界...
【深度学习小常识】CPU（中央处理器）和GPU（图像处理器）的区别
水亦心的博客
10-01 2万+
学习数据集训练时，电脑没有GPU，所以当时训练时用的是CPU，也没有意识到两者之间在训练数据集有什么差别，直到在一次训练过程中，着重看了一下训练过程，才发现，训练时间是真的差距大。 接下来就给大家讲一下，这两个具体有什么差别。 一、GPU和CPU是什么？ CPU:中央处理器（英文Central Processing Unit）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设...
GPU服务器与cpu服务器区别
最新发布
05-22
### GPU服务器与CPU服务器的区别 #### 1. 功能定位 GPU服务器和CPU服务器的功能侧重有所不同。CPU作为核心运算部件，主要用于执行复杂的逻辑控制、串行计算以及通用的数据处理任务[^2]。相比之下，GPU擅长大规模并行计算，在图像渲染、机器学习训练以及其他需要大量矩阵运算的任务中表现出色[^4]。 #### 2. 处理器架构设计 从硬件角度来看，CPU的设计目标是以低延迟的方式快速解决少量线程中的复杂指令集；而GPU则是为了支持数千个简单线程的同时运行所优化，适合密集型数值操作。这意味着对于某些特定领域比如深度学习模型构建或者科学仿真研究而言，配备强大显卡资源的GPU集群可能更加合适[^2]。 #### 3. 能源消耗及成本考量 值得注意的是，虽然GPU能够提供卓越性能表现，但它同时也带来了更高的电力需求与冷却解决方案的要求，从而增加了整体运营费用。另外，购买高端图形处理器本身也需要较大投入，尽管如此，当面对那些传统单核或多核处理器难以胜任的大规模数据集分析工作负载时，投资回报率仍然可观[^3]。 #### 4. 应用场景适应性 基于以上特点可以看出两者各有千秋——如果应用程序主要是事务处理、数据库查询或者其他依赖于高度精确性和顺序执行流程的话，则应该优先考虑采用标准配置下的X86架构为基础搭建起来的传统意义上的“纯” CPU服务端环境; 反之若是涉及到视频编辑、三维建模或者是AI算法开发等领域内的项目，则引入专门定制化后的NVIDIA Tesla系列这样的专业级加速单元无疑将是明智之举[^1]。 ```python # 示例代码展示如何查看当前系统的CPU/GPU信息 import cpuinfo from tensorflow.python.client import device_lib def get_cpu_info(): info = cpuinfo.get_cpu_info() brand = info['brand_raw'] cores = info['count'] return f"CPU: {brand}, Cores: {cores}" def get_gpu_info(): local_device_protos = device_lib.list_local_devices() gpus = [x.physical_device_desc for x in local_device_protos if x.device_type == 'GPU'] return "\n".join(gpus) print(get_cpu_info()) print("\nGPUs:") print(get_gpu_info() or "No GPUs detected.") ```
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