从2022年火爆全球的元宇宙，到今年的ChatGPT，以人工智能为代表的科学技术正在创造出无限的可能，而这背后，离不开算力的强力支撑，这也成为异构计算如何火爆的原因之一。 事实上，异构计算并非新的概念，其早在上世纪80年代中期就已经被提出，当时便被认为有着计算能力强、可扩展性好、资源利用率高等特点。随着数据处理技术的不断成熟，以及人工智能技术的飞速发展，异构计算已经成为当前和未来的主要计算方式。 2021年7月，工信部发布《新型数据中心发展三年行动计划》明确提出，推动CPU、GPU等异构算力提升，逐步提高自主研发算力的部署比例，推进新型数据中心算力供应多元化。 虽然异构计算的快速发展给企业创新
作为CPU与存储之间的连接通道，PCIe自推出以来始终扮演着重要的作用。随着大数据分析、视频渲染等技术的飞速发展，PCIe6.0标准于去年初正式发布，相比较上一代PCIe5.0规范，带宽再次翻倍，达到了64GT/s。虽说PCIe6.0发布并未引起太多用户的关注，但作为CXL3.0软件栈协议规范的物理连接承载平台，PCIe6.0将真正承载起CPU与GPU（AI加速器）、CPU与DPU（智能万卡NIC）、以及CXL内存模块（可以理解为其他CPUDDR内存）的连接，成为异构计算架构下数据交互的高速公路。PCIe技术，数据交互的高速公路PCIe总线的前身是PCI（PeripheralCompon
作为CPU与存储之间的连接通道，PCIe自推出以来始终扮演着重要的作用。随着大数据分析、视频渲染等技术的飞速发展，PCIe6.0标准于去年初正式发布，相比较上一代PCIe5.0规范，带宽再次翻倍，达到了64GT/s。虽说PCIe6.0发布并未引起太多用户的关注，但作为CXL3.0软件栈协议规范的物理连接承载平台，PCIe6.0将真正承载起CPU与GPU（AI加速器）、CPU与DPU（智能万卡NIC）、以及CXL内存模块（可以理解为其他CPUDDR内存）的连接，成为异构计算架构下数据交互的高速公路。PCIe技术，数据交互的高速公路PCIe总线的前身是PCI（PeripheralCompon
记录：在复现论文代码时碰到使用keras环境，于是在自己windows系统的台式机（RTX3080；CUDA11.7）上进行了安装，但是发现台式机的显存无法支持程序的运行。于是将一摸一样的环境配置到更大现存的Ubuntu服务器（CUDA11.7）上，但配置环境出错，一直无法调用GPU。经过一天的摸索，从网上其他博客中找到答案，虽然不懂其中的道理，但先记录下来。1.待配置环境的版本Python:3.8.0CUDA:11.3.1cuDNN:8.2.1Tensorflow-gpu:2.7.0Keras:2.7.02.Windows下使用conda和pip安装Tensorflow-gpu以及Kera
记录：在复现论文代码时碰到使用keras环境，于是在自己windows系统的台式机（RTX3080；CUDA11.7）上进行了安装，但是发现台式机的显存无法支持程序的运行。于是将一摸一样的环境配置到更大现存的Ubuntu服务器（CUDA11.7）上，但配置环境出错，一直无法调用GPU。经过一天的摸索，从网上其他博客中找到答案，虽然不懂其中的道理，但先记录下来。1.待配置环境的版本Python:3.8.0CUDA:11.3.1cuDNN:8.2.1Tensorflow-gpu:2.7.0Keras:2.7.02.Windows下使用conda和pip安装Tensorflow-gpu以及Kera
衡宇发自凹非寺量子位|公众号QbitAI不做大模型，就没有算力用。这是ChatGPT点燃AI风口后，国内某top3高校AI实验室的残酷现状。同一个实验室里，非大模型团队6人用4块3090卡，比起同实验室的大模型团队10个人用10块A800卡，本就已经不算富裕。现在，校企合作也更偏爱大模型。去年11月ChatGPT发布后，与非大模型团队合作的企业骤减，近期找上门的，也是张口就问：“你们做大模型不？”做，有高校和企业的通力支持；不做？那就只能眼睁睁看着算力花落别家。哪怕某量化私募基金的有10000张A100卡，还对高校研究团队开放申请，也不见得能落一张到你头上。“要是我们组能分到一些就好了。”看到
衡宇发自凹非寺量子位|公众号QbitAI不做大模型，就没有算力用。这是ChatGPT点燃AI风口后，国内某top3高校AI实验室的残酷现状。同一个实验室里，非大模型团队6人用4块3090卡，比起同实验室的大模型团队10个人用10块A800卡，本就已经不算富裕。现在，校企合作也更偏爱大模型。去年11月ChatGPT发布后，与非大模型团队合作的企业骤减，近期找上门的，也是张口就问：“你们做大模型不？”做，有高校和企业的通力支持；不做？那就只能眼睁睁看着算力花落别家。哪怕某量化私募基金的有10000张A100卡，还对高校研究团队开放申请，也不见得能落一张到你头上。“要是我们组能分到一些就好了。”看到
文章目录TensorFlow简介TensorFlow是什么tensorflow版本变迁tensorflow2.0架构安装过程常用IDE安装python3.9的安装Anaconda的安装CUDA安装cuda软件安装cuDNN神经网络加速库安装配置环境变量TensorFlow的gpu版本安装TensorFlow简介TensorFlow是什么TensorFlow是深度学习领域使用最为广泛的一个Google的开源软件库（最初由Googlebrainteam进行开发的内部库，由于它的易用性Google决定把它开源出来）.采取数据流图，用于数值计算.节点——处理数据线——节点间的输入输出关系数据流图中的数
文章目录TensorFlow简介TensorFlow是什么tensorflow版本变迁tensorflow2.0架构安装过程常用IDE安装python3.9的安装Anaconda的安装CUDA安装cuda软件安装cuDNN神经网络加速库安装配置环境变量TensorFlow的gpu版本安装TensorFlow简介TensorFlow是什么TensorFlow是深度学习领域使用最为广泛的一个Google的开源软件库（最初由Googlebrainteam进行开发的内部库，由于它的易用性Google决定把它开源出来）.采取数据流图，用于数值计算.节点——处理数据线——节点间的输入输出关系数据流图中的数
自从Meta发布「开源版ChatGPT」LLaMA之后，学界可谓是一片狂欢。先是斯坦福提出了70亿参数Alpaca，紧接着又是UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI发布的130亿参数Vicuna，在超过90%的情况下实现了与ChatGPT和Bard相匹敌的能力。今天，「卷王」UC伯克利LMSysorg又发布了70亿参数的Vicuna——不仅体积小、效率高、能力强，而且只需两行命令就能在M1/M2芯片的Mac上运行，还能开启GPU加速！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning恰在今天，HuggingFace的研究人员也
