CUDA и OpenCL: конфликт и будущее революции параллельных вычислений
CUDA и OpenCL: конфликт и будущее революции параллельных вычислений

Эта статья переведена с: «CUDA против OpenCL против Metal: битва за превосходство в ускорении графического процессора»

Исходная ссылка: medium.com/@1kg/cuda-vs-opencl-vs-metal-the-battle-for-gpu-acceleration-supremacy-b6bc99fbeef1

Причины рекомендации

В статье проводится всесторонний анализ CUDA и OpenCL, а также углубленные обсуждения и сравнения по всем аспектам: от моделей программирования, совместимости оборудования, производительности до поддержки экосистемы. Это не только обеспечивает обширную информационную поддержку лицам, принимающим технические решения, но также предоставляет ценную информацию для исследователей и разработчиков.

С появлением WebGPU и гетерогенной вычислительной архитектуры статья не только фокусируется на текущей технологической конкуренции, но и активно исследует, как эти новые технологии меняют ландшафт параллельных вычислений. Для тех читателей, которые ищут будущее направление технологического развития, эта статья, несомненно, дает четкое руководство.

представлять

В неустанной погоне за вычислительной мощностью произошли потрясающие изменения, которые превратили параллельные вычисления из нишевого занятия в незаменимый краеугольный камень современных технологий. В авангарде этой революции находятся два гиганта, сражающихся в эпической битве за превосходство: собственная разработка NVIDIA CUDA (унифицированная архитектура вычислительных устройств) и открытый стандарт OpenCL (открытый язык вычислений). Этот конфликт имеет глубокие последствия для разработчиков, исследователей и организаций в различных областях и вызван ненасытным спросом на ускоренные вычислительные мощности для решения растущих проблем, начиная от искусственного интеллекта и научного моделирования и заканчивая сложной обработкой мультимедиа.

Поскольку спрос на вычислительные ресурсы продолжает расти, возможность использовать возможности массового параллельного выполнения аппаратных ускорителей, особенно графических процессоров (GPU), стала критически важным императивом. CUDA и OpenCL стали движущей силой этой революции в ускорении графических процессоров, и оба предлагают уникальный подход к раскрытию огромного потенциала этих специализированных процессоров.

Однако эта битва выходит далеко за рамки CUDA и OpenCL. Поскольку Интернет продолжает раздвигать границы возможного, в борьбу вступил новый претендент: WebGPU, веб-стандарт, который обещает привнести ускорение графического процессора в мир JavaScript и браузеров. Кроме того, ситуация еще больше осложняется появлением гетерогенных вычислительных архитектур, которые органично интегрируют различные элементы обработки, такие как центральные и графические процессоры, FPGA и ускорители искусственного интеллекта, в единую вычислительную структуру.

В этом всеобъемлющем докладе рассматривается суть революции параллельных вычислений, анализируются противоборствующие философии, анализируются реальные компромиссы в производительности, более внимательно рассматривается окружающая экосистема инструментов и исследуются проблемы, формирующие будущее CUDA, OpenCL и их новых технологий. конкуренты Сила траекторий развития. Приготовьтесь к эпической войне на несколько фронтов, такой же старой, как и сами компьютеры, — конфликту между проприетарной оптимизацией и открытой переносимостью.

CUDA: унифицированный стек вертикальной оптимизации NVIDIA

CUDA, разработанная NVIDIA, представляет собой платформу параллельных вычислений и модель программирования, разработанную специально для графических процессоров NVIDIA. Его архитектура построена на масштабируемой модели программирования, которая позволяет разработчикам писать параллельный код, адаптированный для оборудования NVIDIA GPU. Отличительной особенностью CUDA является его тесная интеграция с оборудованием NVIDIA, обеспечивающая высокую оптимизацию производительности. Код CUDA компилируется непосредственно в набор инструкций графического процессора, что обеспечивает эффективное выполнение и минимизирует накладные расходы.

Причина существования: максимизация производительности графического процессора NVIDIA.

Для рабочих нагрузок, где получение сертифицированной плотности вычислений на новейшей архитектуре графического процессора NVIDIA является наивысшим приоритетом, CUDA обеспечивает решающие преимущества в производительности, не имеющие себе равных в более универсальных решениях. Многочисленные тесты неизменно показывают, что пропускная способность CUDA опережает такие реализации, как OpenCL на чипах NVIDIA, а для некоторых рабочих нагрузок (например, шахматного движка LCZero) выполнение ядра часто на 60 % эффективнее.

