GPU算力
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大模型训练中的同步与异步模式
在深度学习领域，GPU（图形处理器）因其高效的并行计算能力而成为训练深度神经网络的常用硬件。当我们在一个GPU上训练模型时，我们通常会使用一种称为“数据并行”（Data Parallelism）的技术，将数据集分成多个小块，并在多个GPU上并行处理。
为什么 GPU 引领加速计算时代
目前，人工智能（图像语音识别、无人驾驶等）、视频处理、VR、生命化学、金融证券数据分析等是GPU 运用的优先爆发领域。可以说，GPU并行计算是时下最流行的方式，简而言之，GPU可以同时做N件比较简单的事情，因此效率比较高。
一文读懂 GPU 参数选择
目前， GPU 服务器主要应用于科学计算、视频编解码等不同场景领域。它可以为应用提供非凡的加速计算能力，将应用程序计算密集的工作负载转移到GPU。根据Market Growth Insight的数据，到2026年底，应用于人工智能市场的GPU份额预计将达到20亿美元。
人工智能、GPU 与云计算的关系和应用
近年来，人工智能已经渗透不同行业不同领域，随着人工智能算法突飞猛进地发展，越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效地实施，算力是未来人工智能应用取得突破的决定性因素，GPU的运用加速了人工智能的计算速度。
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