NVIDIA GPU和HPC啥关系？有张不错的图

baidu_28255787 2015-05-22 01:10:17

现在搞HPC的也基本都用NVIDIA的GPU，然后搞CUDA编程。最近ASC挺火的，号称是世界最大的大学生超算竞赛，HPC的盛宴啊。看到有张图不错，对GPU跟HPC跟ASC的关系挺普及的，转来分享下：

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1 页 Edit by Joson https://www.baidu.com/p/happy_Joson Stree_GPU 压力测试一、测试介绍常搞服务器测试的，会有很多测试工具，比如测试硬盘的 iometer，网络测试的有 IxChariot，IPfer，测试内存的有 stree，整机压力测试 HPC_Breakin 等，但整机测试 GPU 或是显卡的工具就比较少，专业的测试是必须要有的。很多个人或是公司买了 GPU 服务器，显卡回来，安装上去后，不知道如何整机测试，怎么压力测试，怎么检测是否有问题，做开发设计的怎么测试主板是否有 bug，整机散热调优方案，功耗测试等，通过使使用 stree_GPU 工具，可以使 GPU/显卡发挥 90%以上的性能，从而发现存在的隐患。直接介绍一套简单的测试工具 Stree_GPU，适合在 windows 7,win8,win10,2008 R2 等 windows 系统下测试的。 2 页 Edit by Joson https://www.baidu.com/p/happy_Joson 1、准备工作环境你的机器安装上显卡/GPU 卡后，然后再安装上述的操作系统，机器需要连外网才能使用 Stree_GPU 测试。但它不占用外网资源。 2、安装驱动这个不用我说了，你电脑上驱动都要安装，GPU/显卡一般是基于 NVIDIA 芯片开发的，驱动一般直接到它官网上下载，或是安装个驱动人生，然后让它帮你全部安装完驱动，省事^_^ 二、测试工具使用介绍 1、Stree_GPU 工具使用介绍，此 stree_GPU 软件适用 windows 系统下 GPU/显卡专业测试工具 stree_GPU 测试工具下载： https://pan.baidu.com/s/1PnxbcIQvM9Y4YtVude7WNg 2、首先你的机器在 windows 下环境配置好，即显卡驱动要安装上，可以在 NVIDIA 官网下载 cuda 程序安装，能识别到你的显卡并能调休； 3、确保你测试的机器连通外网，因为测试时要模拟卡的压力（算力）； 4、把 Stree_GPU 程序解压后拷贝到如 c 盘根目录下，路径不要有中文； 5、解压后在 Stree_GPU 目录里，右键以管理员权限运行 stree_GPU.bat 注意观察，如果执行之后屏幕上没有提示错误提示，没有红色的提示，则表示开始跑起来了，过一会才会有结果，比如会提示有 GPU0:xxxMh/s，这里只要有数字出现就表示成功了，如果有多张卡，这里会列出来有 GPU0,GPU1…..。如下 3 页 Edit by Joson https://www.baidu.com/p/happy_Joson 图所示机器测试压力程序已经跑起来了，那么就可以在功耗仪上读取电压，电流，功耗数值，如下图所示。同时可以通过 BMC 管理界面，或是第三方的一些软件，可以监控到机器的各个部件温度曲线的变化。测试时间越长，如果曲线波动不大，说明机器散热良好。 4 页 Edit by Joson https://www.baidu.com/p/happy_Joson 注意事项：因为压力测试，注意机器的散热。风扇调全速转。机器跑起来了，此时可以测试整机的功耗，散热、主板的供电，整机供电等等，一般测试时长 24H,这样可以检验整机及部件稳定性等。这是最简单但最有效果的测试 GPU/显卡方案。另外需要注意的是，机器要保持连接外网，并且测试过程不要断开网络，否则测试不能进行。

随着NVIDIA的Tesla品牌旗下的GPU(图形处理器)运算产品和CUDA软件开发工具的使用者越来越多，为了更好地履行对客户的承诺，NVIDIA公司开设了一个专门为高性能计算(HPC)开发人员提供服务的资源社区——CUDAZone。　　CUDA是世界上唯一针对GPU(图形处理器)开发的C语言开发环境。自2007年2月发布以来，CUDA帮助工程师、科学家、地球物理学家等科研工作者实现了许多新的、工作必备的海量信息处理，并且将处理速度大幅提升到了相当于之前45至400倍。　　CUDAZone站点将会成为专业人士、学者以及所有对CUDA和Tesla有兴趣的人们的全球性交流中心。站点功能涵盖