Эти приращения становятся все более преувеличенными по мере увеличения размера задачи и требований к масштабированию параллелизма, что позволяет CUDA осуществлять детальный контроль над ресурсами графического процессора, такими как регистры, кэши и контроллеры памяти, чтобы разблокировать оптимизацию, невозможную с помощью абстракций, нейтральных к поставщику. Интеграция с числовыми библиотеками на основе CUDA, такими как cuDNN, укрепляет преимущества в производительности в таких областях, как машинное обучение на оборудовании NVIDIA.

Это неустанное сотрудничество между программным обеспечением NVIDIA и микросхемами позволило CUDA завоевать свое бесспорное преимущество в производительности, поскольку оно стремится высвободить максимальную плотность вычислений за счет унифицированного стека ускорения Green Team. В обозримом будущем приложения, которые имеют решающее значение для получения максимальной отдачи от графических процессоров NVIDIA, будут продолжать отдавать предпочтение модели аппаратного ускорения CUDA.

Ахиллесова пята: привязка к поставщикам

Однако вертикальная интеграция оптимизации CUDA для собственной экосистемы NVIDIA является палкой о двух концах: она приводит к неизбежной привязке к поставщику оборудования, что может стать проблематичным по мере появления новых архитектур ускорения. Делая все возможное, чтобы извлечь максимальную выгоду из графических процессоров NVIDIA, CUDA по сути жертвует портативностью в пользу ускорителей, отличных от NVIDIA, таких как графические процессоры AMD, процессоры Intel или различные структуры FPGA, которые имеют решающее значение для гетерогенных вычислительных сред следующего поколения.

Эта запатентованная хватка в стеке NVIDIA представляет собой неустойчивый риск для организаций, стремящихся к долгосрочной гибкости оборудования и перспективным инвестициям в программное обеспечение. Хотя NVIDIA начала предварительное внедрение открытых стандартов, таких как OpenCL и экосистема AMD ROCm, основные стимулы компании, похоже, сосредоточены на оптимизации собственных чипов, а не на демократизации уровней абстракции, не зависящих от поставщика. По мере того как отрасль движется к разнообразным топологиям ускорения с несколькими архитектурами, закрытая философия CUDA может стать помехой.

Слоган OpenCL: открытый, переносимый параллелизм

В отличие от этой философии, язык открытых вычислений (OpenCL), инициированный группой Khronos, представляет собой мантру открытого, портативного и демократизированного параллельного программирования для процессоров, графических процессоров, FPGA, ускорителей искусственного интеллекта и других архитектур — неважно. где производится. Как насчет бизнеса. Благодаря абстракции на уровне компилятора, вдали от низкоуровневых деталей оборудования, OpenCL продвигает парадигму полной переносимости кода, в которой алгоритмы динамически используют любой совместимый ускоритель без необходимости переписывать новую архитектуру.

Эта утопия «напиши один раз, работай где угодно» обеспечивает важнейшую страховку от проприетарной блокировки для ускорения рабочих нагрузок. Для гетерогенных вычислительных сред, объединяющих различные топологии ускорителей, OpenCL обеспечивает скоординированное использование с помощью унифицированной открытой модели программирования, гарантируя долгосрочную долговечность существующих инвестиций в параллельный код в будущих поколениях оборудования. Эта гибкость развертывания, вероятно, станет все более важной по мере того, как компонуемые многоархитектурные структуры ускорения станут коммерчески доступными.

Налоги на переносимость и компромиссы при оптимизации

Однако высокие цели аппаратной абстракции OpenCL требуют неизбежных компромиссов, которые могут подорвать полное равенство плотности вычислений низкоуровневых проприетарных API, глубоко интегрированных с конкретными микроархитектурами. Поскольку OpenCL предоставляет только «наименьший общий знаменатель» функциональности для всех поддерживаемых устройств, разработчики не имеют прямого доступа ко многим методам оптимизации «голого железа» и специфичным для конкретного поставщика регуляторам ускорения, доступным в таких решениях, как CUDA.

Это аппаратно-независимое обобщение проявляется как налог на производительность: при работе на графических процессорах NVIDIA реализации OpenCL обычно работают на 20–60 % медленнее, чем их эквиваленты CUDA, в зависимости от типа рабочей нагрузки и усилий разработчиков по оптимизации. Хотя мобильность и открытость OpenCL очень привлекательны для сценариев развертывания, в которых гибкость аппаратного обеспечения важнее поциклового сжатия, CUDA, скорее всего, сохранит преимущества оптимизации по сравнению с однородным стеком ускорения NVIDIA.

Разработчики должны тщательно взвесить компромиссы между гибкостью переносимости за счет OpenCL или оптимизацией «голого железа» за счет собственного ускорения, такого как CUDA, исходя из своих операционных приоритетов.

