GPU深度分析2

GPGPU&&渲染GPU的工作原理和认知总结 从系统架构来看,针对GPU的架构转型还在进行过程中,目前GPU依然还处于外设的地位,还没有摆脱其从属身份,因为这个根本特性,对GPU的编程并不像对CPU编程那样直接,而调试和优化GPU程序的难度就很大了,要比CPU程序复杂很多。 阅读详情

1.全球GPU市场规模和各子市场趋势

2020年全球GPU市场价值预计为254.1亿美元,预计2027年将达到1853.1亿美元,年平均增速为32.82%。按GPU的类型进行划分,市场可以细分为独立、集成和混合。2019年,集成GPU占GPU市场的主导地位,但是由于混合GPU同时拥有集成和专用GPU的能力,所以混合细分市场预计实现最高复合增长率。

按GPU的设备进行划分,市场可细分为计算机、平板电脑、智能手机、游戏机、电视、其他。就收入而言,智能手机细分市场占比最大,在未来也将保持这一趋势。但是,由于医疗等其他设备中对小型GPU的需求不断增加,预计未来的年复合增长率将最高。

按GPU的行业进行划分,市场可细分为电子、IT与电信、国防与情报、媒体与娱乐、汽车、其他。由于GPU在设计和工程应用中的广泛使用,预计汽车细分行业的年复合增长率最高。

按GPU的地理区域划分,市场可细分为北美、欧洲、亚太和其他地区。亚太地区在2019年主导了全球GPU市场,预计在整个预测期内将保持主导地位。


▲全球GPU市场规模预测


▲2015-2025全球前三GPU供应商营收总和

2.全球GPU市场竞争格局

全球GPU已经进入了寡头垄断的格局。在传统GPU市场中,排名前三的Nvidia、AMD、Intel的营收几乎可以代表整个GPU行业收入。英伟达的收入占56%、AMD占26%、英特尔占18%。

在手机和平板GPU方面,联发科、海思麒麟、三星Exynos的GPU设计主要基于公版ARM MaliGPU或PowerVR微架构。高通骁龙Adreno和苹果A系列采用自研GPU微架构。

2019Q2,ARM、高通、苹果、Imagination科技、英特尔是全球智能手机和平板的前五大GPU供应商。同期ARM Mali在以上五大GPU供应商中占43%的市场份额,高通Adreno占36%的份额,苹果占12%的份额。

3.全球GPU龙头:英伟达

英伟达公司成立于1993年,于1999年率先推出“GPU”的图形解决方案。公司主要设计游戏和专业市场的GPU,移动计算和自动驾驶汽车的SoC,是GPU计算领域公认的全球领导者。它主要的GPU产线“GeForce”和AMD的“Radeon”形成直接竞争。同时,英伟达为了拓展移动游戏平台,推出了掌机Shield、Shield平板、Shield电视盒子和云游戏服务GeForce Now。目前,公司已经完成了由芯片供应商向计算平台的转型。

英伟达的四大增长驱动力分别是游戏业务、数据中心业务、专业视觉业务、自动驾驶业务,各业务的代表性GPU方案分别是GeForce,DGX、EGX、HGX,Quadro、AGX。

英伟达2021财年营收167亿美元,其中游戏、数据中心、专业视觉、自动驾驶业务在2020财年分别贡献了营收的47%、40%、6%、3%。公司继2014年毛利率突破50%后,于2021财年毛利率突破60%。

英伟达的游戏业务:由GeForce和Shield组成。其中Shield面向移动端和云,GeForce面向PC。游戏笔记本和云游戏是公司拓展市场的2大方向。GeForce是英伟达游戏业务的核心。GeForce是全球最大的游戏平台,拥有超过2亿名玩家。在PC游戏领域,英伟达的营收是其他主要GPU供应商的三倍多。GeForce已经来到了RTX30系列,采用第二代NVIDIA RTX架构-NVIDIA安培架构,搭载全新的RT Core、Tensor Core及流式多处理器,拥有RTX游戏、DLSS、G-SYNC、DirectX12等先进技术,可带来逼真的光线追踪效果和先进的AI性能。

