羽毛球赛事,网站优化怎么做ppt,免费手机网站开发,重庆公司注销流程文章目录 一、CPU和GPU二、更多的芯片1.DSP:数字信号处理2.可编程阵列(FPGA)3.AI ASIC 三、单机多卡并行 一、CPU和GPU 提升CPU利用率
在计算ab之前#xff0c;需要准备数据 主内存-L3-L2-L1-寄存器(数据只有进入寄存器才可以参与运算) 提升空间和时间的内存… 文章目录 一、CPU和GPU二、更多的芯片1.DSP:数字信号处理2.可编程阵列(FPGA)3.AI ASIC 三、单机多卡并行 一、CPU和GPU 提升CPU利用率
在计算ab之前需要准备数据 主内存-L3-L2-L1-寄存器(数据只有进入寄存器才可以参与运算) 提升空间和时间的内存本地性 时间重要数据使得保持它们在缓存里空间按序读写数据使得可以预读取
GPU CPU vs GPU 提升GPU利用率
并行 使用数千个线程 内存本地性 缓存更小构建更加简单 少用控制语句 [总结]CPU:用于处理通用计算。性能优化考虑数据读写效率和多线程。GPU使用更小的核核更多的内存带宽适合能大规模并行的计算任务。
二、更多的芯片
1.DSP:数字信号处理 2.可编程阵列(FPGA) 3.AI ASIC 三、单机多卡并行
一台机器可以安装多个GPU1-16在训练和预测时我们将一个小批量计算切分到多个GPU上来达到加速目的常用切分方案有 数据并行模型并行通道并行数据模型并行
数据并行vs模型并行
数据并行将小批量分成n块每个GPU拿到完整参数计算一块数据的梯度 通常性能比更好 模型并行将模型分成n块每个GPU拿到一块模型计算它的前向和方向结果 通常用于模型大到单GPU放不下
