以上的解說是要強調CUDA GPU在電影工業上的特效運算擁有強大的效能表現。 對於除NVIDIA GPU 之外的每個機器學習 ASIC 來說，為 PyTorch 編寫一個完全支援所有 2000 多個運算元的高性能後端並非易事。 PrimTorch 將運算元的數量減少到約 250 個原始運算元，同時還保持 PyTorch 最終使用者的可用性不變。
戈登摩爾創造這個詞時，Intel的主要業務就是 DRAM。 他對電晶體密度和成本的預測在 2009 年之前對 DRAM 普遍適用。 NVIDIA 設計的晶片片上記憶體容量要少得多 ——A100 有 40MB，H100 有 50MB。 台積電 5 奈米晶片上的 1GB SRAM 需要約 200 平方毫米的矽，要實現相關的控制邏輯 / 結構，將需要超過 400 平方毫米的矽。 鑒於 A100 GPU 的成本在 1 萬美元以上，而 H100 更是接近 2 萬美元，從經濟角度看，這種方法是不可行的。 即使忽略NVIDIA 在資料中心 GPU 上約 75% 的利潤率，對於完全量產的產品，SRAM 記憶體的成本仍在 100 美元 / GB 左右。
nvidia cuda: CUDA 應用程式
將NVIDIA 2016 年的 P100 GPU 與最新的 H100 GPU 進行比較，我們會發現記憶體容量增加到原來的 5 倍（16GB → 80GB），FP16 性能增加到 46 倍（21.2 TFLOPS → 989.5 TFLOPS）。 這種兩階段的方法使得理解和調試程式碼更具挑戰性，因為在圖執行結束之前使用者無法看到發生了什麼。 這類似於「解釋型」與「編譯型」語言，如 Python 與 C++，調試 Python 更容易，因為它是解釋型語言。 幾年前，框架生態系統相當分散，但 TensorFlow處於領先地位。 表面看來，Google穩操機器學習框架行業，他們憑藉 TensorFlow 設計了 AI 應用特定加速器 TPU，從而獲得了先發優勢。 DRAM 的延遲比 SRAM 高一個數量級（約 100nsVS10ns），但它也便宜得多。
這些函式庫包含加速深度學習的 cuDNN 元件、加速資料科學工作流程和機器學習演算法的 cuML、可最佳化模型訓練以進行推論的 NVIDIA TensorRT、可存取資料科學適用之類 pandas API 的 cuDF、可執行高效能圖形分析的 cuGraph，以及其他超過 13 種的函式庫。 所有函式庫都能透過 NVIDIA Tensor Core GPU 順暢運作，藉此加速人工智慧應用程式的開發和部署作業。 CUDA-X AI 讓開發人員在提升生產力的同時，又能從持續提升的應用程式效能獲得好處。 也許玩家們不常需要轉檔，所以比較沒辦法感受CUDA所帶來的效益，但是總是會上網吧！ 在HTML5的網頁設計標準中相較於以前增加了section, video, progress, nav, meter, time, aside等數十種元素，設計網頁時可運用這些元素做出各種效果，網頁設計師可以輕鬆繪製2D或3D圖形，然後再以動畫方式呈現，當然最重要的一點是可以直接在瀏覽器上撥放影片。 X86處理器中的CISC架構（Complex Instruction Set Computer – 複雜指令集）實際上因為暫存器數量有限，所以並不擅長多媒體運算，雖然如此還是得不斷改善CISC架構以及SIMD運算的能力，進而發展出多媒體加速指令集MMX來加速多媒體運算的能力。