除了PC游戏市场,英伟达也向合作伙伴--任天堂Switch主机提供定制版Tegra SoC。作为合作的一部分,Shield主机可以畅享任天堂的游戏,GameStream串流游戏和热门游戏,实现4KHDR画质,支持百度DuerOS对话式人工智能。

英伟达的数据中心业务的技术根源是CUDA(统一计算设备架构)。CUDA首次推出于2006年的G80核心,隶属于通用并行计算架构,创造了GPGPU。在“安培”时代,CUDA核心已经进化到了8.0,被运用在几乎所有的英伟达产品线。

CUDA兼容DirectCompute、OpenCL等计算接口。与Direct3D、OpenGL等高级图形API相比,CUDA可以使开发者更容易使用GPU资源。当前,CUDA在广义上既代表GPU的硬件平台又代表GPU的软件平台。

在硬件平台方面,CUDA包含了CUDA指令集以及GPU内部的并行计算引擎。GPU平台的矢量运算如INT、FP32、FP64都由CUDA承担。开发人员可以使用C语言和Fortran语言为CUDA编写程序。

在软件平台方面,基于CUDA的CUDA-X加速库、工具和科技集合,向上对接不同的行业应用需求。在英伟达的软件栈体系中,分为CUDA-X AI和CUDA-X HPC,分别面向AI和HPC两大领域,可以在人工智能和高性能计算方面提供远超其他竞品的性能。CUDA-X的开发者已经超过100万。

英伟达数据中心的产品包括适用于AI的DGX系统,适用于边缘计算的EGX平台,适用于超算的HGX平台、适用于数据处理的DPU、简化深度学习,机器学习,高性能计算的NGC目录。相关的GPU加速器有采用安培架构的A100、A40,采用图灵架构的T4、RTX6000、RTX8000,采用伏特架构的V100。

过去5个财年中,英伟达数据中心的营收从8.3亿美元上升至66.96亿美元,年复合增速69%。同时,公司的注册开发者超过200万,与主要的云供应商如谷歌、腾讯、阿里建立了供应关系,世界500强超算中的份额从6%上升至70%。

英伟达专业视觉业务主要由Quadro产品线组成。Quadro在GeForce的基础上加强了NVLink、GPU的通用计算性能和显存容量,拥有Iray、Omniverse平台、材质定义语言等特有技术。Quadro被广泛应用在台式工作站、笔记本电脑、EGX服务器、虚拟工作空间、云端、定制化方案中。英伟达Quadro方案有超过50种应用、4000万设计用户和2000万企业用户,并正在不断解锁新市场。

在过去的5个财年,英伟达专业视觉的营收从8.35亿美元上升至10.53亿美元,年复合增速6%。


▲英伟达专业视觉GPU加速合作伙伴

英伟达的汽车产品包括相关驾驶软件、驾驶基础设计、AGX平台,提供训练、模拟、智能驾驶舱体验、高清地图和定位等解决方案。在绝对性能方面,搭载4颗Drive AGX Origin的蔚来ADAM超算平台支持L4以上自动驾驶,超过7个特斯拉FSD算力总和。

不同于特斯拉自动驾驶追求软硬件的高度契合,英伟达的方案更追求开放性。公司在汽车领域的合作伙伴以软件服务和轿车居多,分别达到了76家和42家。同时,公司与大众、丰田、本田、奔驰、宝马、奥迪、沃尔沃、马牌、滴滴、采埃孚、蔚来、小鹏、图森等世界知名公司建立了强力的生态。

在过去的5个财年,英伟达自动驾驶的营收从4.87亿美元上升至5.36亿美元,年复合增速3%。

英伟达并购ARM:2020年9月13日,NVIDIA宣布以400亿美元收购ARM。本次收购意义可以细分为以下5个方面:

  1. 创造AI时代的世界级计算公司,将英伟达领先的AI计算平台和ARM庞大的CPU生态相结合;
  2. 通过英伟达在移动端和PC等大型终端市场的科技拓展ARM的IP授权组合;
  3. 加速ARM的服务器CPU、数据中心、边缘AI、IoT发展;
  4. 将英伟达计算平台的开发者由200万提升至超过1500万;
  5. 并购可以立即增加英伟达的非GAAP毛利率和非GAAP每股收益;

