在高性能计算 (HPC) 环境中部署 GPU 时,客户会因需要移植和重构代码,面临大量障碍和效率低下的问题。而专有 GPU 编程环境则会进一步阻碍他们的工作,因为这些环境并不支持 GPU 供应商之间的可移植性,而且通常还会导致 CPU 和 GPU 实施之间的不一致。对于 GPU 级内存带宽的大规模需求,以及在 CPU 和 GPU 之间共享代码投资,以便在高度并行化的环境中运行大多数工作负载,已变得至关重要。
英特尔数据中心 GPU Max 系列旨在为 AI 和 HPC 中使用的数据密集型
计算模型提供突破性的性能。
功能
加速 HPC 和 AI 工作负载
AI 模型越来越需要规模不断扩大的数据集来进行更有效的训练。处理数据的速度越快,训练和部署模型的速度也越快。
通过针对英特尔架构优化的库,以及针对 HPC 和 AI 工作负载、高容量存储和高带宽内存进行优化的配置,GPU 可加速端到端 AI 和数据分析管道。
通用、开放、基于标准的编程模型
英特尔 oneAPI 是一种通用、开放、基于标准的编程模型,有助于提高生产力和性能。英特尔 oneAPI 工具包括高阶编译器、库、分析器和代码迁移工具,可轻松迁移 CUDA 代码,以便打开 C++ 和 SYCL。
使用 oneAPI 优化的深度学习框架和机器学习库,开发人员可以立即加速数据分析和机器学习工作流程。
这种易于部署的开放标准方案有助于减少开发时间、复杂性和成本,同时助力开发人员克服专有环境的限制,提升代码可移植性。
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