gpu服务器内存现代的CPU/GPU都会支持多任务/多线程

腾讯云自研GPU登场

准备睡觉，一个好消息传来！腾讯云自研GPU登场！

腾讯云星星海智慧木系GA01搭载了Radeon PRO™V620 GPU，以强大的计算单元和新可视管道的形式引入了重大的架构改进，利用最新的可视技术（包括DirectX®12Ultimate和FidelityFX™）实现了高分辨率游戏性能。

凭借最新的虚拟化功能、Infinity™高速缓存和32GB的GDDR6内存，Radeon PRO V620 GPU通过同时向多个用户提供高效、低延迟的内容流，重新定义云游戏。腾讯非常诚实直接写明了联合AMD一起研发。腾讯还发布了新的星星海自研GPU服务器，网卡，AI加速芯片等产品，全部应用于自家云服务器上。

国产显卡这次是真的来了

国产显卡这次是真的来了，而且一来就是两个品牌，实现了从0到1的突破。


芯动科技发布“风华1号”显卡，分别是中国第一款支持4K高性能信创的桌面显卡GPU、中国第一款服务器级显卡GPU。面向桌面、服务器市场。其右GDDR6X，是芯动科技除了NVIDIA之外全球唯一拥有此技术的。


不过可惜的是，购买的Imagination的授权。Imagination是全球领先的半导体知识产权(IP)供应商，Imagination曾为苹果供应图像处理器（GPU），在图像处理器（GPU）领域与高通、ARM三分天下，然后Imagination被中资49亿收购。


另一个国产显卡品牌叫景嘉微，它目前唯一的具有完整GPU芯片设计能力的国产公司，旗下芯片已经用于飞机、船舶等航天、航海领域。


之前被部分媒体报道，景嘉微推出了5系、7系、9系三个系列显卡。其中9系显卡已经曝出JM9231和JM9271两个型号，前者定位略低，性能大约相当于GTX 1050，后者定位较高，性能大约相当于GTX 1080。可惜的是，实测性能远不及GTX 1080，据说也就是入门级水平。


不过呢，大家也不要太过悲观。毕竟从0到1的突破是最难的。就像国产SSD，国产内存条一样。刚开始呢，好多网友都不抱什么希望，觉得是假的。一直等到光威推出了，采用长鑫颗粒的弈pro系列DDR4内存条之后，大家才知道国产内存条是真的来了，而且性能也不差。至于国产SSD，也是光威推出了弈pro系列的SSD，让大家知道了长江存储的实力。


我现在手里，用的光威国产内存，光威国产SSD，一样觉得很好用。这如果放在几年前，是想都不敢想的。


所以，在没有看到国产显卡实物上市之前，一切皆有可能。就是性能方面不足，比不上英伟达，AMD，英特尔，苹果这些，也很正常。有总比没有强，大家觉得呢？

想了解自己的PyTorch程序如何分配GPU内存吗

想了解自己的PyTorch程序如何分配GPU内存吗？最近，PyTorch核心开发者和FAIR研究者Zachary DeVito添加了一个实验性API，它使用火焰图来可视化PyTorch中的GPU内存分配。

项目地址：https://zdevito.github.io/2022/08/16/memory-snapshots.html

【ChatGPT最新动态】

【ChatGPT最新动态】

1. 腾讯云推出针对中文的ChatGPT模型，以加速语音对话AI的开发。

2. 一个新的 ChatGPT-Small 模型发布，使用半精度算法来将GPU内存使用量减少到最小。 

3. 与大多数NLP任务一样，ChatGPT也支持迁移学习。 

4. ChatGPT还可以扩展到多人会话场景中，并在不同情感或场景上表现出色。

5. ChatGPT还可以用于问答，语义分析和情感分析，能够根据不同的场景快速调整AI性能。
6. ChatGPT可以与其他强大的NLP和语音处理工具集整合，使用户能够自定义AI应用。

7. GPT4.0 是OpenAI开发的一个预训练模型，它可以生成语言，根据上下文学习新词汇。GPT4.0旨在将机器学习应用到具体问题上，而不是着眼于其中能够应用的理论部分。GPT4.0也可以帮助创建包含大量信息的元数据库，并将新学习到的内容快速集成到数据中。它运行在TensorFlow和PyTorch上，提供包含不同数量参数的多个版本（从124M到7.6B参数)。 GPT-4在NLP中使用Transformer网络来实现语义理解能力、自然语法能力、逻辑思考能力以及写作风格和文字衔接的能力.
信息就是价值，让我们一同关注chatgpt的动态。