资料共144份，包括但不限于： 5G+电信: 5G 时代统一的边缘云网建设；红帽开源软件助力电信行业 GPU 应用；基于 5G 车路协同智慧公交解决方案；中国电信 5G 边缘计算推动产业互联网发展；中国移动九天人工智能平台 GPU 推理实践；助力 5G 和边缘计算，深入了解 Cloud XR； DPU 加速 5G； GPU 加速 5G 基站的的 DICT 融合； GPU 加速开源 5G； GPU 加速中国电信 Spark 大数据处理； NVIDIA 加持的 5G 云部署； Rivermax- 带您轻松跨入超高清视频的 IP 时代；高性能计算: 超算集群网络管理神器 — UFM Cyber-AI；基于 CPU-GPU 异构平台的第一性原理密度泛函理论高性能计算；基于 GPU 加速的矩阵离散元方法实现与应用；脑研究之利器：基于 NVIDIA GPU 的全脑尺度直接可视化方法；全新 NVIDIA A100 80GB GPU 加速超大规模 HPC 和 AI 应用；新型超级计算中的高速互联技术； CUBE：高可扩展宇宙学 N 体问题模拟程序； GPU 加速 Paradigm 解决方案； HPC 应用性能分析和调优； RDMA 在分布式存储中的应用；深度学习平台及应用: 用 NVIDIA Jarvis 来构建你的语音助理；安全 AI 平台 GPU 实践和思考；飞桨推理引擎性能优化；高阶信息如何加速神经网络训练？；机智深度学习训练平台及应用；基于 GPU 的机器翻译推理性能优化；基于 Tensor Core 的 CNN INT8 定点训练加速；如何快速搭建全 GPU 加速的 AI 应用；使用 Triton 优化深度学习推理的大规模部署；腾讯“开悟”游戏 AI 平台在 TensorRT 上的最佳实践；语音技术效率优化实践；预训练时代的机器翻译；智能钛机器学习平台计算优化实践； Apache MXNet 2.0：连接深度学习与传统机器学习； Eva 平台在深度学习训练和推理上的实践和优化经验； FastSpeech：高效语音合成的算法设计及优化； GPU 在向量搜索中的应用； Hammer：一体化的模型压缩和 NAS 引擎框架； Lightseq：GPU 高性能序列推理实践； MULTI-INSTANCE GPU（MIG）深度学习最佳用法示例； TurboTransformers：高效的 Transformer 线上推理系统； Whale：统一多种并行化策略的分布式深度学习框架；推荐系统: 爱奇艺使用 GPU 加速 CTR 模型训练的实践；多标签分类：汉明损失和子集精度真的相互冲突吗？；高性能网络加速智能推荐系统；将 HugeCTR Embedding 集成于 TensorFlow；推荐系统推理性能优化在“双十一”中的应用；性能提升 7 倍 + 的高性能 GPU 广告推荐加速系统的落地实现； GPU 加速的数据处理在推荐系统中的应用； Merlin ： GPU 加速的推荐系统框架； Merlin HugeCTR ：深入研究性能优化； Merlin NVTabular：基于 GPU 加速的推荐系统特征工程最佳实践； NVIDIA 助力构建安全和高效的推荐系统； PLE — 一种新的分层萃取多任务学习网络结构； Vearch 的 GPU 方案在海量向量检索系统上的应用创新；智慧金融: 分布式人工智能与金融应用； GPU 数据库在不同行业中的应用； NVIDIA 网络打造超低时延证券解决方案；智慧医疗和生命科学: 3D 医疗影像数据深度学习高效训练与推理架构；基于眼表图像的 COVID-19 快捷风险筛查；人工智能与药物研发；随机对照试验 RCT 验证的消化内镜人工智能；新型冠状病毒的全分子结构；医学影像 + 人工智能的特点、技术与趋势；医学真实世界人工智能研究与实践； AI 技术在医疗健康领域的应用探索； GPU 赋能长读长基因测序； GPU 技术在放射治疗领域的科学研究； NVIDIA Clara Guardian 助力构建智慧医院；自动驾驶: 乘用车自动驾驶产业生态与协作；构建中国特色仿真环境； NVIDIA Drive Sim 帮助解决无人驾驶预期功能安全问题； NVIDIA DRIVEWORKS SDK 中强大的实时传感器数据采集和回放工具助力自动驾驶开发；自主机器和边缘计算: 智能物流机器人 — 小蛮驴；从云到边：边缘智能开启 AI 新时代加速行业落地；多尺度 Jetson AI 端到端解决方案；基于 AI 的工业缺陷检测与分类创新实践；基于 Jetson 的点云加速及在自主机器的应用；基于 Jetson 设备构建可信边缘计算；

