GPU 在高性能計算和深度學習加速中扮演着非常重要的角色, GPU 的強大的並行計算能力,大大提升了運算性能。隨着運算數據量的不斷攀升,GPU 間需要大量的交換數據,因此,GPU 通信性能成爲了非常重要的指標。在 AI 集羣中進行分佈式訓練時,通信是必要環節,同時也是相比於單機訓練而言多出來的系統開銷。通信與計算的時間比例往往決定了分佈式機器學習系統加速比的上限。因此,分佈式機器學習的關鍵是設計通 ⌘ Read more
GPU 在高性能計算和深度學習加速中扮演着非常重要的角色, GPU 的強大的並行計算能力,大大提升了運算性能。隨着運算數據量的不斷攀升,GPU 間需要大量的交換數據,因此,GPU 通信性能成爲了非常重要的指標。在 AI 集羣中進行分佈式訓練時,通信是必要環節,同時也是相比於單機訓練而言多出來的系統開銷。通信與計算的時間比例往往決定了分佈式機器學習系統加速比的上限。因此,分佈式機器學習的關鍵是設計通 ⌘ Read more