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关于训练深度学习模型问答
GPU可以使用TCP,其中GPU数据被复制回CPU,CPU再协调与另一个节点上的CPU和GPU之间的通信。显然,这在整个TCP协议中增加了很多延迟。 另一种方法是通过RoCEv2或RDMA实现,其中CPU、FPGA和/或GPU通过行业标准的RDMA通道进行通信。因此,您可以在没有传统网络软件层的额外延迟的情况下发送和接收数据。 第三种方法是GDR,其中一个节点上的GPU可以直接与另一个节点上的GPU通信。这是通过网络接口完成的,基本上是GPU彼此之间的通信,绕过了传统的网络软件层。
数据中心加速器市场年复合增长率为36.7% 深度学习推动增长 到2026年,1/3的服务器将用于DL训练或推断 DL将占据大多数云工作负载 到2026年,训练应用将成为服务器应用的主要部分
AI工作负载的计算需求每10个月翻一倍 AI的采用将加速并影响许多行业 灵活且具有成本效益的规模化基础设施对于利用这项新技术至关重要 用户需要一个统一的云原生平台来进行训练和推断 诸如Kubernetes、PyTorch、Ray、SynapseAI SDK等技术使AI开发人员能够快速利用AI技术在他们的应用场景中。