這使得調試和理解程式碼更加容易，因為使用者可以看到中間操作的結果，以及模型是如何運行的。 不過在實際執行的過程中，有一定的不同之處，隨著時間的推移，一些元件已經可以更方便的安裝，不再需要自己編譯了。 因此我在這裡把自己在ubuntu16.04下安裝cuda,cudnn和gpu版tensorflow的流程寫下來，供人蔘考。 OpenAI Triton 目前僅正式支援NVIDIA 的 GPU，但在不久的將來會發生變化，將支援多個其他硬體供應商。 其他硬體加速器可以直接整合到 Triton 的 LLVM IR 中，這大大減少了為新硬體構建 AI 編譯器堆疊的時間。 PyTorch 的目標是創建一個具有流暢 UX 的統一前端，該前端利用 Dynamo 產生 graph。
nvidia cuda: 使用 Facebook 留言
A100 需要很多技巧才能繞過記憶體牆，而 H100 還需要實現更多技巧。 即使在 2018 年，純運算綁定的工作負載也占 FLOPS 的 99.8%，但僅占運行時的 61%。 與矩陣乘法相比，歸一化和逐點運算（pointwise ops）使用的 FLOPS 僅為矩陣乘法的 1/250 和 1/700，但它們消耗了近 40% 的模型執行時間。
CUDA-X AI 無論在哪裡都可使用，它的應用軟體加速函式庫已整合至所有深度學習框架，包括 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet，以及熱門的資料科學應用軟體如 RAPIDS。 也可以在主要的雲端平台執行，例如 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud。 無論是個別的下載項目或是NGC 的容器化應用軟體堆疊結合，都完全免費。 CUDA-X AI 可以隨處部署部署在 NVIDIA GPU 上，包括桌上型電腦、工作站、伺服器、雲端運算和物聯網 裝置。 無論你要開發全新的應用程式，或嘗試加速現有的應用程式，CUDA-X AI 都能提供最有效率也最高效的康莊大道。
nvidia cuda: 機器學習訓練組件
雖然 TensorFlow 現在也預設使用 Eager 模式，但研究社群和大多數大型科技公司都選擇使用 PyTorch。 比價網幫你在網路購物 拍賣網 nvidia cuda 找到鞋包配飾，服飾，家具，電腦，衣服 最低的價格 最好的商品~ 商品價格及圖案若變動以各原購物網站為主，圖檔來自各購物中心，如有侵權之處煩請聯絡我們修正或移除. 不過我現在用5.4的也可以編譯，就是有幾個警告，不知道會不會有什麼大的影響。
此外，片上 SRAM 記憶體的成本不會隨著傳統摩爾定律工藝技術的縮小而降低太多。 同樣的 1GB 記憶體，採用台積電下一代 3nm 製程工藝，成本反而更高。 雖然 3D SRAM 將在一定程度上幫助降低 SRAM 成本，但這只是暫時的。
- 這些函式庫包含加速深度學習的 cuDNN 元件、加速資料科學工作流程和機器學習演算法的 cuML、可最佳化模型訓練以進行推論的 NVIDIA TensorRT、可存取資料科學適用之類 pandas API 的 cuDF、可執行高效能圖形分析的 cuGraph，以及其他超過 13 種的函式庫。
- 對於除NVIDIA GPU 之外的每個機器學習 ASIC 來說，為 PyTorch 編寫一個完全支援所有 2000 多個運算元的高性能後端並非易事。
- 與矩陣乘法相比，歸一化和逐點運算（pointwise ops）使用的 FLOPS 僅為矩陣乘法的 1/250 和 1/700，但它們消耗了近 40% 的模型執行時間。
- 隨著模型規模的不斷飆升，大型語言模型（LLM）僅用於模型權重的記憶體就需要 100 GB 以上。
- 開發人工智慧應用程式有許多步驟，包括資料處理、功能設計、機器學習、驗證和部署，而且每一個步驟都需要處理大量的資料，並且需執行龐大的運算作業。
- 其他硬體加速器可以直接整合到 Triton 的 LLVM IR 中，這大大減少了為新硬體構建 AI 編譯器堆疊的時間。
