异构计算平台上面向高性能计算的矩阵转置.pdf
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异构计算平台上面向高性能计算的矩阵转置
I目录
■CONTENTS
第一部分异构计算环境下矩阵转置加速算法2
第二部分数据重分布优化策略4
第三部分数据局部性提技术6
第四部分并行计算粒度优化8
第五部分处理器异构性利用方法10
第六部分通信开销降低方法14
第七部分存储层次优化17
第八部分性能模型与评估20
第一部分异构计算环境下矩阵转置加
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探索高性能CPU-GPU异构计算平台的任务调度策略：挑战、创新与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息技术迅猛发展的当下，数据量呈爆炸式增长，各类复杂计算任务不断涌现，对计算机计算性能提出了前所未有的挑战。传统单一处理器架构，无论是中央处理器（CPU）还是图形处理器（GPU），都难以满足日益增长的计算需求。在此背景下，异构计算应运而生，成为解决高性能计算问题的关键途径。
异构计算，主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式，常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。异构计算通过整合多种计算资源，充分发挥不同处理器的优势，实现计算
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高维稀疏矩阵异构平台转置优化.pdf
高维稀疏矩阵异构平台转置优化
I目录
■CONTENTS
第一部分异构平台矩阵转置方法2
第二部分高维稀疏矩阵特点及挑战5
第三部分分布式内存模型转置优化7
第四部分异构平台数据传输瓶颈分析10
第五部分缓存机制对转置性能提升12
第六部分算法并行化设计及实现15
第七部分并行计算环境的负载均衡16
第八部分异构平台转置优化
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Alluxio：面向 AI 计算的高性能数据访问平台.pdf
云原生大数据AI一体化数据编排平台
2024企业信息安全峰会大会以“直面信息安全挑战，创造最佳实践”为主题，聚焦企业信息安全技术与实践等热点话题，致力于推进企业信息安全体系建设，加强企业信息安全管理，助推企业信息安全生态圈的健康发展。
-Alluxio在AI/ML场景的应用
张青锋
james.zhang@
云原生大数据AI-技术栈及业务生态
2024企业信息安全峰会大会以“直面信息安全挑战，创造最佳实践”为主题，聚焦企业信息安全技术与实践等热点话题，致力于推进企业信息安全体系建设，加强企业信息安全管理，助推企业信息安全生态圈的健康发展。
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云原生大数据AI一体化-Alluxio参考架构
通
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基于高性能计算的矩阵分解.docx
基于高性能计算的矩阵分解
摘要
矩阵分解是一种推荐系统的有效算法。随机梯度下降法（SGD）是目前最常用的矩阵分解算法之一。然而，在面临大规模的数据集时，串行的SGD算法运行起来需要大量时间，无法满足推荐系统对于时效性的要求。现在的并行SGD算法通常采用将矩阵分块，将不同行、不同列的分块分配给不同处理单元并行计算。现有的基于SGD的矩阵分解并行算法主要有DSGD、FPSGD、CUMSGD。DSGD算法各个节点在各个分块更新后需要同步等待，每次更新的速度取决于负载最重的计算节点。FPSGD是基于共享内存的并行算法，无需进行同步等待，但其在面临特别大规模的数据时，内存可能无法满足要求。本文基于上述
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4 混合态异构高性能计算平台网络发展的趋势和挑战.pdf
混合态异构高性能计算
平台网络发展的趋势和挑战
演讲 ：奥工科技
目录
01 混合态异构高性能计算简介
02 混合态异构高性能计算平台网络
03 网络在高性能计算中的重要性
04 智能计算网络未来展望
混合态异构高性能计算简介
高性能计算基本概念
高性能计算(High performance computing ， 缩写 HPC) 指通常
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OpenCL跨平台异构计算框架.docx
PAGE1/NUMPAGES1
OpenCL跨平台异构计算框架
TOC\o1-3\h\z\u
第一部分OpenCL概述 2
第二部分OpenCL异构计算模型 6
第三部分OpenCL平台和设备模型 9
第四部分OpenCL编程语言基础 12
第五部分OpenCL内存模型 14
第六部分OpenCL核函数和内核空间 18
第七部分OpenCL事件和同步 21
第八部分OpenCL跨平台异构计算应用 23
第一部分OpenCL概述
关键词
关键要点
OpenCL框架
1.OpenCL是一种跨平台异构计算框架，可在各种计算设备（如CPU、GPU、FPGA）上执行计算任务。
2.OpenCL提供了一种
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大模型时代的异构计算平台.docx
演讲提纲
01GPT-3开启大模型时代
01
02超大模型训练对基础设施的需求
02
03软硬结合的联合优化
03
04大模型发展推动基础设施演进
04
Lj百度智能云
01
GPT-3开启大模型时代
大模型带来质的效果飞跃
32条样本即可达到BERT的效果以OpenAIGPT-3为例
32条样本即可达到BERT的效果
1750亿模型带来了质的效果飞跃
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演讲提纲
超大模型训练对基础设施的需求
GPT-3开启大模型时代
04
02
03
GPT-3开启大模型时代
01
Lj百度智能云
大模型带来质的效果飞跃
1750亿模型带来了质的效果飞跃
32条样本即可达到BERT的效果
以OpenAIGPT-3为例
提升40%
}
提升
20%
数学计算
多轮问答
阅读理解
大模型带来AI通用性显著提升
超大规模模型逐渐具备使用处理各种新任务的通用能力
注：基于GPT-3的实验分析
指代推理
SAT考试
新词构造
爆款应用拉动大模型训练需求
AIGC文生图
ChatGPT
Jared,etal.2020.
