gpu人工智能 gpu如何帮助人工智能启动

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一、GPU的数据匮乏Google、Microsoft以及世界各地其他组织最近的研究表明，GPU花费了高达70%的AI训练时间来等待数据。看看他们的数据管道，这应该不足为奇。图片如上图所示，在每个训练Epoch开始时，保存在大容量对象存储上的训练数据通常被移动到Lustre存储系统层，然后再次移动到GPU本地存储，用作GPU计算的暂存空间。将用于人工智能的HK-WEKA数据平台纳入深度学习数据管道，可使数据传输率达到饱和，并消除存储仓之间浪费的数据复制和传输时间，使每天可分析的训练数据集数量呈几何级数增加。如上图所示，HK-WEKA人工智能数据平台支持英伟达的GPUDirect存储协议，该协议绕过了GPU服务器的CPU和内存，使GPU能够直接与HK-WEKA存储进行通信，将吞吐量加速到尽可能快的性能。1.专为最低延迟深度学习数据管道设计的架构深度学习人工智能工作流程包括跨训练数据集的密集随机读取，低延迟可以加速训练和推理性能。HK-WEKA的设计是为了尽可能实现最低的延迟和最高的性能。