Любопытный случай OpenCL: почему CUDA доминирует в программировании GPGPU

Несмотря на открытую природу OpenCL, CUDA стала доминирующей силой в программировании GPGPU (вычисления общего назначения на графических процессорах). Причины доминирования CUDA разнообразны:

Преимущество первопроходца: NVIDIA осознала потенциал графических процессоров для вычислений общего назначения раньше, чем большинство компаний, и запустила CUDA в 2007 году, что дало им возможность построить сильную экосистему, сообщество разработчиков и обильные ресурсы.

Маркетинговая сила: агрессивная маркетинговая кампания NVIDIA в партнерстве с университетами, исследовательскими институтами и крупными производителями компьютеров помогла CUDA привлечь внимание первых пользователей, исследователей и разработчиков, укрепив свои позиции как фактического стандарта программирования GPGPU.

Преимущества производительности: Тесная интеграция CUDA с оборудованием NVIDIA оптимизирует производительность, часто по сравнению с реализациями OpenCL. Кроме того, NVIDIA якобы имеет плохую поддержку OpenCL на своих графических процессорах, что еще больше усугубляет разрыв в производительности.

Экосистема и инструменты. CUDA имеет комплексную экосистему с большим количеством библиотек, инструментов и ресурсов, что делает ее более доступной и удобной для разработчиков.

Привязка к поставщику и доля рынка: доминирование NVIDIA на рынке, особенно на рынках высокопроизводительных вычислений (HPC) и центров обработки данных, сыграло значительную роль в широком распространении CUDA, поскольку разработчики и организации выбирают CUDA для повышения производительности графических процессоров NVIDIA. преимущества.

Академическое и исследовательское влияние: ранние связи NVIDIA с академическими и исследовательскими институтами воспитали поколение исследователей и разработчиков, разбирающихся в CUDA, которые продолжали использовать его в своей карьере и исследовательской работе.

Битва за превосходство в сети: использование GPU-ускорения в JavaScript

Хотя CUDA и OpenCL традиционно использовались для собственных приложений, написанных на таких языках, как C, C++ или Fortran, предпринимались попытки внедрить ускорение графического процессора в мир JavaScript, вездесущего веб-языка. Один из подходов — использовать WebCL, привязку JavaScript к стандарту OpenCL, которая позволяет разработчикам писать ядра OpenCL непосредственно на JavaScript и выполнять их на совместимом графическом процессоре или другом устройстве OpenCL в среде браузера. Однако WebCL сталкивается с проблемами внедрения, ограниченной поддержкой браузеров и неопределенным будущим из-за появления WebGPU.

Другой вариант — использовать транспилятор или компилятор исходного кода, который может преобразовывать код JavaScript в код CUDA или OpenCL, обеспечивая более привычный опыт программирования для разработчиков JavaScript, сохраняя при этом преимущества ускорения графического процессора. Однако такие инструменты часто являются экспериментальными и могут иметь ограничения по производительности или поддержке языковых функций.

Обещание WebGPU

WebGPU — это новый веб-стандарт, разработанный Khronos Group и такими поставщиками браузеров, как Google, Mozilla и Apple. Он предоставляет низкоуровневый кроссплатформенный API для выполнения вычислительных задач на графическом процессоре в среде браузера. В отличие от WebCL, который ориентирован на вычисления общего назначения, WebGPU в первую очередь предназначен для рендеринга графики и вычислительных задач, связанных с графикой и визуализацией.

Хотя WebGPU все еще находится в стадии разработки и еще не получил широкой поддержки, он обещает обеспечить более плавное и производительное ускорение графического процессора в Интернете. Предоставляя низкоуровневые API, адаптированные для Интернета, WebGPU обеспечивает новое поколение веб-приложений, которые используют ускорение графического процессора для таких задач, как визуализация в реальном времени, машинное обучение и научные вычисления.

Проблемы и соображения

Воля GPU Ускорить внедрение JavaScript и Web Не без проблем и уход. Некоторые ключевые факторы, которые следует учитывать, включают в себя:

Компромисс между производительностью и портативностью: Хотя CUDA существовать NVIDIA GPU обеспечивает лучшую производительность, но ограничивает NVIDIA Портативность оборудования. OpenCL и WebGPU Цель существования предлагает более широкий спектр изаппаратного программная поддержка, но может пожертвовать некоторой оптимизацией производительности.

Безопасность и песочница: Грант Web пара приложений GPU Прямой доступ к ресурсам может вызвать проблемы с безопасностью. Поставщики браузеров должны тщательно разрабатывать и реализовывать GPU ускоряться API, чтобы гарантировать их существование Web Модель безопасности и Механизм запуска в песочнице.