- 因為提取到最大性能需要很多技巧，在 GPU 上訓練具有高 FLOPS 使用率的大型模型所需的人才水準越來越高。
記憶體頻寬和容量的成本限制問題在NVIDIA 的 A100 GPU 中尤為明顯。 如果不進行大量最佳化，A100 只能具有非常低的 FLOPS 使用率。 Dynamo 將所有複雜運算元減少到 PrimTorch 中的約 250 個原始運算元。 nvidia cuda 一旦圖形成，未使用的運算元將被丟棄，圖會決定哪些中間運算元需要儲存或寫入記憶體、哪些可能被融合。 這極大地減少了模型內的開銷，同時對使用者來說也是「無縫」的。 幾個月前，PyTorch 基金會成立，並脫離了 Meta 。
nvidia cuda: 硬體加速搞不懂？CUDA讓一切變得更簡單
NVIDIA CUDA的問世，對於大部分的玩家來說還是相當陌生，也許你只聽過CUDA，但是卻不知道它能帶來哪些好處，這次小編所介紹的CUDA只是皮毛而已，是整個CUDA架構的冰山一角。 nvidia cuda 簡單來說CPU可以輕鬆的記下非常大量且複雜的指令，但是處理時會有先後順序的問題，每條指令必須一一運算，就算是大量且簡單或是重複的資料呢？ 沒意外的話結果還是一樣，CPU是非常遵守運算的順序，雖然快速但還是得要從頭運算一遍。 CUDA-X AI 是一系列應用軟體加速程式庫，使用 NVIDIA 突破性的程式化模型CUDA 打造，可為深度學習、機器學習和高效能運算 提供不可或缺的最佳化提升。
也許這種觀點過於悲觀，畢竟當前大多數模型的基礎架構仍是谷歌開發的 transformer。 圖 / Tesla系列是NVIDIA用於工作站級的CUDA處理器，其浮點運算能力是消費級產品的數倍之多。 隨後，Dynamo 和 AOT Autograd 將最佳化的 FX 圖傳遞給 PyTorch 本機編譯器等級 TorchInductor。
以前，影響機器學習訓練時間的主要因素是運算時間，等待系統執行矩陣乘法。 隨著NVIDIA GPU 的不斷發展，這很快就不再是主要問題了。 Eager 模式可以說是標準的腳本執行方法，與普通的 Python 程式碼沒什麼差別。
nvidia cuda: 電腦王網站地圖
Google早期在機器學習模型架構、訓練、模型最佳化方面都具有很大優勢，但現在卻難以充分發揮這些優勢。 而在硬體方面，其他 AI 硬體公司很難削弱NVIDIA 的統治地位。 直到 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 出現，機器學習模型的預設軟體堆疊將不再是NVIDIA 的閉源 CUDA。
Triton 在 SM 中自動執行記憶體合併、共用記憶體管理和調度。 Triton 對逐元素矩陣乘法不是特別有用，但矩陣乘法已經可以非常高效地完成。 Triton 對於成本高昂的逐點運算和減少複雜操作的開銷非常有用。
隨後，Inductor 進入「Wrapper Codegen」，它生成在 CPU、GPU 或其他 AI 加速器上運行的程式碼。 封裝器 Codegen 取代了編譯器堆疊的解譯器部分，可以系統呼叫核心和分配記憶體。 後端程式碼生成部分利用適用於 GPU 的 OpenAI Triton 並輸出 PTX 程式碼。 對於 CPU，Intel編譯器生成 C++（也適用於非Intel CPU）。 TorchInductor 是 Python 原生深度學習編譯器，可以為多個加速器和後端產生快速程式碼。 Inductor 將採用具有約 250 個運算元的 FX 圖，並將它們降低到約 50 個運算元。
