#高性能计算
共 6 篇相关文章

·5 分钟
DOCA GPUNetIO:统一NVIDIA软件栈的GPU发起网络通信
NVIDIA DOCA GPUNetIO让网络通信成为GPU直接控制的一等操作,统一整个软件栈的GPU发起网络能力,为大规模AI训练、推理和HPC工作负载减少CPU瓶颈、降低延迟。
阅读全文 →

·5 分钟
TileLang:用Python语法写出高性能GPU内核的DSL
TileLang 是一门以 Python 为语法、面向 GPU/CPU/加速器的高性能内核开发领域特定语言(DSL)。本文解析其 tile 分块抽象、跨硬件设计与在大模型算子优化中的应用价值。
阅读全文 →

·6 分钟
循环展开优化Gauss-Seidel迭代:破解循环携带依赖瓶颈
深入解析Gauss-Seidel迭代法中的循环携带依赖问题,探讨如何通过循环展开技术打断依赖链、隐藏指令延迟,从而提升数值计算的实际性能表现及其中的工程权衡。
阅读全文 →
教程攻略·4 分钟
NVIDIA CUDA Tile:基于瓦片的GPU编程新范式详解
深入解析NVIDIA最新发布的CUDA Tile编程模型,了解其基于瓦片的GPU内核开发方式如何融合C++生态、优化数据局部性并加速Tensor Core计算,适用于HPC、深度学习和AI推理等场景。
阅读全文 →
教程攻略·5 分钟
NCCL多GPU通信优化实战:HPC高性能计算扩展指南
深入解析NVIDIA NCCL多GPU通信库的核心原理与优化策略,涵盖AllReduce、NVLink、GPUDirect RDMA等关键技术,帮助HPC和AI开发者掌握从单机多卡到超大规模集群的通信扩展之道。
阅读全文 →
教程攻略·6 分钟
GB200 NVL72块调度实战:Slurm如何榨干机架级NVLink性能
深入解析NVIDIA GB200 NVL72机架级NVLink架构特点,详解Slurm块调度策略如何通过拓扑感知分配、减少资源碎片化来最大化72 GPU互联效率,附配置要点与工作负载优化实践。
阅读全文 →