gpu算力

理智的煎蛋2 天前
运维·服务器·人工智能·压力测试·gpu算力
GPU 服务器压力测试核心工具全解析:gpu-burn、cpu-burn 与 CUDA Samples在 GPU 服务器的性能验证、稳定性排查与运维管理中,压力测试是关键环节,可有效检测硬件极限性能、散热效率及潜在故障。以下从工具原理、核心功能、使用场景等维度,详细介绍三款核心测试工具,帮助用户系统掌握 GPU 服务器压力测试方法。
九章云极AladdinEdu2 天前
人工智能·pytorch·数据挖掘·pandas·scikit-learn·paddlepaddle·gpu算力
临床数据挖掘与分析:利用GPU加速Pandas和Scikit-learn处理大规模数据集随着电子健康记录(EHR)的普及和医疗信息化的深入,临床数据分析面临着前所未有的数据规模挑战。传统的基于CPU的Pandas和Scikit-learn在处理百万级甚至千万级患者记录时,往往耗时过长,成为医疗科研和临床决策的瓶颈。本文将深入探讨如何利用RAPIDS生态系统中的cuDF(GPU加速的Pandas) 和cuML(GPU加速的Scikit-learn) 来高效处理大规模临床数据集。通过完整的代码示例和性能对比,展示GPU加速如何将数据处理和机器学习训练时间从数小时缩短到数分钟,为临床研究人员提供切
九章云极AladdinEdu2 天前
人工智能·pytorch·科技·架构·开源·gpu算力
存算一体芯片生态评估:从三星PIM到知存科技WTM2101在传统冯·诺依曼架构面临"内存墙"瓶颈的背景下,存算一体(Computing-in-Memory)技术作为突破性解决方案正在引发计算架构的革命。随着大数据和人工智能应用的爆炸式增长,数据在内存与处理器之间的搬运已成为能耗和性能的主要瓶颈。存算一体技术通过将计算单元嵌入存储器内部,极大减少了数据移动需求,为实现高能效计算提供了全新路径。
九章云极AladdinEdu3 天前
人工智能·pytorch·深度学习·unity·游戏引擎·transformer·gpu算力
绿色算力技术栈:AI集群功耗建模与动态调频系统随着人工智能计算需求的爆炸式增长,大型GPU集群的能耗问题已成为制约AI可持续发展的关键因素。万卡规模的AI数据中心年耗电量可达亿度级别,不仅带来巨大的运营成本,也产生了显著的碳足迹。本文深入探讨绿色算力技术栈的核心组件,重点介绍RAPL功耗控制技术、基于负载的GPU频率缩放策略和PUE优化实践,通过完整的功耗建模与动态调频系统,实现AI集群能效比的显著提升。实测数据表明,该方案可降低25%-40%的集群能耗,同时保持95%以上的计算性能,为构建环保高效的新型算力基础设施提供完整解决方案。
九章云极AladdinEdu4 天前
人工智能·pytorch·深度学习·架构·开源·gpu算力
AI集群全链路监控:从GPU微架构指标到业务Metric关联随着深度学习模型规模的指数级增长,AI训练集群已成为各大企业和科研机构的核心基础设施。一个典型的AI集群可能包含数百甚至数千块GPU,每块价值数十万元,如何充分高效地利用这些昂贵计算资源变得至关重要。传统的系统监控方案往往只关注节点级别的CPU、内存、网络等基础指标,无法深入洞察GPU内部的运行状态,更难以将底层硬件指标与上层业务表现相关联。
九章云极AladdinEdu4 天前
人工智能·机器学习·云原生·容器·kubernetes·迁移学习·gpu算力
Kubernetes设备插件开发实战:实现GPU拓扑感知调度在现代AI训练和科学计算场景中,GPU集群的性能发挥不仅取决于单个GPU的计算能力,更取决于GPU间的通信效率和拓扑结构。传统的Kubernetes调度器无法感知GPU之间的NVLink连接、InfiniBand网络拓扑和NUMA架构,导致计算任务可能被调度到通信效率低下的GPU组合上,从而显著影响分布式训练性能。
理智的煎蛋4 天前
大数据·人工智能·ubuntu·centos·gpu算力
CentOS/Ubuntu安装显卡驱动与GPU压力测试GPU 全称为 Graphics Processing Unit,即图形处理器,最初设计目的是高效处理图形渲染相关任务,如今已发展为兼具图形处理与通用并行计算能力的核心硬件,广泛应用于多领域。
kailp4 天前
人工智能·ai·大模型·gpu算力·图片渲染
突破效率与质量边界:深入解析MiniMax-Remover视频物体移除方案在视频编辑与后期处理领域,物体移除一直是一个具有挑战性的任务,尤其在保持时间一致性与视觉真实感方面,传统方法往往在速度、效果与稳定性之间难以兼顾。然而,基于minimax优化策略构建的MiniMax-Remover,通过一种创新的两阶段训练架构,显著提升了视频中物体移除的效率与质量,为这一领域带来了新的突破。