除了對開放式開發和治理模型的更改外，2.0 還發佈了早期測試版本，並於 3 月全面上市。 PyTorch 2.0 帶來了許多變化，但主要差別在於它添加了一個支援圖形執行模型的編譯解決方案。 然而現在看來，PyTorch 贏了，Google未能將其先發優勢轉化為新興 ML 行業的主導地位。 如今，Google在機器學習社群中似乎有些被孤立了，因為它沒有使用 PyTorch 和 GPU，而是使用自己的軟體堆疊和硬體。
這個想法讓一個 SM 中的資料可以直接寫入另一個 SM 的 SRAM（共用記憶體 /L1 Cache）中。 這有效地增加了緩存的大小並減少了 DRAM 讀 / 寫所需的頻寬。 nvidia cuda 未來的架構將減少向記憶體發送的運算元量，以最大限度地減少記憶體牆的影響。 值得注意的是，較大的模型往往會實現更高的使用率，因為 FLOPS 需要按參數量的三次方成比例擴充，而記憶體頻寬和容量需求往往按二次方擴充。 隨著模型規模的不斷飆升，大型語言模型（LLM）僅用於模型權重的記憶體就需要 100 GB 以上。
百度和 Meta 部署的產品推薦網路需要數十 TB 的記憶體來儲存其巨量嵌入表。 大型模型訓練 / 推理中的大部分時間都沒有花在運算矩陣乘法上，而是在等待資料傳輸。 顯然，問題在於為什麼架構師不將更多記憶體放在更靠近運算的位置，問題的答案也是可想而知的 —— 成本。 Triton 彌補了這一缺陷，使高階語言實現了與低階語言相當的性能。 Triton 核心本身對典型的 ML 研究者來說非常清晰，這對可用性來說非常重要。
2018 年，最先進的模型是 BERT，NVIDIA V100 是最先進的 GPU，那時矩陣乘法已經不再是提高模型性能的主要因素。 之後，模型在參數數量上增長了 3 到 4 個數量級，而最快的 GPU 在 FLOPS 上增長了 1 個數量級。 一些人認為，由於大型語言模型的興起，特別是 OpenAI 的大型語言模型和各種利用 OpenAI API 構建的語言模型，Google在搜索和自然語言處理方面的主導地位正在減弱。
PrimTorch 使 PyTorch 的不同非NVIDIA 後端的實現變得更加簡單和易於存取。 雖然記憶體容量是一個重要瓶頸，但另一個瓶頸 —— 記憶體頻寬也非常關鍵。 雖然如今標準 DRAM 的價格僅為幾美元 / GB，但為了獲得機器學習所需的巨量頻寬，NVIDIA 使用 HBM 記憶體 —— nvidia cuda 一種由 3D 堆疊 DRAM 層組成的設備，需要更昂貴的封裝。 HBM 的成本大概是 美元 / GB，包括封裝和產量成本。
接著，Inductor 進入調度階段，在該階段融合運算元，並確定記憶體規劃。 運算元的增長和預設的地位對NVIDIA 來說是優勢，因為每個運算元都針對其架構進行了快速最佳化，但並未針對任何其他硬體進行最佳化。 如果一家 AI 硬體初創公司想要全面實施 PyTorch，那就意味著以高性能支援不斷增長的 2000 個運算元列表。 這種最佳化通常涉及編寫自訂 CUDA 核心，但這比使用簡單的 Python 腳本要難得多。 隨著時間的推移，PyTorch 中穩定地實現了越來越多的運算元，其中許多運算元只是簡單地將多次常用運算融合到一個更複雜的函式中。
資料科學是驅動人工智慧的關鍵元素之一，而人工智慧則可以讓所有產業轉型。 開發人工智慧應用程式有許多步驟，包括資料處理、功能設計、機器學習、驗證和部署，而且每一個步驟都需要處理大量的資料，並且需執行龐大的運算作業。 因此有必要使用加速運算，而這就是 CUDA-X AI 可以幫助企業轉型的部分。 GPU的重要性，我們所看到的一切都必須要藉由強大的CUDA技術來做平行運算，透過大量的GPU核心運算來輸入和輸出3D材質與畫面的像素，和CPU所擅長的純量運算特性是完全不一樣的，當然，這也不是一般的電腦就可以獨力完成，因為這樣如此龐大的平行運算，需要數量相當多的GPU串在一起做平行運算。
