高性能计算GPU解决方案系列课程四--计算节点

简介:
4 .      计算节点

计算节点是高性能集群中的最主要的计算能力的体现,目前,主流的计算节点有同构节点和异构节点两种类型。

4.1.   构计算节点
同构计算节点是指集群中每个计算节点完全有CPU计算资源组成,目前,在一个计算节点上可以支持单路、双路、四路、八路等CPU计算节点。

Intel和AMD CPU型号、参数详见 http://www.techpowerup.com/cpudb

4.2.   异构计算节点
异构计算技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。异构计算的目的一般是加速和节能。

目前,主流的异构计算有:CPU+GPUCPU+MICCPU+FPGA

4.2.1.   CPU+GPU异构计算
在CPU+GPU异构计算中,用CPU进行复杂逻辑和事务处理等串行计算,用 GPU 完成大规模并行计算,即可以各尽其能,充分发挥计算系统的处理能力。由于CPU+GPU异构系统上,每个节点CPU的核数也比较多,也具有一定的计算能力,因此,CPU除了做一些复杂逻辑和事务处理等串行计算,也可以与GPU一起做一部分并行计算,做到真正的CPU+GPU异构协同计算。

目前,主流的GPU产品来自于NVIDIA。

原文发布时间为:2016-7-11 13:33:23
原文由:十四王爷 发布,版权归属于原作者 
本文来自云栖社区合作伙伴NVIDIA,了解相关信息可以关注NVIDIA官方网站
相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
目录
相关文章
|
6月前
|
人工智能 并行计算 PyTorch
【PyTorch&TensorBoard实战】GPU与CPU的计算速度对比(附代码)
【PyTorch&TensorBoard实战】GPU与CPU的计算速度对比(附代码)
351 0
|
27天前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
GPU加速与代码性能优化:挖掘计算潜力的深度探索
【10月更文挑战第20天】GPU加速与代码性能优化:挖掘计算潜力的深度探索
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据挖掘
GPU加速:解锁高性能计算的未来
【10月更文挑战第20天】GPU加速:解锁高性能计算的未来
58 1
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 弹性计算
阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器提供多种配置选项,包括CPU+GPU、CPU+FPGA等组合,支持高性能计算需求。本文汇总了阿里云GPU服务器的价格信息,涵盖NVIDIA A10、V100、T4、P4、P100等多款GPU卡,适用于人工智能、机器学习和深度学习等场景。详细价格表和实例规格见文内图表。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 编解码
阿里云服务器计算架构X86/ARM/GPU/FPGA/ASIC/裸金属/超级计算集群有啥区别?
阿里云服务器ECS提供了多种计算架构,包括X86、ARM、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器及超级计算集群。X86架构常见且通用,适合大多数应用场景;ARM架构具备低功耗优势,适用于长期运行环境;GPU/FPGA/ASIC则针对深度学习、科学计算、视频处理等高性能需求;弹性裸金属服务器与超级计算集群则分别提供物理机级别的性能和高速RDMA互联,满足高性能计算和大规模训练需求。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据库
阿里云服务器架构区别解析:从X86计算、Arm计算到高性能计算架构的区别参考
在我们选择阿里云服务器的架构时,选择合适的云服务器架构对于提升业务效率、保障业务稳定至关重要。阿里云提供了多样化的云服务器架构选择,包括X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器以及高性能计算等。本文将深入解析这些架构的特点、优势及适用场景,以供参考和选择。
阿里云服务器架构区别解析:从X86计算、Arm计算到高性能计算架构的区别参考
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 弹性计算
阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器提供多样化的选择,包括CPU+GPU、CPU+FPGA等多种配置,适用于人工智能、机器学习和深度学习等计算密集型任务。其中,GPU服务器整合高性能CPU平台,单实例可实现最高5PFLOPS的混合精度计算能力。根据不同GPU类型(如NVIDIA A10、V100、T4等)和应用场景(如AI训练、推理、科学计算等),价格从数百到数千元不等。详情及更多实例规格可见阿里云官方页面。
255 1
|
4月前
|
并行计算 API 数据处理
GPU(图形处理单元)因其强大的并行计算能力而备受关注。与传统的CPU相比,GPU在处理大规模数据密集型任务时具有显著的优势。
GPU(图形处理单元)因其强大的并行计算能力而备受关注。与传统的CPU相比,GPU在处理大规模数据密集型任务时具有显著的优势。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算
【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算
|
5月前
|
缓存 Serverless API
函数计算产品使用问题之GPU实例留运行但未进行 GPU 计算,是否还会计费
函数计算产品作为一种事件驱动的全托管计算服务,让用户能够专注于业务逻辑的编写,而无需关心底层服务器的管理与运维。你可以有效地利用函数计算产品来支撑各类应用场景,从简单的数据处理到复杂的业务逻辑,实现快速、高效、低成本的云上部署与运维。以下是一些关于使用函数计算产品的合集和要点,帮助你更好地理解和应用这一服务。

热门文章

最新文章