Опыт разработчика: Воля GPU Вычислительная система интегрирована в JavaScript Опыт разработчиков необходимо тщательно учитывать в рамках экосистемы. Для включения могут потребоваться инструменты, библиотеки и абстракции. Web Более доступен для разработчиков GPU верить без обширных изложений GPU Знание программирования.

Поддержка экосистемы: любая JavaScript из GPU Решение из Успеха Воля зависит от производителя браузера, аппаратное Производитель и поставщик программного обеспечения Web Поддержка сообщества разработчиков и экосистем.

Узнайте больше о графике API: глубокое погружение OpenGL、OpenCL、CPU и GPU

Чтобы полностью понять CUDA и OpenCL существовать GPU Необходимо понять роль из в области затруднения. ЦП (центральный процессор)и GPU Основные различия между ними и использованием их функций в разных графиках. API。

Описание процессора

Сердцем любого компьютера является ЦП предназначен для эффективного выполнения различных задач и рабочих нагрузок. Процессор Хорошо справляется с последовательной обработкой и операциями ветвления.,но не оптимизирован для задач с высокой степенью распараллеливания,Например, рендеринг графики, а некоторые требуют одновременного выполнения одних и тех же операций с большими наборами данных и научных вычислений.

Революция графических процессоров

GPU Первоначально использовавшийся только для рендеринга графики, он превратился в высокопараллельный процессор, способный решать сложные вычислительные задачи, выходящие за рамки графики. и CPU Разное,ЦП Имеет сравнительно мало мощных ядер, оптимизированных для последовательных операций, в то время как GPU Зависит Он состоит из тысяч более мелких и более эффективных ядер и предназначен для выполнения одной и той же операции с несколькими точками данных одновременно.

Эта архитектура параллельной обработки сочетается с V-графическими операциями и зпреданными схемами, позволяющими GPU существуют очень эффективно при рендеринге графики и выполнении параллельных вычислений. вместе Спрос на вычислительную мощность растет, и графические процессоры Превратитесь из чистого графического устройства в мощный параллельный компьютер общего назначения, CUDA и OpenCL Структура проложила путь.

OpenGL: кроссплатформенный API рендеринга графики.

OpenGL (открытая графическая библиотека) разработана Silicon Graphics (SGI) В 1992 Разработанный в 2017 году, он представляет собой кроссплатформенную и кросс-языковую программу. API, стал рендерингом 2D и 3D Векторная графика отраслевого стандарта. OpenGL Предоставляет разработчикам независимое Ваппаратное обеспечениеиз интерфейса для и GPU Интерактивен и использует свою преданную функциональность для затруднения рендеринга графики.

С годами OpenGL Непрерывная разработка поддерживает расширение возможностей и оптимизацию, включая доступные шейдеры, геометрические шейдеры и передовую технологию отображения текстур. Его широкое распространение и нейтральность к поставщикам делают его краеугольным камнем графической экосистемы, позволяя разработчикам создавать самые разнообразные графические приложения. конфигурация обеспечения для запуска кросс-платформенных приложений.

OpenCL: использование гетерогенных параллельных вычислений

OpenGL Сосредоточьтесь на рендеринге графики, в то время как OpenCL Применяется более широкий подход, чтобы обеспечить основу для универсальных параллельных вычислений на гетерогенных платформах. OpenCL Зависит от Khronos Group Разработка и В 2009 Выпущенный в 2017 году, он позволяет разработчикам писать программы, которые выполняются на различных процессорах, в том числе ЦП, графический процессор, процессор цифровых сигналов (DSP) и на сайте доступно программирование вентильной матрицы (FPGA)。

OpenCL Определяет базу C99 и API язык изпрограммирования, используя В для управления нижним аппаратным слоем Выполняйте параллельные вычисления на устройствах, совместимых с программным обеспечением и существованием. Такая гибкость позволяет разработчикам использовать различные аппаратные возможности. обеспечениеускорятьсяустройствоизвычислительная мощность,делать OpenCL Станьте научным компьютерщиком、машинаустройствоизучатьи Другие Может извлечь выгоду из параллельной обработкииз Приложения с интенсивным использованием данныхизмощныйинструмент。

Взаимодействие: совместное использование OpenGL и OpenCL

Хотя OpenGL и OpenCL Основные виды использования различны, но их можно объединить, чтобы обеспечить большую гибкость производства. много современных GPU Поддержка двух API Взаимодействие между ними позволяет разработчикам использовать преимущества каждой технологии в одном приложении.

Например, графическое приложение может использовать OpenGL рендерить и использовать OpenCL Воля Вычислительно интенсивные задачи перекладываются на Графический процессор, например физическое моделирование, обработка изображений или вывод машинного обучения. Такое разделение труда не только повышает общую производительность, но и позволяет более эффективно использовать аппаратные ресурсы.

