GPU资源池化技术对比传统虚拟化技术,计算加速比提升效果如何呢?

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rechenrechen  云计算架构师 , 招商银行
zhsaeric赞同了此回答
1、传统虚拟化技术是指使用的是CPU算力吧,不过,GPU算力处理和CPU算力处理模式是不同的。2、 GPU:控制器少,计算单元多 , 采用的是流式并行计算模式 并发算力方面远远胜于CPU。例如黑客们破解密码时,需要大量的尝试性计算,首选必是GPU。 3、 CPU:控制器很大,计算单元则很少,适合于...显示全部

1、传统虚拟化技术是指使用的是CPU算力吧,不过,GPU算力处理和CPU算力处理模式是不同的。
2、 GPU:控制器少,计算单元多 , 采用的是流式并行计算模式 并发算力方面远远胜于CPU。例如黑客们破解密码时,需要大量的尝试性计算,首选必是GPU。
3、 CPU:控制器很大,计算单元则很少,适合于线性处理较多,譬如数据的可能依赖上一条数据的结果,同时还需要控制器参与取指令,指出下一条指令在内存中的位置。所以, 在分布、有序、控制力上,CPU要胜过GPU。

综合看,对AI人工智能、深度学习、机器学习这类工作负载,GPU资源池化技术对比传统虚拟化技术
,GPU的计算加速比提升1个数量级以上。

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 2022-04-27
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Monica WangMonica Wang  NVIDIA AI Enterprise 产品经理 , NVIDIA英伟达
zhsa赞同了此回答
NVIDIA AI Enterprise软件套件在VMware Vsphere 上做了认证和测试,在A100 GPU裸金属环境下运行 BERT-Large或者SSD-Resnet34模型,和在VMware Vsphere 运行的速度是非常接近的。如果客户已经有了VMware的虚拟环境,建议采用NVIDIA AI Enterprise软件套件,可以确保GPU...显示全部

NVIDIA AI Enterprise软件套件在VMware Vsphere 上做了认证和测试,在A100 GPU裸金属环境下运行 BERT-Large或者SSD-Resnet34模型,和在VMware Vsphere 运行的速度是非常接近的。如果客户已经有了VMware的虚拟环境,建议采用NVIDIA AI Enterprise软件套件,可以确保GPU的加速性能。

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 2022-04-28
浏览126

提问者

closer
容器云兴业数金
擅长领域: 虚拟化云计算容器云

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  • 发布时间:2022-04-26
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  • 最近回答:2022-04-28