北疆金股ChatGPT之CPO光模块光电共封和AI智能芯片（CPU）概念股

北疆金股ChatGPT之CPO光模块光电共封和AI智能芯片（CPU）概念股


1.澜起科技。全球领先的互联类芯片设计公司。公司主打产品内存接口芯片全球领先，同时布局 PCIe Retimer 芯片、津逮服务器 CPU 平台、AI 芯片等多款产品。公司已经量产DDR5内存接口芯片及内存模组配套芯片，DDR5内存模组渗透率的提升将带动公司DDR5相关芯片的销售持续增长


2.浪潮信息​。国内的GPU服务器是AI服务器的主流，而浪潮的GPU服务器在国内互联网行业市占率超过60%。根据搜狐的信息，BAT三巨头有90%的AI计算GPU服务器来自浪潮，全球计算最高密度的GPU服务器、全球最大规模的GPU加速阵列也都是由浪潮研制


3.复旦微电​​。公司在国内FPGA芯片设计领域处于领先地位，公司于20M8年第二季度率先推出28nm工艺制程的亿门级FPGA产品，SerDes传输速率达到最高13.1Gbps,并在20M9年正式销售，目前已经向国内数百家客户发货，填补了国产高端FPGA的空白


4.东方中科。子公司万里红拥有数字水印相关技术，主要用于安全保密、隐写溯源等领域。另外，在芯片领域方面，公司此前与北京灵汐科技有限公司签署战略合作协议，双方将在类脑芯片产品、硬件产品、算法及解决方案领域展开深入的合作（灵汐科技已申请AI芯片发明专利超280项）


5.景嘉微。景嘉微成功研发出国内首款国产低功耗GPU芯片JM5400，打破了国外长期垄断我国GPU市场的局面。截止到目前，景嘉微是国内唯一自主研发GPU并用于商用的公司，被称为“中国英伟达”


6.左江科技​。A股稀缺的DPU物联网芯片。DPU是以数据为中心的专用处理器，DPU正成为专用计算芯片的新贵。美国芯片巨头英伟达公司甚至将其定位为数据中心继CPU和图形处理器（GPU）之后的第三颗主力芯片，掀起了行业热潮。


7.CPO光通信。
一联特大涨67％，目前为光通信的龙头，短期调整天孚通信上位。
二光讯科技：量子芯片研发成功➕CPO光电共封光通信。周五市值150亿附近的光讯科技受利好量子芯片研发成功尾盘直接拉涨停。
三通宇通信：涨幅20％附近，短期做t中。

AMD将发力服务器

AMD将发力服务器？AMD宣布推出instinct MI200加速器系列！
MI200 系列基于 AMD 的新 CDNA
2 架构，是过去五年 AMD 服务器 GPU 计划的顶峰。通过将他们的 GPU 架构经验与台积电的最新制造技术以及芯片到芯片 Infinity Fabric 等本土技术相结合，AMD 已经整合了他们迄今为止最强大的服务器 GPU。MI200 部件已经作为 Frontier 百亿亿级超级计算机合同的一部分运往美国能源部，AMD 希望这一成功将为公司开辟进入服务器市场的新途径。
Instinct MI200 的核心为CDNA2 图形计算芯片 (GCD)， MI200 系列加速器的发布在很多方面都是 AMD 过去几年所有努力的成果。这不仅是他们服务器 GPU 设计的下一步，也是 AMD 开始能够充分利用作为 CPU 供应商和 GPU 供应商的协同效应的地方。通过将他们的 Infinity Fabric 链接融入服务器 CPU 和服务器 GPU，AMD 现在能够在其 CPU 和 GPU 之间提供一致的内存空间，这对于正确的工作负载具有显着的性能优势。
GCD 是一款基于台积电 N6 工艺技术构建的适度芯片，使其成为基于该生产线构建的第一款 AMD 产品。根据 AMD 的说法，每个 GCD 是 290 亿个晶体管。就主要功能块而言，GCD 包含 112 个 CU，它们被组织成
4 个计算引擎。这与
4 个 HBM2E 内存控制器和
8 个 Infinity Fabric Links 配对……
之前有消息称，AMD市场份额正在逐步增加，现在服务器市场也这么给力，Intel应该感到有压力了吧？？