Будущее: Вулкан, металл и не только

вместе саппаратное Возможности программного обеспечения постоянно развиваются, появляются новые API Технологии продолжают появляться, расширяя границы графического рендеринга и параллельных вычислений. Вулкан да Зависит от Khronos Group Разрабатывать низкоуровневую графику API, который обеспечивает более прямой и эффективный способ GPU оборудование для взаимодействия с OpenGL Ожидается, что это повысит производительность и снизит накладные расходы по сравнению с

Аналогично, Apple из Metal API длясуществовать Apple Прямо на платформе GPU руководить программированием обеспечивает низкоуровневую структуру с низкими накладными расходами для ориентированных iOS、iPadOS и macOS из Разработчики предоставляют OpenGL и OpenCL из альтернативы.

Хотя OpenGL и OpenCL зарекомендовали себя как отраслевые стандарты, но они более новые API толькосуществоватьполучатьсосредоточиться на,и может со временем заменить или и сосуществовать со своими предшественниками,Это отражает постоянное развитие графических и параллельных вычислительных технологий и их перспективы.

Раскройте возможности своего графического процессора в Windows с помощью Cygwin GCC

Хотя CUDA и OpenCL В основном для базы Unix изSystem Designиз, но существуют Использование GPU с точки зрения огромной вычислительной мощности, Windows Разработчики не остались в стороне. Зависит от Сообщество открытого исходного кода изIngenuity, лайк Cygwin Таким образом изинструментсуществовать Windows Экосистема обеспечивает аналогичный Unix из среды, которая позволяет разработчикам существовать в Windows Использовать на машине CUDA и OpenCL из функции.

Cygwin это класс Unix среда для Windows Предоставляет обширную коллекцию инструментов и утилит, которые позволяют разработчикам Windows База использования на платформе Unix из программного обеспечения с мощными функциями. Он подражает многим, предоставляя Unix Системные вызовы, поведение библиотеки и уровень совместимости для достижения этой цели. По существу Cygwin Использование в окружающей среде GNU коллекция компиляторов (GCC), застройщики могут существовать Windows Компилировать и строить CUDA и OpenCL Приложения, которые позволяют им существовать Windows Использовать на машине GPU верить в мощные функции.

Преимущества и ограничения

существовать Windows Использовать на Cygwin GCC руководить CUDA и OpenCL Разработка имеет ряд преимуществ:

Знаком с категорией. Unix Окружение: Привычное Всуществовать класс Unix Работа в среде разработчиков будет Cygwin Чувствуйте себя как дома, тем самым сокращая время обучения и повышая производительность.

Доступ к открытому исходному кодуинструмент:CygwinОбеспечивает доступ к большому количеству открытых исходных кодов.инструментиполезностьиздоступ,многие из нихинструментиполезностьсуществоватьлокальная машинаWindowsна платформеинепростополучать。

Кроссплатформенная разработка: используя что-то вроде Cygwin Такой добрый Unix среды, разработчикам будет проще воля их из CUDA или OpenCL Портирование приложений на другие базы Unix изв системе,потому чтодля Рабочий процесс разработкииинструментцепьдасходствоиз。

но,Следует отметить, что из,Этот подход также имеет некоторые ограничения:

Накладные расходы на производительность: Зависит от Слой моделирования,существуют Запуск приложений в среде Cygwin может привести к некоторым издержкам производительности.,Это может быть нежелательно для приложений, критичных к производительности.

ограниченный GPU доступ: Хотя Cygwin позволяет вам развивать CUDA и OpenCL приложение, но оно не обеспечивает доступ к GPU аппаратное обеспечениеиз Прямой доступ. Действительный GPU Рассчитайте еще Воля по соответствующим из CUDA или OpenCL Драйвер и выполнение во время выполнения.

Сложность: по сравнению с использованием нативного Windows По сравнению со средствами разработки установка и настройка среды разработки может быть более сложной, особенно для новичков, не знакомых с основами. Unix из Системапользователь.

Выбор правильного пути: факторы, которые следует учитывать

существовать CUDA、OpenCL и Другие GPU При принятии решения между альтернативами следует учитывать следующие факторы:

Совместимость оборудования: Если вы предпочитаете аппаратное обеспечениеполностью Зависит от NVIDIA GPU Состав, CUDA это естественный выбор, поскольку он нацелен NVIDIA аппаратное Обеспечениерукопривод оптимизировано и обеспечивает лучшую производительность. Однако если вам необходимо скрестить различное аппаратное Поставщик обеспечения переносимости или планирует воспользоваться преимуществами FPGA Подождите, пока не GPU ускорятьсяустройство,OpenCL Это более гибкий выбор.

