John Linford – NVIDIA 技術博客
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Fri, 21 Feb 2025 04:44:00 +0000
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聚焦:東京大學使用 NVIDIA Grace Hopper 進行開創性的節能地震研究
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/spotlight-university-of-tokyo-uses-nvidia-grace-hopper-for-groundbreaking-energy-efficient-seismic-research/
Thu, 20 Feb 2025 04:36:04 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12968
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超級計算機是推動突破性發現的引擎。從預測極端天氣到推進疾病研究,以及設計更安全、更高效的基礎設施,這些機器可以模擬因規模、成本和材料要求而無法在現實世界中進行測試的復雜系統。 自 1999 年推出 GPU 以來,NVIDIA 一直在不斷突破加速 計算的極限 ,這種方法使用專業硬件,通過在并行處理中捆綁頻繁出現的任務來大幅加速工作。這種效率使超級計算機能夠處理前所未有的計算挑戰,同時減少每項任務消耗的能源。 如今,由 NVIDIA 提供支持的系統在高效超級計算領域處于領先地位,在 Green500 榜單前 10 名中有 8 名入選,而 Green500 榜單是高效超級計算機的行業基準測試。德國于利希超級計算中心(Jülich Supercomputing Center)的 JEDI 系統由 NVIDIA Grace Hopper 提供動力支持,充分體現了這一進步,實現了 72.
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借助 NVIDIA Omniverse 藍圖快速構建實時物理數字孿生模型
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/rapidly-create-real-time-physics-digital-twins-with-nvidia-omniverse-blueprints/
Mon, 18 Nov 2024 06:26:03 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12011
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我們首先使用先進的物理求解器對所有產品進行模擬。實時數字孿生(RTDT)是 計算機輔助工程(CAE) 仿真的前沿,因為它們可以在工程設計循環中提供即時反饋。它們使工程師能夠在實時體驗模擬中任何變化的影響,從而自由創新并快速探索新設計。航空航天、汽車、電子設計乃至整個制造業對 RTDT 的需求量很大。 但是,從頭開始開發 RTDT 可能具有挑戰性。物理系統 (例如飛機、汽車和輪船) 的 數字孿生 將各種軟件工具 (適用于模擬每個部分的不同工具) 集成到統一的工作流程中。至少,高級物理求解器必須與設計工具和逼真可視化相結合。只有在模擬工作流程的所有部分之間實現近乎零延遲和高性能集成,才能實現實時性能。 適用于物理數字孿生的 NVIDIA Omniverse 藍圖 可幫助獨立軟件供應商(ISV)克服這一工程挑戰。這些藍圖是參考工作流,其中包括 NVIDIA 加速庫;
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12011
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利用 NVIDIA 數學稀疏庫加速 HPCG 基準測試性能
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-the-hpcg-benchmark-with-nvidia-math-sparse-libraries/
Tue, 10 Sep 2024 08:43:50 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11296
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在高性能計算(HPC)領域,NVIDIA 通過提供高度優化的 NVIDIA 高性能共梯度(HPCG)基準測試程序(作為 NVIDIA HPC 基準測試程序集合的一部分),不斷推動 HPC 發展。 現在,我們在/NVIDIA/nvidia-hpcg GitHub 存儲庫中提供 NVIDIA HPCG 基準測試程序,使用其高性能數學庫、cuSPARSE 和 NVIDIA Performance Libraries (NVPL) 在 NVIDIA GPUs 和 NVIDIA CPUs 上實現稀疏矩陣向量乘法 (SpMV) 和稀疏矩陣三角形求解器 (SpSV) 的最佳性能。 HPCG 基準測試是對高性能 LINPACK (High-Performance LINPACK) 基準測試的補充,后者通常用于在 TOP500 榜單中對超級計算機進行排名。
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借助 NVIDIA Grace 系列革新數據中心效率
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/revolutionizing-data-center-efficiency-with-the-nvidia-grace-family/
Fri, 02 Aug 2024 05:38:22 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10938
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到 2025 年,數據處理需求的指數級增長預計將達到 175 ZB。這與 CPU 性能提升的緩慢步伐形成了鮮明的對比。十多年來,半導體的進步跟不上摩爾定律預測的步伐,因此迫切需要更高效的計算解決方案。 NVIDIA GPU 已經成為滿足這些不斷增長的計算需求的最高效方式。其處理復雜任務和并行處理工作負載的能力使其能夠最大限度地提高每單位能耗所完成的工作,使其能效比傳統 CPU 高 20 倍,適用于各種數據中心工作負載,包括人工智能、高性能計算 (HPC)、數據處理以及視頻和圖像處理。 隨著越來越多的應用程序得到加速,需要在 CPU 方面進行創新,以更大限度地提高數據中心的效率。加速計算需要從硬件到軟件、平臺和跨多個領域的應用程序的全棧創新,以充分發揮數據中心的潛力。 NVIDIA 始終如一地提供突破性的 GPU 和網絡。但是,盡管 GPU 在并行工作負載方面表現優異,
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在加速計算時代構建高性能應用
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/building-high-performance-applications-in-the-era-of-accelerated-computing/
Mon, 25 Mar 2024 08:58:53 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9484
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AI 正在通過新的數據處理、模擬和建模方法增強高性能計算 (HPC).由于這些新 AI 工作負載的計算需求,HPC 正在快速擴展。 為了使應用程序能夠擴展到多 GPU 和多節點平臺,HPC 工具和庫必須支持這種增長。 NVIDIA 提供加速 HPC 軟件解決方案的全面生態系統,幫助您的應用程序滿足現代 AI 驅動工作負載的需求。 除了問題修復和改進 HPC 編譯器的編譯時性能之外,HPC SDK 24.3 提供新功能,支持最新的 NVIDIA Grace Hopper 系統。 在使用 OpenMP Target Offload 指令進行 GPU 編程時,NVIDIA HPC 編譯器提供統一的內存編譯模式。這增加了對 OpenACC 中 Grace Hopper 和 HMM 系統統一內存的現有支持,以及 CUDA Fortran 和 標準并行度(stdpar) 編程模型,
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利用 AWS Graviton3 上的 SVE 加速 NVIDIA HPC 軟件
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-nvidia-hpc-software-with-sve-on-aws-graviton3/
Mon, 19 Sep 2022 03:00:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=5248
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最新 NVIDIA HPC SDK 更新擴展了可移植性,現在支持基于 Arm 的 AWS Graviton 3 processor 。在本文中,您將學習如何使用 NVIDIA 編譯器啟用可縮放矢量擴展( Scalable Vector Extension , SVE )自動矢量化,以最大限度地提高運行在 AWS Graviton3 CPU 上的 HPC 應用程序的性能。 NVIDIA HPC SDK 包括經過驗證的編譯器、庫和軟件工具,對于最大限度地提高開發人員生產力和為 CPU 、 CPU 或云構建 HPC 應用 至關重要。 NVIDIA HPC compilers 為 NVIDIA GPU 和多核 Arm 、 OpenPOWER 或 x86-64 CPU 啟用跨平臺 C 、 C ++和 Fortran 編程。對于使用 OpenMP 、 OpenACC 和 CUDA 以 C…
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