AI模型训练中如何平衡CPU和GPU的资源？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JgFkw8p2YiCJwrkjzX9cVGlAndc/al**与专注于通用计算任务的CPU 不同，GPU 特别优化用于并行处理。 **它由数千个较小的处理核心组成，每个核心能够同时执行多个操作。这种并行架构使GPU 能够 ...
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LLM推理加速，如何解决资源限制与效率挑战 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/JwqLwU8dDipwMfkJM7LcjTApnMd**技术发展需求： **随着人工智能技术的快速发展，特别是在深度学习和大型语言模型领域，对GPU的需求急剧增加。这些模型需要大量的计算资源进行训练和推理，而GPU因其并行处理 ...
GPU设计中的计算核心与分层缓存 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Z5XQwXROyi7xTFk0lPucdkBtnOg/a2ALU: GPU 的核心是fp 和int 计算，在ALU 里做。 指令decode 和issue 模块。 hierarchy memory: Cache (On Chip, SRAM) -> Local Memory ( Off Chip, DRAM, GDDR or HBM ) ...
容器化怎样实现资源快速分配？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZD5Qwbo3uiqcBakqmnNcvekenrh/a7尽管虚拟化技术在AI领域有着广泛的应用，但它也面临着一些挑战和局限。首先，虚拟化层的存在会引入额外的性能开销，这对高性能计算的AI应用尤其不利，特别是在GPU密集型任务中 ...
多GPU分布式推理技术的详细解读 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VIwfwas84i0n5PkQM9LckN67nPe/ag它采用了模型和优化器设计、计算与通信重叠、算子优化等优化措施，显著提升了训练效率和稳定性，具备深入的监控和诊断能力。其模型FLOPs利用率达到55.2%，比Megatron-LM高1.34 ...
GPU 架构革命如何推动算力民主化进程？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DfgzwjtcuimaAyk4E6PcEbAknpb/ab... GPU则化身拥有数万个微型计算单元的超级军团。这种架构革命使得矩阵运算 ... 编排调度系统：基于强化学习的资源分配算法，任务排队时间缩短83%. 异构计算支持 ...
优化Amazon EC2 上AI/ML 工作负载的GPU 利用率 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Ws5UwBM00iV9yrk8IJXcqKp1n6d此外，合理调整工作负载的分配也是提高GPU 利用率的重要手段。通过对工作负载进行分析和分类，可以将不同类型的任务分配到不同的GPU 上，以实现资源的最大化利用。同时 ...
戴尔为XAI提供的GPU如何优化服务器散热设计？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UFOdwkTariFJZ0kF6YPcyn6Hncd/abGPU在人工智能领域尤其是深度学习算法中扮演着至关重要的角色。深度学习模型的训练和推理过程需要大量的计算资源来处理海量的数据和复杂的神经网络运算。GPU因其并行计算 ...
动态资源调配技术解析：GPU算力如何实现智能感知分配 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IfEqwL1FDimgihkfcjjcIXHcnQf/aa这个革命性平台绝不仅是代码编辑器与GPU集群的简单堆砌，而是凝聚着NVIDIA二十年图形计算智慧的结晶体系。其核心架构采用模块化设计的神经突触网络，如同活体细胞般自适应 ...
亚马逊SageMaker推理的自动缩放功能资源分配误差如何解决
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PbI3wepd9iK5x2kSMVfc4kUmnse/ag例如，当模型需要处理大量的文本生成任务时，对CPU和GPU的计算能力要求会显著提高。如果没有自动缩放功能，可能会出现资源不足导致任务处理缓慢，或者资源浪费的情况。而有了 ...