производительность Требовать:верно Внуждатьсясуществовать NVIDIA GPU Реализуйте приложение высочайшей производительности на CUDA Закрыть изаппаратное Интеграция и оптимизация обеспечения могут дать значительные преимущества. Но если производительность не является единственным приоритетом, а портативность или гетерогенные вычислительные возможности имеют важное значение, тогда OpenCL Возможно, это лучший выбор.

Экосистема и поддержка: CUDA Выгода В NVIDIA Обширная экосистема, включающая набор мощных инструментов, библиотек и ресурсов сообщества. OpenCL Хотяоткрыть,Но у поставщика аппаратного обеспечения уровень поддержки и оптимизации может быть разным.,Это может повлиять на развитие ипроизводительности.

Кривая обучения: CUDA и OpenCL У каждого своя кривая обучения, но CUDA Более простая модель и обширная документация могут облегчить разработчикам начало работы. OpenCL Повышенная сложность и необходимость кросс-платформенности могут потребовать более крутой кривой обучения.

Будущее из соображений: Хотя CUDA В настоящее время таргетинг NVIDIA аппаратное обеспечениерукопривод оптимизирован, но если аппаратное Требования к обеспечению или предпочтения поставщиков меняются со временем, OpenCL Открытость и кроссплатформенная функциональность могут обеспечить лучшие возможности для будущего.

существуют многие случаи, CUDA и OpenCL Решение между из может сводиться к установлению баланса между существующейпроизводительностью, мобильностью и ресурсами развития. Специально для В NVIDIA GPU из приложений, CUDA Преимущества производительности и Сильная экосистема делает его привлекательным выбором. Однако если портативность, гетерогенные вычисления или будущее изаппаратного гибкость обеспечения является ключевым требованием, тогда OpenCL из Открытые стандарты и Кроссплатформенная функциональность может перевесить потенциальные компромиссы.

Меняющийся ландшафт: новые игроки и будущие направления

вместе с Область вычислений на графических процессорах продолжает развиваться,Продолжают появляться новые участники и планы,Дальнейшее формирование модели и структуры, доступной разработчикам.

AMD из HIP (гетерогенный интерфейс переносимости) предоставляет компилятор пользовательского режима, который может CUDA преобразование кода в перекрестный AMD и NVIDIA GPU запустить, чтобы создать существующий CUDA База кода предоставляет средства для переносимости кода.

Intel из oneAPI Цель плана состоит в том, чтобы CPU、GPU иускоряться предлагает единые модели программирования для CUDA и OpenCL Предоставьте альтернативы, такие как решения для конкретного поставщика.

Кроме того, рост рабочих нагрузок машинного обучения и искусственного интеллекта привел к TensorFlow и PyTorch По мере разработки преданных фреймворков эти фреймворки можно использовать, в том числе GPU существовать Внутриизгетерогенныйаппаратное предоставление ресурсов для решения задач обучения и вывода.

Соображения производительности и прагматичный выбор

существовать Оценка параллельных вычисленийиз Разноепрограммирование Модельивремя кадра,Необходимо учитывать требования, специфичные для приложения, знания команды разработчиков и долгосрочные стратегические цели организации.

Абсолютное пиковое значение производительности требуется для В и NVIDIA аппаратное программное обеспечение Экосистема программного обеспечения имеет сильное предпочтение приложений, CUDA Возможно, это естественный выбор. Однако если мобильность, открытые стандарты и доступность поставщиков являются более важными факторами, то OpenCL、C++ AMP или SYCL Альтернативы могут быть более подходящими.

Также важно учитывать зрелость каждой экосистемы.,Включает библиотеки, инструменты, документацию, поддержку сообщества и удобство использования.,Потому что это может значительно ускорить работу по разработке и развертыванию.

финальный,существовать CUDA、OpenCL и Другиепринятие решений между альтернативамивозможныйнуждатьсяпрагматичныйизметод,баланспроизводительностьнуждаться、аппаратное ограничения программного обеспечения, существующая кодовая база и соображения долгосрочной гибкости.

Будущее гетерогенного программирования

вместе свычислитьаппаратное обеспечениеиз постоянно развиваемся, вместе Ожидается, что с появлением новых архитектур гетерогенная архитектура будет продолжать трансформироваться. Благодаря новым технологиям, таким как искусственный интеллект, квантовые вычисления и расширенный анализ данных, спрос на вычислительную мощность продолжает расти. Эта ненасытная жажда параллельных вычислительных мощностей стимулирует разработку новых моделей и инфраструктур, которые используют гетерогенные гетерогенные процессы. обеспечение ресурсов из возможностей.