这是从价格上讲吗

这是从价格上讲吗，如果从单件配件价格，通常CPU、GPU、主板价格较高，硬盘、内存体现在多块，多根价格也会不低。如果说价值 少了谁好像都不行

在人工智能应用ChatGPT爆红之后

在人工智能应用ChatGPT爆红之后，人工智能概念也开启了“狂飙”模式，引起新一轮资本竞逐，群雄逐鹿的狂潮。而这也直接带火了硬件行业，受益最大的则是GPU显卡及存储器。在AI算力中，除了GPU性能，内存也非常重要。存储器的数据处理速度对于人工智能服务器的学习和计算性能能力变得很重要。据说，目前高带宽存储器(HBM)订单一直在激增。这可让正在为高库存及市场价下跌的存储器厂商们显得格外惊喜了。

GPU是什么

GPU是什么？主要有哪些应用

GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种专门用于处理图形、图像和视频的微处理器。与CPU（Central Processing Unit，中央处理器）不同，GPU更加专注于并行计算，这使得它们能够同时处理多个数据流。

GPU最初是为了图形渲染而设计的，但现在已经广泛应用于其他计算领域，如科学计算、数据分析和人工智能。GPU的设计旨在优化计算密集型任务，因此它们通常拥有大量的处理核心，能够同时执行多个计算任务。这种设计使GPU能够处理大量数据，而不会因为性能瓶颈而降低速度。

与CPU不同，GPU的设计更适合执行同样的计算任务。例如，对于矩阵乘法，CPU可能需要一次执行一个元素，而GPU则可以同时执行多个元素，因此在执行矩阵乘法时，GPU比CPU更快。由于GPU设计用于高速计算，因此它们在许多需要处理大量数据和需要高并发性能的应用程序中很受欢迎，例如游戏开发、视频处理和机器学习等。

总之，GPU是一种专门用于图形、图像和视频处理的微处理器，它能够高效地执行并行计算任务，适用于处理大量数据和需要高并发性能的应用程序。

人工智能（AI）软件的算力主要依靠GPU

人工智能（AI）在近年来迅速发展，已经被应用到各种领域，如自然语言处理、计算机视觉和机器学习等。这些任务需要大量的计算资源和复杂的算法，GPU图形处理器作为高性能并行计算设备被广泛使用。

首先，GPU相对于CPU的优势在于其高并行性。CPU在处理数据时采用的是单指令流多数据流（SIMD）方式，即一次只能处理一组数据。而GPU则采用单指令流多线程（SIMT）方式，可以同时进行多个计算任务，大大提高了计算效率。因此，GPU可以处理大量数据并行计算，适合处理计算密集型的任务。

其次，GPU拥有更高的浮点运算性能。浮点运算是计算机科学中一种重要的数学运算，是AI算法中的核心计算。而GPU拥有更多的浮点运算单元（FPU）和更大的浮点寄存器，可以处理更多的浮点运算，从而提高了AI算法的计算效率。

此外，GPU还拥有更高的内存带宽和更大的内存容量。AI模型通常需要大量的存储空间和高速内存来存储训练数据和模型参数。GPU提供了更高的内存带宽和更大的内存容量，可以更快地读取和写入数据，提高了训练模型的效率。

总之，GPU图形处理器在人工智能领域中的优势主要体现在高并行性、更高的浮点运算性能和更高的内存带宽和容量等方面。这些优势使得GPU成为训练深度神经网络和处理大规模数据集的首选计算设备。

现代的CPU/GPU都会支持多任务/多线程

现代的CPU/GPU都会支持多任务/多线程，这样在一个处理发生等待的时候，可以跑另外一个处理的计算，永这种方式来从整体上隐藏（部分抵消）内存访问延迟造成的性能浪费。

无论CPU还是GPU对于内存的访问延迟（耗时）都是很高的。因为内存和CPU在硬件上市分开的。而sin等计算虽然步骤较为复杂，但是不用离开CPU/GPU，一般几个时钟周期就可完成。

但是内存访问一般都要十数个甚至数百个时钟周期。这就是采样慢的原因。这个慢只是CPU/GPU等待数据的时间长，并不是说计算负荷很大。