合并后的英伟达将把计算从云、智能手机、PC、自动驾驶车和机器人技术推进到了边缘物联网,将AI计算拓展到全球,在拓展大规模、高增长市场的同时加速创新。

4.全球GPU先驱:AMD

AMD是全球唯一可以同时提供高性能GPU和CPU的企业。AMD的显卡来源于2006年并购的ATI科技。在这之后的4年中,AMD继续使用ATI作为显卡品牌。直到2010年,AMD才抛弃原ATI的品牌命名方式。

目前,AMD同时提供独立GPU和集成GPU,其集成GPU主要运用在Ryzen APU、嵌入式、半定制平台中,独立GPU分为Radeon和Instinct系列,主要用于游戏、专业视觉、服务器等应用。

过去六年,AMD的计算和图形收入的营收由18.05亿美元上升至64.32亿美元,年复合增速29%。

未来五年,AMD计划成为高性能计算的领导者,提供颠覆性的CPU和GPU方案。

AMD的集成GPU主要被运用在台式机和笔记本的APU产品中,和CPU组成异构运算单元。台式和笔记本APU的GPU部份共用微架构和核心技术,二者GPU的主要差异在于TDP和处理单元的数量,台式强于笔记本。

“Renior”APU的GPU继续使用Vega微架构,但受益于7纳米制程,每个处理单元效能显著提升。

7纳米Vega的提升包括:数据网络翻倍、优化低功耗状态转换、25%主频提升、77%存储位宽提升。这些提升带来了在保持15W功耗不变的前提下,每个计算单元59%的性能提升、1.79TFLOPS的32位浮点峰值吞吐。

在3DMark Time Spy(DX12)的跑分中,7纳米的Ryzen 4800U的GPU表现超过10纳米i7-1065G7,是14纳米i7-10710U的2倍以上。

AMD的Radeon系列游戏独立GPU按微架构推出时间依次递减可以分为RX6000系列、RX5000系列、Radeon 7、 RX500系列。以上四大系列中,除RX500系列外均采用台积电7纳米制程。

2020年11月推出的RDNA2微架构相较于前代RDNA绝对性能最高提升一倍,能效提高54%,支持DirectX12 Ultimate,硬件光线追踪和可变速率着色器等先进技术。搭载16GBGDDR6显存和128MB InfinityCache高速缓存的RX 6900XT的游戏性能接近英伟达的RTX 3090。

为了发挥AMD CPU和GPU的协同效应,Radeon拥有AMD SmartAccess Memory技术,锐龙CPU和显卡之间能实现更出色的通信。RX6800系列显卡在部分游戏中4K画质性能额外提升最高可达7%。

2022年前,AMD将基于更先进的制程打造RDNA3微架构,进一步强化光追等计算表现。

除了传统的BGA显存封装,AMD还积极运用HBM系列显存。在Radeon7中,16GB的HBM2显存拥有1TB/S的带宽,超过同期Titan RTX 50%。

AMD的数据中心GPU业务由Radeon Instinct加速器系列、以客户为核心的数据中心解决方案和ROCm组成。AMD的主要合作伙伴包括戴尔、惠普等OEM,同时AMD也向微软AZURE和亚马逊网络服务提供视觉云解决方案。

ROCm是全球首个针对加速式计算且不限定编程语言的超大规模开源平台,遵循UNIX的选择哲学、极简主义以及针对GPU计算的模块化软件开发。

ROCm适合大规模计算,支持多路GPU,有丰富的系统运行库,包括框架、库、编程模型、互联和Linux Kernel上游支持,提供各种重要功能来支持大规模应用、编译器和语言运行库的开发。

AMD正与美国能源部、橡树岭国家实验室和Cray公司合作,使用EPYC(霄龙)CPU、Radeon Instinct GPU和ROCm打造超过150亿亿次FLOPS的全球最快超算平台。


▲AMD ROCm开源软件生态

Radeon Instinct MI 100加速器采用专注计算的CDNA微架构,在计算和连接方面实现了巨大飞跃,与AMD上一代加速器相比,高性能计算工作负载(FP32矩阵)性能提升近3.5倍,而人工智能工作负载(FP16)性能提升近7倍。InstinctMI 100在FP32和FP64的峰值TFLOPS中超越了同期英伟达安培A100,同时功耗比后者低100瓦。