Потенциально значительный прогрессизполедапрограммирование Модельистандартныйиз Слияние。Intel из oneAPI Цель программы — предоставить унифицированную модель, которая может охватывать различные архитектуры, в том числе от разных поставщиков. CPU、GPU и Другиеускорятьсяустройство。в случае успеха,Эти стандарты могут снизить барьеры входа для разработчиков.,исуществоватьдругойизаппаратное Платформа обеспечения для более плавной мобильности.

Однако,Путь к конвергенции может оказаться непростым. Собственные решения, такие как CUDA, прочно закрепились в определенных отраслях.,Например, машинное обучение и научные вычисления.,А инерция существующих кодовых баз и зрелых экосистем может помешать новичкам быстро набрать обороты. также,вместе сновыйизаппаратное появляется архитектура программного обеспечения,Например, преданныйискусственный интеллект внезапно возникнуть и квантовое вычислительное устройство.,онивозможныйнуждаться Полныйновыйизпрограммированиепарадигмаи Абстракция, позволяющая в полной мере использовать свою уникальностьиз функции.Это может привести ксуществоватьновыйстандартныйиливедущий Модель Появляться Доруководитьнекоторое времяизфрагментацияиэксперимент。

Какое бы конкретное направление ни выбрала отрасль,Ясно одно: параллельное развитие гетерогенных вычислений в будущем неотделимо. Примите эту неоднородность и будьте на шаг впереди, предлагая новые модели и платформы. Разработчики и организации находятся в наилучшем положении.,Чтобы использовать весь потенциал параллельной обработки,А существованиепроизводительности открывает новые области с точки зрения эффективности.

Новые области приложений, вызывающие потребность в параллельных вычислениях

Хотя CUDA и OpenCL и Metal Большая часть повествования вращается вокруг традиционных оплотов параллельных вычислений, таких как научное моделирование, компьютерная графика и, в последнее время, машинное обучение, но ненасытное стремление к большей вычислительной мощности является Зависит. от Целый ряд интересных новых областей применения, которые могут изменить будущее.

Беспилотные автомобили и робототехника

вместе Автономные системы вождения и передовые робототехнические технологии продолжают распространяться, а их основные процессы восприятия, планирования и управления стали жадными потребителями параллельных вычислений. От объединения датчиков в режиме реального времени с видео, лидаром и радаром до предоставления интенсивных вычислений машинного обучения для таких задач, как обнаружение препятствий и планирование траектории, эти рабочие нагрузки эффективно используют CUDA、OpenCL и т. д. Сложность структуры и ее предметно-специфическая эволюция.

Развертывание транспортных средств требует большего, чем просто оптимизация пропускной способности.,Также необходимо оптимизировать энергоэффективность, управление температурным режимом и проверку безопасности.,Эти факторы могут оказаться более благоприятными для стека «Впреданныйускоряться».,Вместо универсальной абстракции. Пионеры беспилотных автомобилей, такие как Tesla, уже используют CUDA для своего программного обеспечения для беспилотного вождения.

Вычислительное моделирование и цифровые двойники

Еще одна область, вызывающая ненасытный спрос на параллельные вычисления, — это создание высокоточных компьютерных симуляций, отражающих явления реального мира и «цифровых двойников». Приложения охватывают молекулярное моделирование、моделирование климатической модели、Распространение волн цунами, виртуальные заводские двойники и т. д. Эти симуляции обычно от Обработка больших наборов данных из Массово-параллельные численные решатели представляют собой, таким образом, CUDA и OpenCL и т. д. Фреймворк эффективно воляирует вычислительную схему, отображающую GPU Ожидание затруднения становится решающим.

вместе свычислительное моделирование и цифровые При двойных рабочих нагрузках мы, вероятно, увидим растущий спрос на преданные структуры данных и алгоритмы, адаптированные с учетом конкретных предметных областей.

Вычислительная революция Метавселенной

вместе с Бизнес и потребители все чаще принимают иммерсивные вычисленияпарадигма,Такие как дополненная реальность и персистентность из виртуального мира («метавселенная»).,Может возникнуть необходимость использовать параллелизм в больших количествах. От трассировки лучей в реальном времени и физического моделирования до пространственных вычислений и голографического рендеринга.,Эти новые рабочие нагрузки метавселенной и требования к параллельной обработке могут стимулировать дальнейшие инновации в серверных архитектурах и моделях.