NVIDIA GTC CHINA 2019 大会PPT汇总，共92份。包括但不限于一下内容。一、人工智能与深度学习超越黑匣子：为深度学习注入结构持久性 CUDA GPU 编程及其应用从框架到平台，AWS 的深度学习实践大规模算力平台构建和多机多卡线性扩展滴滴端到端语音 AI 技术实践——从算法到应用飞桨大规模分布式训练与应用分析深度学习网络模型及自动混合精度以优化性能基于 GPU 的 AI 计算优化方法及案例：从训练到推理基于 GPU 的大规模音频理解和合成解决方案基于 GPU 的大规模语言模型加速基于 OCR 案例的 TENSORFLOW-TENSORRT(TF-TRT) 最佳实践基于 T4 的推荐系统推理性能优化基于 TACOTRON2 和 WAVEGLOW 的端到端语音合成加速方案基于 TENSORFLOW 的 TRANSFORMER 模型应用与优化计算新纪元下金融 AICC 的全双工全场景金融行业图像识别及结构化内容抽取的 AI 应用实践利用 TENSORRT 自由搭建高性能推理模型美团面向生活服务场景的计算机视觉研发和应用面向量化分析师的 GPU 加速 PYTHON 人工智能，从表型组到基因组人工智能数据管道与应用人工智能在医学图像临床诊断中应用研究深度学习的对抗安全理论与方法深度学习在心脑血管分割中的应用深度语义匹配模型在搜狗搜索中的实践生活服务领域知识图谱的构建及应用使用自动混合精度加速 PADDLEPADDLE 训练数字生命与数据自由—— GPU 加速健康大数据分析通过 GPU 计算和深度学习加速基因分析针对深度学习的汇编级优化-快速提高应用性能二、智能机器、物联网和机器人为自主机器打造的 JETSON AGX平台 ET 自动驾驶计算平台演进三、专业视觉可视化《光明记忆》RTX光线追踪制作经验《剑侠情缘网络版叁》：使用实时光线追踪技术进行画质革新超高分辨率在媒体和娱乐行业中的应用及其优化方法光线追踪技术带来设计变革-使用QUADRO RTX GPU优化工业设计流程基于 RTX 的云端实时渲染以及云端虚拟工作室基于 UNITY 高清渲染管线的实时光线追踪技术介绍基于视频信息指导的智能编舞系统可视化技术带来产品和建筑设计的新纪元利用 AI 技术改变视频的制作流程利用 RTX 实现虚拟现实中的仿真渲染人工智能运动场：提高人类的创造力软硬件环境对建筑结构流程管理（BIM）效率的影响商业化视频内容识别的算法设计与应用实时光线追踪基础使用 NVIDIA DATA SCIENCE WORKSTATION 加速数据科学实时案例分析虚幻引擎实时光线追踪技术开启 CG 制作新时代正在改变影视行业的 GPU 驱动的影像质量优化四、自动驾驶汽车大规模深度学习加速自动驾驶落地深度学习平台在汽车智能战略中的应用自动驾驶统一架构五、HPC与超级计算带有 OPENACC 和 CUDA 库的 VASP 中的新 GPU 功能当 MARS 遇上 RAPIDS：使用 GPU 加速分布式海量数据处理的原理和实战基于 GPU 加速的高性能数据科学计算环境数据分析新速度：加速数据科学转变成商业洞察图卷积神经网络介绍及其在 3D 点云语义分割领域的应用网络智能化分级及验证运营商 5G 通信网络 AI 研发与实践在阿里云容器服务中使用 GPU 加速数据科学 AR 边缘云白皮书技术概览 GPU 加速的 GIS 数据现实平台 GPU 加速数据科学的兴起 OPTICKS：基于 NVIDIA OPTIX 的 GPU 光子模拟 RAPIDS：GPU 加速平台的内与外

CPU SIMD 英文全称：Single Instruction, Multiple Data。中文全称：单指令，多数据。 SIMD 是一种并行计算的方法，它在同一时间对多个数据进行同样的操作。SIMD 是现代 CPU 中的一项重要功能，可以提高数据并行处理的效率。在 CPU 中，SIMD 是通过向量寄存器来实现的，这些寄存器能够同时存储多个数据。常见的 SIMD 指令集包括 Intel 的 MMX、SSE 和 AVX，以及 ARM 的 NEON。 GPU SIMD GPU（图形处理器）也有 SIMD 功能，但是其实现方式和 CPU 略有不同。GPU 由许多小的处理单元组成，每个处理单元可以执行相同的指令，但是对不同的数据进行操作。因此，GPU 的 SIMD 更加强大，能够同时处理更多的数据。 GPU SIMD 主要用于图形渲染和计算密集型任务，如深度学习和物理模拟。NVIDIA 的 CUDA 和 AMD 的 OpenCL 是常见的利用 GPU SIMD 的编程框架。

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