HPC_fac1305206781616 天前
人工智能·笔记·深度学习·架构·数据挖掘·语音识别·gpu算力
英伟达发布高效小模型Jet-Nemotron:基于PostNAS与JetBlock架构,准确率与吞吐量双突破摘要:英伟达最新推出的Jet-Nemotron小模型系列(2B/4B参数)凭借两项关键技术突破——后神经架构搜索(PostNAS)与新型线性注意力模块JetBlock,在多项基准测试中显著超越当前主流开源模型,并在H100 GPU上实现最高53倍的推理吞吐量提升。
九章云极AladdinEdu25 天前
人工智能·python·机器学习·分类·scikit-learn·gpu算力
Scikit-learn通关秘籍:从鸢尾花分类到房价预测决策树/SVM/KNN算法对比 × 模型评估指标解析 读者收获:掌握经典机器学习全流程当80%的机器学习问题可用Scikit-learn解决,掌握其核心流程将成为你的核心竞争力。本文通过对比实验揭示算法本质,带你一站式打通机器学习任督二脉。
程序员JerrySUN1 个月前
数据库·系统架构·gpu算力
GPU 基础矩阵精规组织教程:从基础作用到实战应用👉 page fault 你真的理解吗?(B站视频讲解)GPU (图形处理器)不是只有渲染的功能,它是高并发计算对系统与应用程序有极大优势的运算单元。本文将细自所有使用GPU的基础组件,相关概念和实际应用为主线,适合对GPU功能和工作原理需要精准理解的开发者。
努力一点9481 个月前
linux·运维·服务器·人工智能·ubuntu·gpu算力
ubuntu22.04系统实践 linux基础入门命令(三) 用户管理命令以下有免费的4090云主机提供ubuntu22.04系统的其他入门实践操作地址:星宇科技 | GPU服务器 高性能云主机 云服务器-登录
weixin_307779131 个月前
c++·算法·华为·系统架构·gpu算力
设计Mock华为昇腾GPU的MindSpore和CANN的库的流程与实现在没有华为昇腾GPU可用的情况下用C++库写一个Mock MindSpore和CANN的库,调用多核CPU和内存的资源来模拟GPU的算力,调试MindSpore和CANN的C++代码,做这个库的基本流程步骤和详细设计是什么?
努力一点9481 个月前
linux·运维·服务器·人工智能·gpu算力
ubuntu22.04系统入门 linux入门(二) 简单命令 多实践以及相关文件管理命令以下有免费的4090云主机提供ubuntu22.04系统的其他入门实践操作地址:星宇科技 | GPU服务器 高性能云主机 云服务器-登录
weixin_307779131 个月前
c++·算法·gpu算力
设计Mock CUDA库的流程与实现在没有英伟达GPU可用的情况下用C++库写一个Mock CUDA的库,调用多核CPU和内存的资源来模拟GPU的算力,调试CUDA的C++代码,做这个库的基本流程步骤和详细设计是什么?
努力一点9481 个月前
linux·运维·服务器·ubuntu·gpu算力
ubuntu22.04系统入门 linux入门 简单命令基础复习 实现以及实践以下有免费的4090云主机提供ubuntu22.04系统的其他入门实践操作地址:星宇科技 | GPU服务器 高性能云主机 云服务器-登录
九章云极AladdinEdu2 个月前
人工智能·pytorch·opencv·机器学习·github·gpu算力
GitHub新手生存指南:AI项目版本控制与协作实战代码仓库创建 × 分支管理 × PR提交 × 开源项目复现 读者收获:掌握团队开发必备技能,建立技术履历
努力一点9482 个月前
linux·运维·服务器·ubuntu·ai·gpu算力
linux系统底层逻辑 开机顺序 ubuntu22.04系统以下有免费的4090云主机提供ubuntu22.04系统的其他入门实践操作地址:星宇科技 | GPU服务器 高性能云主机 云服务器-登录
努力一点9482 个月前
linux·运维·服务器·nginx·ubuntu·云原生·gpu算力
在 Ubuntu 22.04 上安装并优化 Nginx nginx入门操作 稍难,需要有一定理论 多理解 多实践以下有免费的4090云主机提供ubuntu22.04系统的其他入门实践操作地址:星宇科技 | GPU服务器 高性能云主机 云服务器-登录
努力一点9482 个月前
linux·运维·服务器·人工智能·docker·容器·gpu算力
buntu 22.04 上离线安装Docker 25.0.5(二)以下有免费的4090云主机提供ubuntu22.04系统的其他入门实践操作地址:星宇科技 | GPU服务器 高性能云主机 云服务器-登录