Christian Hundt – NVIDIA 技術博客
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog
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Thu, 03 Aug 2023 03:26:09 +0000
zh-CN
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用球面傅立葉神經算子模擬地球大氣層
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/modeling-earths-atmosphere-with-spherical-fourier-neural-operators/
Thu, 27 Jul 2023 03:14:41 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7502
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基于機器學習的天氣預測已經成為傳統數值天氣預測(NWP)模型的有力補充。例如,NVIDIA FourCastNet已經證明,生成天氣預報的計算時間可以從幾個小時縮短到幾秒鐘,這對當前基于NWP的工作流程帶來了重大改進。 傳統方法通常根據第一性原理制定,并需要時間步限制以保證基礎數值方法的準確性。而基于 ML 的方法沒有這樣的限制,其統一的內存訪問模式非常適合 GPU。 然而,這些方法純粹是數據驅動的,你可能會問: 在這篇文章中,我們討論了球面傅立葉神經算子(SFNO)、球面上的物理系統、對稱性的重要性,以及如何使用SFNO的實現和球面諧波變換(SHT)。如果你想了解更多關于這個數學主題的信息,請參閱 ICML 論文,Spherical Fourier Neural Operators: Learning Stable Dynamics on the Sphere。
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7502
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在 GPU 上使用大規模并行哈希圖實現性能最大化
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/maximizing-performance-with-massively-parallel-hash-maps-on-gpus/
Mon, 06 Mar 2023 04:32:14 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6412
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數十年的計算機科學史致力于設計有效存儲和檢索信息的解決方案。哈希圖(或哈希表)是一種流行的信息存儲數據結構,因為它對元素的插入和檢索具有攤銷、恒定的時間保證。 然而,盡管哈希圖很流行,但很少在 GPU 加速計算的上下文中討論哈希圖。雖然 GPU 以其大量線程和計算能力而聞名,但其極高的內存帶寬使許多數據結構(如哈希圖)得以加速。 這篇文章介紹了哈希圖的基本原理,以及它們的內存訪問模式如何使其非常適合 GPU 加速。我們將介紹 cuCollections ,這是一個用于并發數據結構(包括哈希圖)的新的開源 CUDA C ++庫。 最后,如果您對在應用程序中使用 GPU 加速哈希映射感興趣,我們將提供多列關系連接算法的示例實現。 RAPIDS cuDF 集成了 GPU 哈希圖,這有助于實現 數據科學工作負載的驚人加速 。要了解更多信息,請參閱 GitHub 上的 rapidsai/
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