登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文讲解深度学习计算性能中的多GPU的简介实现。通过PyTorch的DataParallel实现多GPU并行训练，以ResNet-18为例，对比单/双GPU训练效果，验证了并行化对复杂模型的可扩展性优势，加速了训练过程。
本文介绍了上帝之心的算法及其Python实现，使用Python语言的性能分析工具测算性能瓶颈，将算法最耗时的部分重构至CUDA C语言在纯GPU上运行，利用GPU核心更多并行更快的优势显著提高算法运算速度，实现了结果不变的情况下将耗时缩短五十倍的目标。
- Azure Linux 3.0.20241203 版本发布，安全启动方式变更及大量安全更新- fwupd 2.0.3 版本发布
《AI算力的阿喀琉斯之踵：内存墙》一文曾指出，过去20年，硬件算力峰值增长了90000倍，但是DRAM/硬件互连带宽只增长了30倍。在这个趋势下，特别是芯片内或者芯片间的数据传输会迅速成为训练大规模AI模型的瓶颈。上个月，在英伟达GTC 2024大会上发布了“更大的GPU”：新一代Blackwell 架构的B200和GB200 GPU ，其中B200采用台积电4nm工艺，晶体管数量高达2080亿，
