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小绵羊不怕大灰狼

GPU算力租用平台推荐AWS 提供了多种GPU实例，包括Tesla V100、T4、K80等，适用于深度学习、图形渲染、科学计算等。

存算一体架构或成为AI处理器技术发展关键©作者|坚果来源|神州问学引言马斯克巨资60亿美元打造的“超级算力工场”，通过串联10万块顶级NVIDIA H100 GPU，不仅震撼了AI和半导体行业，促使英伟达股价应声上涨6%，还强烈暗示了AI大模型及芯片需求的急剧膨胀。这一行动不仅是马斯克对AI未来的大胆押注，也成为了全球企业加速布局AI芯片领域的催化剂，预示着一场科技革新竞赛的全面升级，各方竞相提升算力，争夺AI时代的战略高地。观察近期Blackwell与Gaudi 3芯片的设计优化路径，不难发现GPU芯片制造商已在不同程度上汲取了存算一体技术的

【深度学习】单机多卡 | DataParallel将计算任务在多个 GPU 上并行执行，可以在多个 GPU 上分摊工作负载，从而加快训练速度希望在单机多卡的模式下运行我的模型代码，加快训练速度。请教吕博：如何更改代码？其中，提到模型先用DP方式运行

5. PyTorch+NCCL源码编译从源码编译PyTorch和NCCL，可以实现对NCCL源码进行修改以适应特定需求，并应用于实际的分布式训练中，本文基于torch 2.2.1和nccl 2.19.3描述了一个大致过程，并验证了源码更改的有效性。

GPU算力租用平台推荐推荐以下几家GPU算力租用平台：1. AWS (Amazon Web Services) EC2 - AWS提供多种GPU实例，适合不同的计算需求，如机器学习、深度学习和图形渲染等。 - 优点：全球覆盖面广，稳定性高，服务支持全面。 - 缺点：费用较高，复杂的计费模式。

显卡GTX与RTX有什么区别？哪一个更适合玩游戏？游戏发烧友们可能对游戏显卡并不陌生，它直接关系到游戏画面的流畅度、细腻程度和真实感。在众多显卡品牌中，英伟达的GTX和RTX系列显卡因其出色的性能而备受关注。

存内计算开发者

ISSCC论文详解2024 34.2——双端口设计实现高面积利用的浮点/整数存算本文将要介绍的文献主题为浮点存内计算，题目为《A 16nm 96Kb Integer/Floating-Point Dual-Mode-Gain-CellComputing-in-Memory Macro Achieving 73.3-163.3TOPS/W and 33.2-91.2TFLOPS/W for AI-Edge Devices》，下面本文将从文章基本信息与背景知识、创新点解析和现有工作对比三个方面进行论文详解。

内卷焦虑人士

NVIDIA-NCCL下载资源分享，跳过Authenticator验证现在NVIDIA登录需要Authenticator验证，很多人会卡在这里导致无法下载后续的资源如果有的话，在最下面选择已验证ID，扫描QR码，回到主页就能看到多出了一个NVIDIA的选项栏，输入验证码即可

工业互联网最前线

企业该如何选择GPU云服务器配置？无论是个人开发者还是企业用户，对于如何选购最佳的云服务器配置，都是比较头疼与纠结的。因为GPU云服务器的配置众多，各种组合有各自优势与用途，很难一下子做出决策。接下来，我们来简单分析下各配置应该怎么选购。

程序猿老罗

手动安装Nvidia驱动和CUDA ToolkitCUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer根据自己需要选择CUDA Toolkit版本，这里选择12.0.0

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AMD显卡和英伟达显卡哪个好？答：不能一概而论地说哪个好，因为它们各有优势，选择应基于个人需求和预算。1、架构：AMD和NVIDIA的显卡都采用不同的架构。AMD的GCN架构已经使用多年，虽然在早期非常先进，但近年来更新不如NVIDIA频繁。NVIDIA的显卡架构更新较快，例如推出了专为光线追踪和AI计算设计的Ampere架构。这两种架构在性能和功耗方面有所不同。

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

DLRover：蚂蚁集团开源的AI训练革命在当前的深度学习领域，大规模训练作业面临着一系列挑战。首先，硬件故障或软件错误导致的停机时间会严重影响训练效率和进度。其次，传统的检查点机制在大规模训练中效率低下，耗时长且容易降低训练的有效时间。资源管理的复杂性也给训练作业带来了瓶颈，包括节点落后、工作负载不均衡、CPU核心不足以及节点数量不足等问题。最后，数据管理的效率也直接影响到训练的弹性和稳定性。近日，蚂蚁集团AI创新研发部门NextEvo开源了一项名为DLRover的AI Infra技术，为这些问题提供了突破性的解决方案。

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常用深度学习工作站、服务器推荐深度学习、大模型训练主要依靠显卡，因此，显卡性能参数尤为重要目前常用的显卡4090、A6000.常用配置以单卡、双卡、四卡工作站，八卡服务器为主

科技互联人生

Tensor Cores 解密：解锁深度学习新篇章 Tensor Cores 使用介绍   TensorCore是英伟达GPU自Volta架构起支持的特性，允许CUDA开发者利用混合精度来显著提升吞吐量，且不影响精度。TensorCore在Tensorflow、PyTorch、MXNet和Caffe2等深度学习框架中得到广泛支持，用于深度学习训练。本文阐述了如何使用CUDA库在应用程序中运用TensorCore，以及如何在CUDA C++设备代码中对其进行直接编程。

LLM——用于微调预训练大型语言模型（LLM）的GPU内存优化与微调GPT-4、Bloom 和 LLaMA 等大型语言模型（LLM）通过扩展至数十亿参数，实现了卓越的性能。然而，这些模型因其庞大的内存需求，在部署进行推理或微调时面临挑战。这里将探讨关于内存的优化技术，旨在估计并优化在 LLM 推理以及在多样化硬件配置上进行微调过程中的内存消耗。

GPU虚拟化和算力隔离探讨术语全称说明GPUGraphics Processing Unit显卡CUDACompute Unified Device Architecture

基于Pytorch深度学习——GPU安装/使用本文章来源于对李沐动手深度学习代码以及原理的理解，并且由于李沐老师的代码能力很强，以及视频中讲解代码的部分较少，所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码

linux支持vGPU方案PCI Devices官方驱动 | NVIDIA-no-x-check #安装驱动时关闭X服务-no-nouveau-check #安装驱动时禁用nouveau

Ventus（承影）：基于RISC V的开源GPGPU清华大学集成电路学院dsp-lab的承影RVV GPGPU设计文档。提供一个开源的基于RVV的GPGPU实现方案，并给出软件映射方案、指令集（支持的指令及特性、添加的自定义指令）和微架构实现。

光明与速度：AI网络中GPU与光模块的协奏曲🎶在人工智能（AI）的世界里，GPU和光模块是实现高速计算和数据传输的关键。它们如同一场精心编排的交响乐，每个部分都不可或缺，共同创造出美妙的和谐。🎼