ScalingLaw三要素
模型大小(十亿参数)
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面向能耗优化的异构计算平台任务调度方法研究与实现
一、引言
随着科技的不断进步，计算设备的应用范围逐渐扩大，同时也面临着能源消耗与效率的问题。面对异构计算平台的复杂性及多样性的任务需求，如何进行有效的任务调度以实现能耗优化成为了一个重要的研究课题。本文旨在研究并实现一种面向能耗优化的异构计算平台任务调度方法，以期在提高计算效率的同时降低能源消耗。
二、研究背景与意义
随着大数据、人工智能等领域的快速发展，计算设备的能耗问题日益突出。异构计算平台因其具有多种类型的处理器和丰富的计算资源，成为了解决复杂计算任务的有效途径。然而，如何有效地调度这些任务在异构平台上进行，以实现能耗优化和性能提升，是一
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高性能计算平台收费详单.docx
高性能计算平台收费详单
一、用户信息
年月日
姓名
职工号/学号
单位名称
E-Mail
移动电话
二、申请计算资源信息
□共享模式申请（按实际使用资源类型和核时计费）
缴费金额（元）
使用用户及配额
用户名：配额：元
用户名：配额：元
用户名：配额：元
□独占模式申请（按使用资源类型和租用时长计费）
缴费金额（元）
租用类型
□双路CPU节点____台
□双卡GPU节点____台
□四卡GPU节点____台
□八卡GPU节点____台
□胖节点____台
使用用户列表
□存储申请（按超过2TB的部分申请）
缴费金额（元）
使用用户及配额
用户名：配额：元
用户名：配额：元
用户名：配额：元
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基于网格的高性能计算平台.pdf
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高性能计算平台搭建合同.doc
高功能计算平台搭建合同
合同编号：__________
甲方（委托方）：
乙方（受托方）：
第一章定义及术语
1.1本合同中，以下术语具有以下含义：
1.1.1“高功能计算平台”指由乙方搭建的，能够满足甲方科研、生产、管理等方面计算需求的服务器系统。
1.1.2“服务”指甲乙双方在本合同项下约定的由乙方为甲方提供的高功能计算平台搭建及相关服务。
1.1.3“合同产品”指甲方委托乙方搭建的高功能计算平台及相关的软件和硬件设备。
第二章合同标的
2.1乙方根据甲方的委托，为甲方搭建高功能计算平台，包括但不限于硬件设备采购、软件安装配置、系统集成等工作。
2.2乙方应保证所提供的高功能计算平台满足以
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高性能计算平台租赁协议.doc
高功能计算平台租赁协议
合同编号：__________
甲方（出租方）：________________
地址：_________________________
联系方式：_____________________
乙方（承租方）：________________
地址：_________________________
联系方式：_____________________
第一章定义及术语
1.1本协议中，以下简称“甲方”指________________，以下简称“乙方”指________________。
1.2“租赁物”指甲方拥有所有权的________________高功能计算平台
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面向异构计算的软件加载运行技术规范.docx
1
面向异构计算的软件加载运行技术规范
1范围
本文件规定了面向异构计算的软件加载运行技术要求及对应的测试方法。其中加载过程的技术要求包含时延、存储需求、兼容性、完整性、缓存性能；运行过程的技术要求包含响应时间、运行时间、计算时间、输入输出时间、内存占用、功耗。
本文件适用于异构计算场景下软件的设计和使用者。
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T25000.40—2018系统与软件工程系统与软件质量要求和评价（SQuaR
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异构计算芯片.ppt
异构计算之“全家福”
异构计算产生的背景
深度学习、
视频转码、
图片压缩解压缩、HTTPS加密
……
摩尔定律
计算需求
人类日益增长的计算需要
和
不平衡不充分的CPU发展
之间的矛盾！
CPU、GPU、FPGA比较
浮点计算能力
成本
功耗
备注
CPU/E5-2680V4
1.08T FLOPs/s
10K
120W
增加CPU核数、提高CPU频率、增加计算单元个数
GPU/Tesla M40
7.00T FLOPs/s
30K
250W
算法本身的串行处理会导致GPU浮点计算能力的显著降低
FPGA/V7-690T
1.80T FLOPs/s
10K
30W
低功耗，高性能，低延时