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浅析GPU通信技术(上)-GPUDirect P2P

目录 浅析GPU通信技术(上)-GPUDirect P2P 浅析GPU通信技术(中)-NVLink 浅析GPU通信技术(下)-GPUDirect RDMA 1. 背景 GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色, GPU的强大的并行计算能力,大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升,GPU间需要大量的交换数据,GPU通信性能成为了非常重要的指标。NVIDIA推出的GPUDirect就是一组提升GPU通信性能的技术。但GPUDirect受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制,无法做到更高的带宽,为了解决这个问题,NVIDIA提出了NVLink总线协议。 这个系列文章会对以上GPU通信技术做详细的介绍,旨在帮助开发者更好的利用这些技术对自己的应用做相应的优化。 本篇文章会先介绍一下GPUDirect技术,并着重

【F3使用场景】F3经典使用场景

1. 人工智能深度学习客户,推理应用最近两年,人工智能在全球掀起了巨大的应用热潮,除了互联网巨头,如Google,Facebook,Alibaba之外,涌现出众多的Start up公司,也都逐渐成为行业翘楚。在人工智能技术方案选择上,GPU无疑是现阶段的首选,这其中的主要原因,一方面,GPU完善的生态,高并行度的计算力,很好地帮助客户完成了方案的实现和部署上线;另外一方面,人工智能发展,仍处于早期阶段,各个行业都在从算法层面尝试寻找商业落地的可能性,是一个从“0”到“1”的过程。在可以预见的未来几年,随着人工智能落地应用越来越多,大规模商业部署渐渐成为可能,进而对于更低功耗,更低成本,更低处理延时,更多定制化等的需求,将会逐渐凸显。可是F3在人工智能大规模商业部署(推理应用)中,具备独特的性能优势和广阔的潜在空间不可小视。 低

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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