Résumé
CUDA mooy platformu NVIDIA ngir bind ay prograam yuy daw ci GPU yi, di ubbi ay junni core ngir ordinatër paralel. Mooy fondasioŋ losisel bi soppi GPU yi ñu nekk motëru IA bu bees bi.
Prograam CUDA ak GPU dañuy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, latency bi, ak wóor gi ci escale bi.
Plongeur bu xóot
CUDA (Architecture de l'appareil unifié) dafay may developpeur yi ñu bind kode buy daw ci GPU NVIDIA yi, du ci CPU bi kese. Modèlu prograam bi mingi sëssé ci 'kernel' bi — muy liggéey bu ay junni thread yu woyof di def ci benn yoon, ñu boole leen ci ay bloc ak ay griy. Ginaaw GPU yi SIMT lañu (benn tegtal, thread yu bari), thread yépp ci benn groupe dañuy doxal benn tegtal ci done yu wuute, te loolu mooy gëna baax ci math matrix ak vecteur. Ñi gëna bari ci ñiy jëfandikoo IA duñu musa bind CUDA bu ñor; lu moy loolu, kaadar yu melni PyTorch ak TensorFlow dañuy woo bibliotek CUDA yiñ gëna defar - cuDNN ngir jëfandikoo reso neuronal ak cuBLAS ngir algèbre ligneer - ci suufu kapot bi. Bii xeetu losisel bu am solo te màgget mooy fose bi gëna mag ci NVIDIA: doonte chips yiy xëcc dañu gaaw, méngoo ak ecosystemu CUDA lu jafe la.
Gis-gis xarala
Ci CUDA dangay dugal kernel ci biir griy bu am ay blok thread; thread bu nekk dafay xayma benn piyeesu génne gi, ñu koy xàmmee ci block bi ak index thread bi. Performance mingi aju ci hierarchie mémoire bi: 'mémoire buñ bokk' bu gaaw ci puce bi ak mémoire global bu yeex, ak 'coalesced' access fu thread yi ci wetam di jàng adres yi ci wetam. Moytu divergence warp - fu thread yi ci 32-thread 'warp' jël car yu wuute te dañu wara serialize - mooy caabi itam ngir tëye cores GPU yi.
Xam prograam CUDA ak GPU
CUDA mooy platformu NVIDIA ngir bind ay prograam yuy daw ci GPU yi, di ubbi ay junni core ngir ordinatër paralel. Mooy fondasioŋ losisel bi soppi GPU yi ñu nekk motëru IA bu bees bi. Prograam CUDA ak GPU dañuy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, latency bi, ak wóor gi ci escale bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal CUDA ak GPU Programming ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ak tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo prograam CUDA ak GPU dañuy gëna baaxal architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
PyTorch dafay doxal ci saasi ay liggéey tensor ci GPU jaaraleko ci CUDA soo woowee .to('cuda')
cuDNN dafay joxe CUDA yuñ defaree loxo ci ay convolution yuy gaawlu tàggat modelu nataal
Ingénieur buy bind kernel CUDA ngir gaawlu ab simulation science
Triton bu AIU dafay may gëstukat yi ñu bind kernel GPU yu baax ci Python ci barabu CUDA C bu woyof
Modèlu jëfandikoo
CUDA ak GPU prograam ci jëf
PyTorch dafay doxal ci saasi ay liggéey tensor ci GPU jaaraleko ci CUDA soo woowee .to('cuda').
PyTorch dafay doxal ci saasi ay liggéey tensor ci GPU jaaraleko ci CUDA soo woowee .to ('cuda') Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
CUDA ak GPU prograam ci jëf
cuDNN di joxe loxo-tune CUDA jëfandikoo convolutions ngir gaawlu tàggat model nataal.
cuDNN di joxe loxo-tuned CUDA jëfandikoo convolutions yiy gaawlu tàggat model nataal Teams dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxe thresholds kalite ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ak topp njuréefi produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
CUDA ak GPU prograam ci jëf
Ingénieur buy bind kernel CUDA ngir gaawlu ab simulation scientifique buñ jagleel.
Ingénieur biy bind kernel CUDA ngir gaawlu simulation scientifique buñ jagleel ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp benefiis yi ak njëgu njuumte yi ci diir bu gàtt.
CUDA ak GPU prograam ci jëf
Triton bu AIU_PROTECTED_10_ dafay may gëstukat yi ñu bind kernel GPU yu baax ci Python ci barabu CUDA C bu woyof bi.
OpenAI's Triton may gëstukat yi ñu bind kernel GPU yu baax ci Python ci barabu niveau bu woyof CUDA C Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu eskalaasioŋ nit ci kaw jafe-jafe yi, ak topp produit yi ci njëg yi.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.