为了满足多路GPU的互联通讯需求,AMD研发了InfinityFabric技术。Infinity Fabric拥有先进的平台连接性和可拓展性,最多支持4路GPU互联。P2P带宽是PCIe 4.0的2倍,四GPU集群的P2P带宽最高可达552GB/s。

未来,AMD将基于更先进的制程打造CDNA2微架构,进入百亿亿级时代。

AMD的其他独立GPU主要包括嵌入式、半定制化、Radeon Pro工作站显卡。半定制化独立显卡主要倍运用在索尼、微软的本世代和次世代主机中。如今,AMD的技术存在于2.2亿个家庭畅享游戏和视频娱乐时所用设备的核心。

嵌入式GPU的特点包括卓越的图形性能、多屏显示、外形紧凑、高能效、长期供货。嵌入式GPU分为超高性能嵌入式GPU、高性能嵌入式GPU、高能效嵌入式GPU,它们主要使用14纳米的GCN 1.4北极星微架构,TDP覆盖20W-135W范围。

Radeon Pro系列显卡被广泛应用于建筑工程、设计制造、媒体娱乐等领域,拥有AMD远程工作站、AMD Eyefinity多屏显示技术、AMD Radeon ProRender等技术。Radeon Pro系列采用Vega微架构,7或14纳米制程,直接竞争对手是英伟达的Quadro系列。Radeon Pro移动和台式工作站的合作伙伴包括苹果、戴尔、惠普等。

5.英特尔:全球GPU追赶者

英特尔是全球最大的PC GPU供应商,也是PC和服务器显卡唯一的IDM厂商。英特尔的GPU最早可以追溯到1998年的i740,但是由于羸弱的性能和缓慢的更新速度,一直没有非常大的起色。进入Core i时代后,英特尔通过将核芯显卡和CPU进行捆绑销售,利用CPU的庞大市场份额,确立了公司在集成GPU领域的寡头垄断地位,在此过程中AMD的APU一直是酷睿的直接竞争对手。

2020年,英特尔推出了第12代GPGPU,采用全新的Xe微架构和10纳米Super Fin制程。相较于第11代核显,Xe-LP在保持电压不变的前提下,大幅提升主频,能效显著提高。搭载Xe-LP的i7 1185G7在GPU性能方面已经超过同期AMD的Vega核显和英伟达的MX系列独显。

Xe系列可以细分为,集成/低功耗的Xe-LP、娱乐/游戏的Xe-HPG、数据中心/高性能的Xe-HP、高性能计算的Xe-HPC。

目前,Xe-LP的集成版本已经被第11代酷睿所采用。Xe-LP的移动独立GPU版本DG1和服务器独立GPU版本SG1也已发布。独显版在核显版的基础上进一步提升主频,并加入了128位4GB LPDDR4X-4266独立显存,单精度浮点算力提升15%。

英特尔的集成GPU在形式上表现为核芯显卡。核芯显卡使用系统DRAM作为非独立显存,通过处理器内部的环状总线与CPU连接,负责处理游戏、视频娱乐等图像负载。

英特尔Xe核显借助10纳米SuperFin的优势,将处理单元最高提升至96个,相较于Icelake的64个提升了50%,并且将连接CPU和GPU的总线带宽提升一倍,独立最终缓存(LLC)提高50%,支持最高86GB/s的存储带宽。以上这些提升使i7-1185G7的3DMark跑分较前代i7-1065G7提升接近一倍,超过AMD的R74800U和同期英伟达的MX350。

Xe核显的显示引擎和媒体引擎也都得到加强。接口方面,内部支持双eDP,外部支持DP1.4、HDMI2.0、雷电4、USB4 Type-C。画质方面,支持8K、HDR10、12比特BT2020色域、360赫兹刷新率等。

英特尔Xe核心显卡和CPU经由自家One API驱动中间层框架和上层应用。英特尔One API解决了编码模型在不同微架构间的壁垒,最大化跨平台表现和最小化开发成本。

