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CPU vs GPU:不仅仅是一字之差

当今科学技术的飞速发展,社会已经迈入了信息时代的智能化阶段。人脸识别、智能客服、个性化推荐等应用已经深入到日常生活的各个方面。这些看得见的应用背后,是看不见的算力在默默地支撑着。在满足这些高算力需求的过程中,CPU 和 GPU 作为计算机的核心组件发挥着重要的承载作用。那么,CPU 和 GPU 到底是什么?它们又有什么区别? 随着数据成为五大生产要素之一,算力的作用变得愈发重要。算力即计算能力(Computing Power),更具体来说,算力是指数据中心的服务器通过对数据进行处理后实现结果输出的一种能力。 算力的概念起源于计算机的发明初期。最早的计算机是由机械装置完成计算任务,而算力指的就是这些机械装置的计算能力。随后,半导体技术的出现和发展,集成电路问世,开启了芯片时代。计算机在芯片的加持下,功能越来越强大,体积也越来越小,最终诞生了个人计算机(PC),成为人类最重要的算力工具。 而后人工智能和大数据技术的迅猛发展也带动了算力需求的飞速增长。无论是训练复杂的神经网络模型,还是进行大规模数据分析和处理,算力都扮演着至关重要的角色。如今,芯片已经成为算力的主要载体。当我们谈论算力时,实...

Ray on ACK 实践探索之旅 - RayCluster 篇

作者:张杰、霍智鑫、行疾 什么是 Ray? Ray 是一个开源框架,专为构建可扩展的分布式应用程序而设计,旨在通过提供简单直观的 API,简化分布式计算的复杂性,让开发者能够便捷高效地编写并行和分布式 Python 应用程序。 Ray 的统一计算框架由三层组成: Ray AI libraries 一个开源、Python 语言的特定领域库集,为 ML 工程师、数据科学家和研究人员提供了一个可扩展且统一的 ML 应用程序工具包。 Ray Core 一个开源的 Python 通用分布式计算库,使机器学习工程师和 Python 开发人员能够扩展 Python 应用程序并加速机器学习工作负载。 Ray Cluster Ray 集群由一个 Head 节点(负责协调和管理整个 Ray 集群,以及运行 Ray 的一些关键的全局服务)和若干个 Worker 节点(实际执行计算任务的节点,可以自动伸缩以适应工作负载的资源需求变化)组成,Worker 节点连接到 Head 节点。Ray 集群可以部署在物理机、虚拟机、Kubernetes 以及各种云环境之上。 图源:https://docs.ray.io/e...

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