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在 gpu平行運算產品中有19篇Facebook貼文，粉絲數超過2,599的網紅新電子科技雜誌，也在其Facebook貼文中提到， 超微欲以2.5D先進封裝解決GPU Chiplet平行化難題 #AMD #NVIDIA #Intel #台積電 #InFO-LSI...
gpu平行運算 在 4Gamers編輯部 Instagram 的最佳解答
2020-09-21 14:35:30
隨著武漢肺炎（COVID-19，新冠肺炎）疫情升溫，Folding@home 計畫總監 Greg Bowman 博士近日宣布，該實驗室正與全球研究人員共同努力，期望借助大眾的 PC 一起運算並分析武漢肺炎病毒與其療法。由於該演算法透過 GPU 平行運算會非常有效率，因此 NVIDIA 也加入響應，號...
gpu平行運算 在 新電子科技雜誌 Facebook 的最佳貼文
超微欲以2.5D先進封裝解決GPU Chiplet平行化難題
#AMD #NVIDIA #Intel #台積電 #InFO-LSI
gpu平行運算 在 紀老師程式教學網 Facebook 的精選貼文
[筆記分享] 我如何在 Anaconda 上，安裝 TensorFlow 2.x，並開啟 GPU 加速
Evernote 網址： https://bit.ly/33K77F9
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最近我正在台大計算機中心，教授「深度學習」這門課程。整門深度學習，用得最多的函式庫就是 TensorFlow 了。它可以用來建構深度學習所需要的「神經網路」架構，所以任一個深度學習工程師，都得要會安裝。
深度學習的開發環境很多！我個人偏好 Google Colab（線上環境）與 Anaconda（本地端環境）。Colab 的執行環境，Google 工程師已經幫你裝好了。你只要點擊 https://colab.research.google.com 就能用。比泡麵還簡單！但你也只能被動接受 Google 工程師幫你裝好的執行環境。畢竟「線上平台」彈性還是比「本地端平台」要小一點。
早期（TensorFlow 1.x 時期）要裝 TensorFlow，並開啟 GPU 圖形加速功能，只要開啟 Anaconda Prompt 命令列視窗，輸入下面這一行就可以了：
conda install tensorflow-gpu
但 TensorFlow 2.x 之後，Anaconda 並沒有把 conda 這個指令調整得很好。大家已經用到 TensorFlow 2.3 了，conda 安裝出來的最新版居然只到 TensorFlow 2.1。更慘的是，開啟 GPU 加速時，所需搭配的 cuDNN 函式庫與 CUDA Toolkit 版本，也跟 TensorFlow 2.1 這個版本衝得亂七八糟！總之，就是一堆同學裝不起來！機器空有獨立顯卡，但無法發揮 GPU 加速平行運算的能力！
有鑑於此，我今天早上就親自「試水溫」，想辦法找出這幾樣東西的排列組合，到底怎麼樣是對的：
Python版本 x nVidia驅動程式版本 x TensorFlow版本 x cuDNN 函式庫版本 x CUDA Toolkit版本
也順便找出最順暢的安裝流程，分享給大家。希望有需要的朋友能喜歡！
祝福大家都能釋放顯卡平行處理的威力，讓你跑神經網路時，硬是比別人快好幾倍！
有我說明不足的地方，歡迎在下方留言。不敢說一定有能力解決，但我會盡力的！ :-)
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gpu平行運算 在 南南自語 Facebook 的最佳解答
【提升處理速度的方法】
身為一個電腦科學家，看到有人問這樣的問題，忍不住想要回答。不論是管理工廠、處理選務、或是設計電腦架構，如果要提升處理速度，基本上有四種策略：
第一種策略是直接提高個別單元的處理速度。
以管理工廠來舉例，就是要求工人的動作快一點；以處理選務來舉例，就是要求選務人員的手腳快一點；以電腦來說，就是直接提高 CPU 的時脈速度。
第二種策略是 MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)。
以管理工廠來舉例，就是多開幾條生產線，然後每條生產線找一個領班來管理；以處理選務來說，就是多開幾個投票所；以設計電腦來舉例，就是在每個CPU裡面多加幾個核心，同時處理不同的指令。
第三種策略是 SIMD (Single Instruction, Multiple Data)。
以管理工廠來舉例，就是多用幾個作業員同時做同樣的事情；以處理選務來舉例，就是多用幾個選務人員同時驗不同選民的身份證；以設計電腦來舉例，就是 GPU 裡面有許多的小核心，同時對圖像的多個畫素或是類神經網路中的多個類神經元做同樣的處理。
第四種策略是 Pipeline。
以管理工廠來舉例，就是設立生產線，把生產過程分成好幾個小步驟。當第一個工人在進行工序一的時候，第二個工人同時對前一個在製品進行工序二，第三個工人同時對前前一個在製品進行工序三；
以處理選務來舉例，就是第一個選務人員在驗身份證的時候，第二個選務人員同時在幫前一個選民蓋印章，第三個選務人員同時在發選票給前前一個選民；
以電腦的設計來說，就是CPU在讀取某一個指令的時候，同時在對前一個指令解碼，同時也在執行前前一個指令。
圖片中的那位韓國瑜鐵粉的計算有誤，其實是因為她只考慮到我們這邊所談到的前兩種策略，但是沒有考慮到後兩種策略，也就是 SIMD跟Pipleline。
我離開學術圈已久，也沒有在學校兼課教電腦科學了，只希望我沒有說錯。各位網友如果有問題的話，請找我的師兄 Pangfeng Liu 教授，他是專門研究平行運算與平行世界的。🤪