GPU 虚拟化 [二]
2023-07-13 11:27:55 387
上文介绍的基于 SR-IOV 硬件虚拟化技术的 GPU，VF 的数量比较固定，且每个 VF 获得的资源是均分的、定额的。将这些 VF 透传给虚拟机后，由于各个虚机的 workload 不同，就可能出现某些 VF 的资源不够用，而另一些 VF 的资源用不完的情况。
GPU 虚拟化 [一]
2023-07-12 16:54:20 639
对于 GPU 这样的高速 PCIe 设备，虽然也可以借助 virtio 的方式来实现 guest VM 对 GPU 资源的共享，但因为需要 hypervisor 参与 emulation，效率不高。性能更佳的方案是将物理 GPU 以整体或部分的形式，“透传”给 VM。
实用干货：各种存储性能瓶颈场景下的分析和优化
2023-07-11 11:22:10 356
本文结合实践剖析存储系统的架构及运行原理，深入分析各种存储性能瓶颈场景，并提出相应的性能优化手段，希望对同行有借鉴和参考价值。
GPU微架构及生态研究框架（2023）
2023-07-10 13:05:14 529
GPU的核心竞争力在于架构等因素决定的性能先进性和计算生态壁垒。国内GPU厂商纷纷大力投入研发快速迭代架构，推动产业开放构建自主生态，加速追赶全球头部企业。国产替代需求持续释放叠加国际局势不确定性加剧，AI&数据中心、智能汽车、游戏等GPU需求有望高增，国产GPU迎来发展黄金期，我们看好国产GPU公司的发展与投资机遇。 GPU的核心竞争力在于架构等因素决定的性能先进性和计算生态壁垒。国内GPU厂商纷纷大力投入研发快速迭代架构，推动产业开放构建自主生态，加速追赶全球头部企业。国产替代需求持续释放叠加国际局势不确定性加剧，AI&数据中心、智能汽车、游戏等GPU需求有望高增，国产GPU迎来发展黄金期，我们看好国产GPU公司的发展与投资机遇。 第一，我们从性能和生态2个维度构建了GPU完整的研究体系。1）性能：决定GPU是否“高效”，其中微架构/制程是影响GPU性能的核心要素。2）生态：CUDA构筑通用计算坚固壁垒。 第二，提出在评估GPU性能的指标的重要性上：微架构、制程、流处理器数量、核心频率对GPU性能影响较大。我们详细梳理了GPU的微架构、制程、显存容量/位宽/带宽/频率、核心频率等各类性能参数及重要性程度，并利用“核心数*核心频率*2”公式对性能算力进行量化，揭示可用3DMark、MLPerf 等GPU软件跑分进行相关性能测试评估。 第三，详细拆解了NVIDIA Fermi和Hopper两大典型微架构的具体硬件实现，在顶点处理、光栅化计算、纹理贴图、像素处...
GPU 构成和工作原理 - 简介
2023-07-07 15:59:27 606
GPU 传统上是用于 graphic 的，但由于其适合并行计算的构造，近几年被越来越多地运用到深度学习和人工智能领域，刮起了一阵猪都能飞的风。尤其是最近国外 AIGC 的技术突破，让 GPU 再次成为一个关注的焦点。 所谓“适合并行计算”，应该是相对传统的 CPU 而言的。要论单个计算单元的能力，CPU 的 ALU（算术逻辑）和 FPU（浮点运算）是要强于 GPU 的：
为什么需要专门出现GPU处理图形工作？
2023-07-07 14:38:17 375
GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。
以GPU为中心的数据包处理，如何克服DPDK限制？
2023-07-05 11:23:02 562
本文解释了新的 NVIDIA DOCA GPUNetIO 库如何克服以前 DPDK 解决方案中的一些限制，向以 GPU 为中心的数据包处理应用程序迈进了一步。
Fujitsu、NVIDIA、AMD和Intel 高性能处理器架构分析
2023-06-30 10:13:35 485
本文主要分析和探讨国际上面向 E 级计算的先进高性能处理器的核心运算架构，包括 Fujitsu A64FX、NVIDIA H100、AMD MI250X 和 Intel PonteVecchio 4款高性能处理器，着重关注运算资源组织结构、数据和指令级并行方式、领域专用加速结构 DSA、支持数据类型和算力等方面,并总结和展望主流高性能处理器的运算架构研究发展现状和趋势,以期为国内自主研发面向后 E 级计算的高性能处理器提供技术参考和借鉴。 商用高性能计算处理器市场主要被NVIDIA、AMD和Intel3家公司长期占据,在面向E级计算 的 高 性 能 处 理 器 中,AMD 最 新 的Instinct MI250X处理器双精度浮点运算能力已经高达95.7TFlops，NVIDIA和Intel最新发布的高性能处理器峰值性能也均达到了数十 TFlops。 本文主要分析和探讨国际上面向 E 级计算的先进高性能处理器的核心运算架构，包括 Fujitsu A64FX、NVIDIA H100、AMD MI250X 和 Intel PonteVecchio 4款高性能处理器，着重关注运算资源组织结构、数据和指令级并行方式、领域专用加速结构 DSA、支持数据类型和算力等方面,并总结和展望主流高性能处理器的运算架构研究发展现状和趋势,以期为国内自主研发面向后 E 级计算的高性能处理器提供技术参考和借鉴。 本文选自“面向E级计算的高性能处理器核心运算架构研究进展”。 自治故障管理系统推理规则的智能学习技术 基于监督学习的稀疏矩阵自动任务分配 基于某国产...
Linux软RAID和LVM卷管理
2023-06-29 12:09:19 423
目前Linux系统中主流的是Ext（2/3/4）类型的文件系统，Ext文件系统主要由Super Block（超级块）、Inode表、Data block（数据块）组成。 而目前文件系统都比较大，如果将所有的Inode和Block放置在一起很不明智，这样数量都太庞大，而且不易管理。故Ext文件系统在格式化的时候都是区分为多个块组（Block Group），每个块组有独立的Inode/ Block/ Superblock。就像当兵一样，一个师里面有很多旅组成。
揭秘ChatGPT背后的“AI民工”：枯燥重复、按件计酬，时薪低至1美元
2023-06-28 12:01:37 372
1、人工智能通过在大量数据中寻找模式来学习，但首先这些数据必须由人类进行分类和标记，数据注释员由此应然而生，他们被视为隐藏在机器背后的“幽灵劳工”。 2、注释员们的工作枯燥而乏味，经常需要做重复性的工作，按件计酬，平均时薪在5到10美元（约合人民币36到72元）之间。到今年年初，部分注释员的时薪已经降到了每小时1到3美元（约合人民币7到22元）。 3、注释工作依然是人工智能的基础，它已经形成了完整的供应链。这类工作将在很长时间内继续存在。 4、注释工作与智能手机、汽车制造不同的地方在于，它有易变形和流动性，经常会流向运营成本更低的地方。