目前,锐炬Xe MAX是第一款基于英特尔 Xe 架构的面向轻薄型笔记本电脑的GPU。锐炬Xe MAX在Xe集成GPU的基础上增加了4GBLPDDR4X-4266的独立显存,TDP 25W,峰值主频1650MHz,单精度浮点性能2.46TFLOPs。锐炬Xe MAX可以和11代酷睿处理器、锐炬Xe GPU同时工作。借助英特尔Deep Link技术,获得具有强大性能和经过功耗优化的集成系统,以改进创造力和游戏体验。

目前,英特尔服务器GPU在Xe核显的基础上,TDP提升到23W,增加了8GB LPDDR4的独立显存,支持高密度、低延迟的安卓云游戏和高密度媒体转码/编码,以实现实时的OTT视频直播。同时,英特尔服务器GPU支持2颗、4颗独立GPU的聚合,成倍提高性能。

未来,英特尔还将推出面向游戏和高性能桌面的Xe HPG产品线,增加了光线追踪等硬件支持,采用传统封装,外包生产。英特尔服务器GPU将使用Xe HPC、Xe HP微架构,采用2.5D和3D先进封装,10纳米SuperFin及更先进自家或外包工艺。

6.ARM Mali:全球GPU IP巨头

ARM是全球最大的半导体IP提供商。全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用ARM架构。2019Q2,全球近43%的手机和平板GPU由Mali驱动。2020第四季度,ARM半导体合作伙伴基于ARM技术的芯片出货量达到67亿颗,再创历史新高,超过其他所有流行的CPU指令集架构—X86、ARC、Power、MIPS的总和。

国产SoC中,有95%是基于ARM处理器技术,ARM中国授权客户超过150家,基于ARM架构的国产芯片出货量已经超过184亿。

ARM的Mali GPU按性能可以分为3大类,分别是高性能、主流、高能效。

Arm Mali-G78 GPU是用于高端设备的第二代基于Valhall架构的GPU。Mali-G78是性能最高的ArmGPU,可支持复杂的应用,例如适用于Vulkan和OpenCL等所有最新API的游戏图形和机器学习(ML)。

Mali-G78与上一代设备相比,GPU性能提高了25%,并增强了设备上的ML功能,从而有助于将高度复杂的游戏带入移动设备。Mali-G78最多支持24个内核,并包含异步顶级功能,可确保性能有效地分布在各个内核上,从而使图形运行更加流畅。全新执行引擎中的新型融合乘加(FMA)单元可进一步降低30%的单元能耗。

在GFXBench Aztec Ruin的跑分中,使用台积电5纳米工艺,搭载24个Mali-G78内核的麒麟9000 SoCGPU的帧数强于骁龙865的Adreno 650,但仍落后于苹果A14。

7.全球GPU巨头:Imagination

Imagination Technologies是一家总部在英国,专注于半导体和相关知识产权许可,销售PowerVR移动图形处理器,MIPS嵌入式微处理器和消费电子产品。公司还提供无线基带处理,网络,数字信号处理器,视频和音频硬件,IP语音软件,云计算,以及芯片和系统设计服务。2017年,董事会宣布公司被中资的Canyon Bridge收购。

Imagination在GPU领域历史悠久,在其超过25年的历史中,Imagination先后推出过多代GPU产品,已积累超过1500项GPU专利,曾为苹果供应图像处理器(GPU),在图像处理器(GPU)领域与高通、ARM三分天下,曾占GPU市场大约占据三分之一的份额,在汽车领域更是达到43%。带有Imagination IP的芯片产品累计出货量已超过110亿。

Imagination的IP包括图形处理器和视觉与人工智能2类。公司Power VR产品被广泛应用于移动设备(智能手机、平板)、汽车(仪表、信息娱乐、辅助驾驶)、沉浸式体验(AR/VR)、消费电子(电视、机顶盒)。

根据Imagination的GPU路线图,在A系列GPU性能最高提升2.5倍之后,B系列到D系列GPU的年复合增速在30%左右。2021年的C系列GPU将首次加入L4级别的光线追踪,从硬件层面支持一致性分类的层次包围体(BVH)和复杂光线处理,相比目前英伟达和AMD的L3级别光线追踪方案可显著提升能效,实现更好的用户体验。

