:Python高性能CPU/GPU/内存分析器#工具

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DIGITIMES警告高性能CPU和GPU在2022年还将涨价由于外界各种因素制约,今年PC处理器价格可能要大幅上涨了,而一些代工厂已经提前行动了,所以有需求的还是可以考虑合适的机会入手了。据Digitimes报道,消息人士表示,高性能CPU、GPU和FPGA芯片的供应商预计将在2022年大幅提高新产品价格,以抵消不断上涨的代工成本和持续高涨的运费。报道中提到,AMD将提高在台积电生产的所有7nm和5nm芯片的报价,因为从今年开始,台积电将成熟和先进工艺节点的报价提高了10-20%。据悉,NV也已向台积电支付了从今年开始的5nmRTX40GPU系列长期订单的预付款,并可能将部分高制造成本转嫁给客户。

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CPU性能+30%,GPU性能+25%,NPU性能几乎翻倍

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:基于Python的高性能并行编程

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富士通新技术可优化人工智能和高性能计算工作负载的CPU和GPU分配

富士通新技术可优化人工智能和高性能计算工作负载的CPU和GPU分配富士通开发了两项新技术,旨在优化强大的高性能计算系统上的CPU和GPU工作负载。该公司正致力于实时分配资源,以更好地管理具有高执行效率的进程,同时优化多个程序的并行处理。富士通表示,新解决方案旨在解决生成学习和其他人工智能相关技术的爆炸性需求所导致的全球GPU短缺问题。这些优化技术包括一个"自适应GPU分配器"(AdaptiveGPUAllocator),它似乎可以检测出程序是需要在GPU加速器上执行还是在CPU上执行。分配器是作为一个独立的服务器实现的,旨在测量代码执行性能。如果程序希望在HPC系统中使用GPU,分配器服务器就会批准访问,同时检查GPU和CPU上迷你批处理作业的处理时间。如果GPU批次测试不能充分缩短处理时间,分配器就会继续在CPU上重新分配作业。不幸的是,程序需要专门编写,以便通过专用框架使用新的分配器服务器,富士通公司证实了这一点。另一种优化高性能计算工作负载的解决方案是交互式高性能计算(InteractiveHPC),富士通将其描述为世界上第一种"在高性能计算系统上实时切换多个程序执行"的技术。富士通解释说,传统的控制方法采用单播通信,将程序执行"逐个"切换到每台服务器上。交互式HPC采用广播通信方法,向HPC系统中的每个计算节点发送切换指令。富士通表示,在256节点的高性能计算环境中工作时,新方法似乎足以将进程切换时间从几秒缩短到100毫秒。富士通对新GPU分配技术的计划主要集中在AI平台"Kozuchi"上,该公司的人工智能平台旨在为客户提供测试"先进人工智能技术"的快速方法。这项HPC优化技术还将应用于富士通的40量子位量子计算机模拟器。在计算即服务的高性能计算环境中的进一步应用似乎也在考虑之中。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1397253.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1397253.htm

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