2020年10月,Imagination推出了全新的IMG B系列GPU,这是公司第一个包含新多核架构的GPU IP系列,也是首次采用RISC-V,可提供最高的性能密度。得益于多核架构和Imagination图像压缩技(IMGIC),B系列相比A系列,功耗降低30%,带宽降低35%、面积缩减25%,AI算力达到24 TOPS,且填充率比竞品IP内核高2.5倍。与A系列相似,B系列GPU也支持AI协同技术,在提供图形处理功能的同时,可用备用资源来处理可编程AI等任务。

IMG B系列GPU共有IMG BXE、IMG BXM、IMG BXT、IMG BXS四种系列。其中IMG BXE面向高清显示应用,IMG BXM主打图形处理体验,IMG BXT面向高性能应用,IMG BXS面向未来汽车。

BXS系列符合ISO 26262标准,也是迄今为止所开发的最先进汽车GPU IP内核。BXS提供了一个完整的产品系列,从入门到高端,可为下一代人机界面(HMI)、UI显示、信息娱乐系统、数字驾舱、环绕视图提供解决方案。高计算能力的配置可支持自动驾驶和ADAS。

凭借核心可扩展的优势,IMG B系列适用于传统移动设备、消费类设备、物联网、微控制器、数字电视(DTV)和汽车等市场领域。IMG B系列也可扩展至桌面GPU、云端GPU服务器,且支持自动驾驶和辅助驾驶等。

8、高通Adreno:全球移动GPU先驱

高通的自研GPU Adreno源于收购的AMD移动GPU Imageon系列。早期的Adreno 100系列只有2D图形加速和有限的多媒体功能。2008年发布的Adreno 200是首款被集成到骁龙SoC中的GPU,并加入了3D硬件加速功能。

2020年12月,高通推出了搭载Adreno 660的骁龙888 SoC。Adreno 660继承了Adreno650的微架构,采用了三星5纳米LPE工艺,大幅提高主频,使图形渲染性能提高35%,能效提高20%。Adreno 660全面支持Qualcomm® Snapdragon Elite Gaming和Qualcomm® Game Quick Touch ,二者将可变速率渲染和响应速度分别提升30%和20%。

在GFXBench Aztec Ruin 1080P测试中,Adreno 660的峰值帧数追平麒麟9000,但相较苹果A14仍有近20%的差距。

9、苹果:全球移动GPU新秀

苹果的自研GPU首次出现于2017年的A11 SoC。A11的三核心GPU作为苹果的首款自研GPU,其性能超过采用Power VR GT7600+的A10 GPU 30%。其后,所有的A系列SoC的GPU均为苹果自研。

2020年,苹果推出了5纳米制程的M1芯片,该款SoC基于A14芯片,在CPU、GPU、NPU、缓存等各方面都进行了强化,用于驱动苹果的Mac产品。M1芯片的发布标志着苹果继2005年放弃IBM的PowerPC指令集转向Intel的X86指令集后的又一大PC领域转换。

采用8核GPU的M1拥有128个执行单元,可以同步运行近25000个线程,单精度浮点算力达到2.6 TFLOPs。M1 GPU的能效表现是当时同类PC中集成GPU的三倍,峰值性能最高可达其他GPU的2倍。

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gitblog_00163的博客 792

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GPU-Z中文版V2.67.00:显卡诊断工作流与PCIe链路深度分析

GPU-Z作为主流显卡硬件监测工具,其核心价值在于实时采集GPU温度、频率、功耗及PCIe链路状态等底层传感器数据。理解GPU核心温度与Hot Spot热点温度的物理差异、掌握PCIe协议版本与通道数(如PCIe 4.0 x16)的协同关系,是精准诊断显卡性能瓶颈与稳定性问题的基础。V2.67.00中文版不仅实现术语本地化,更通过PCIe链路状态实时解码、矿卡风险指数建模、国产显卡兼容标注等增强功能,将专业级诊断逻辑转化为可操作的工程实践。该版本广泛应用于DIY装机验证、网吧批量巡检、二手显卡健康评估及整机

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win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

DeepCell-TF:生物图像单细胞分析的深度学习利器

DeepCell-TF:生物图像单细胞分析的深度学习利器 项目介绍 deepcell-tf 是一个专注于生物图像单细胞分析的深度学习库,由 Van Valen Lab 开发。该库基于 Python 编写,并使用 TensorFlow 2 构建,旨在为用户提供强大的工具,用于应用现有模型或开发新的深度学习模型,以实现单细胞分析。deepcell-tf 特别擅长于细胞分割(包括细胞核和整个细胞)以及二...

gitblog_01029的博客 1231

PyTorch 2.7如何监控GPU?训练过程可视化部署教程

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署PyTorch 2.7镜像,快速搭建深度学习开发环境。该镜像集成了GPU监控与训练过程可视化工具,用户可轻松实现模型训练过程的实时监控与性能分析,例如在图像分类任务中可视化损失曲线与GPU利用率,从而提升开发与调试效率。

weixin_36369848的博客 295

RTX4090 云 GPU 在 ChatGLM-2 模型中的推理效果

本文探讨RTX4090在ChatGLM-2模型推理中的应用,分析其硬件优势、量化优化、批处理策略及云部署实践,验证其在性能与成本间的优越平衡。

weixin_42608299的博客 834

深度学习多卡训练必须使用偶数张GPU吗?原理深度解析

多卡训练是不是必须要用偶数张卡?比如2卡、4卡、8卡才能训练,3卡、5卡、7卡就不行?简短回答:不是必须的,但要分情况讨论。纯数据并行:任意卡数都可以,3卡、5卡、7卡完全没问题张量并行:理论上要求"可整除",但由于模型设计惯例,实际只能用2的幂次方混合并行:通过灵活组合,总卡数可以是任意值本文将从分布式训练的底层原理出发,详细分析各种并行策略对GPU数量的真实要求,区分理论约束和实践约束,帮助大家建立正确的认知。│ 分布式训练并行策略 ││▼ ▼ ▼ ▼。

ningyanggege的博客 937

开箱即用的深度学习环境:PyTorch-CUDA-v2.9镜像部署与初体验

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署开箱即用的PyTorch 2.9深度学习环境镜像。该方案能快速构建一致的GPU开发环境,并内置了强大的torch.profiler性能分析工具,可有效应用于模型训练与性能调优,帮助开发者快速定位并解决GPU计算瓶颈。

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从零基础入门Tensorflow2.0 ----八、39.1 gpu1

every blog every motto: 0. 前言 以fashion_mnist 为例,对GPU做相关设置 1. 代码部分 1. 导入模块 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np import sklearn import pandas as...

胡侃有料的博客 411

GPU T4 x2(双卡)、GPU P100 和 TPU VM v3-8性能对比

• 优势:专为大规模训练设计,BF16/FP16混合精度性能极强(适合LLM、Transformer等模型),内存带宽高(128GB HBM)。• 优势:FP32性能优于T4,适合中等规模的PyTorch/TensorFlow训练(尤其是需要高精度计算的场景)。• 限制:仅支持 TensorFlow/JAX/PyTorch(XLA)等框架,且需适配TPU代码(如使用。• TPU的使用成本:TPU按核心计费,v3-8相当于8个TPU核心,成本可能高于GPU。优化,实际效率可能低于单卡P100。

weixin_44012667的博客 4166

深度学习环境搭建终极指南:fast.ai课程云端GPU配置完整教程

fast.ai课程是深度学习领域的优质学习资源,本指南将为你提供最快、最完整的云端GPU环境配置方案,让你轻松开启深度学习之旅。通过本教程,即使是新手也能在短时间内搭建起高效的fast.ai课程学习环境。 ## 🚀 准备工作:了解环境需求 在开始配置前,我们需要明确fast.ai课程对环境的基本要求。该课程需要GPU支持以实现高效的模型训练,推荐使用具有NVIDIA GPU的云端服务器。项目

gitblog_00413的博客 1075

PyTorch安装后无法检测GPU?常见排查步骤清单

当PyTorch提示CUDA不可用时,问题往往不在框架本身。从宿主机驱动、设备文件到容器启动参数和版本兼容性,需逐层排查。关键步骤包括验证nvidia-smi输出、确认--gpus all参数使用,以及检查驱动与CUDA、PyTorch版本匹配。WSL2用户还需安装专用驱动。

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Finovy Cloud 
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