Такие компании, как Nvidia, уже RTX GPU и OptiX Механизм трассировки лучей позиционируется как фундаментальный строительный блок Metaverse. Яблоко из Metal Платформа также предназначена для оптимизации встроенного рендеринга дополненной реальности. вместе Юаньверс превратился в многотриллионную индустрию, и мы можем увидеть CUDA и Metal и другие фирменные решения вендоров. OpenCL и WebGPU Ожидание открытых стандартов, чтобы вступить в битву с высокими ставками за установление доминирующей парадигмы.

Высокопроизводительный анализ данных и бизнес-аналитика

вместе Спрос на крупномасштабные конвейеры анализа данных растет, поскольку предприятия стремятся извлечь более полезную информацию из растущих хранилищ данных. Использование механизма сложности для таких задач, как запрос и обработка больших наборов данных, стало критически важным. Хотя поле рано GPU ускорятьсяосновной Зависит от CUDA Окажите поддержку, но мы видели OpenCL из принимается все больше и больше благодаря В. RAPIDS и т. д. могут динамически использовать различные ресурсы портативных аналитических библиотек.

Взгляд в будущее,Отлично подходит для редких、Нерегулярные рабочие нагрузки по анализу данныхизи ХОРОШОвычислить Модельвозможныйформированиедля Достичь демократизации больших данныхизключинструмент。

Квантовые вычисления: следующий рубеж

Хотя все еще находится на начальной стадии исследования,Но ожидается, что стремление к коммерциализации квантовых вычислений станет еще одним беспрецедентным рубежом.,Способен переопределить целые отрасли. Путем прямого использования квантовых явлений, таких как суперпозиция и запутанность.,Эти новые вычислительные архитектуры предназначены для решения задач оптимизации, криптографии и моделирования быстрее, чем классические компьютеры.

Однако,существует эта полная параллель из квантового мира,Алгоритм выражения, модель zпрограммирования и среда выполнения в оркестровке В еще не стандартизированы. Черпая вдохновение из таких инструментов, как OpenCL, будущие стандарты смогут предоставлять переносимые абстракции для различных архитектур кубитов. Или могут возникнуть новые парадигмы, такие как квантовое Лего.,Чтобы воспользоваться уникальными особенностями квантовой ткани, ускоряться из.

несмотря ни на чтофинальный Какойметод,Производство квантовых вычислений и отображение реальных приложений на этих сверхмощных машинах, несомненно, породят еще одну эпическую битву за превосходство моделей.,похожий Всегодняиз CUDA и OpenCL боевой. Неизведанная область ждет пионеров квантовых параллельных исследований.

вместе Эти разнообразные и новые приложения работают вместе, расширяя границы вычислительных возможностей.,Они Воля как плавильный котел,Создать новую изускоряться архитектуру, модель программирования и технологию оптимизации.,Выпустить беспрецедентную параллельную производительность. сегодня,Битва между CUDA, OpenCL, Metal и их родственниками может стать лишь началом долгосрочных параллельных вычислений.

Рост гетерогенного ускорения: новое определение поля битвы

Возможно, самым значительным технологическим изменением, разрушающим экосистему параллельных вычислений, является появление гетерогенных архитектур.,Эти архитектуры включают в себя различные элементы обработки, такие как ЦП, ГП, FPG, искусственный интеллект и сетевые чипы, которые тесно интегрированы в единую вычислительную структуру. Прошли те времена, когда один тип процессора мог удовлетворить вычислительные потребности современных областей применения. Напротив,Мы стали свидетелями появления гетерогенных центров,Эти центры организуют среду выполнения с помощью единой, согласованной структуры памяти и топологии межсоединений с высокой пропускной способностью.,Воля Различные типы рабочих нагрузок оптимально сопоставляются с их идеальными ресурсами.

Этот гетерогенный сдвиг парадигмы Воля оказывает глубокое влияние на структуры, которые будут доминировать в будущем вычислений.

Недостатки монолитных стеков ускорения

В наши дни, как CUDA и Metal Такие изолированные стеки впечатляют на соответствующих целевых архитектурах, но по сути они неспособны плавно организовать выполнение гетерогенной рабочей нагрузки на разных элементах обработки. КУДА Хотясуществовать NVIDIA GPU имеет производительность, но не обеспечивает частичную разгрузку нагрузки Воля на не- NVIDIA ускорятьсяустройство(нравиться FPGA или AI чип)изприсущая абстракция,Эти сложные устройства могут лучше подходить для определенных режимов вычислений. Его концепция монолитного дизайна Воля чипа NVIDIA по оптимизации ставит существование на первое место.,Это может снизить его эффективность как составной, мультиструктурно неоднородной плоскости управления.

такой же,Закрытая экосистема Metal узко оптимизирована для тесно интегрированной архитектуры графических процессоров Apple.,Возможно, будет сложно расширить возможности включения сторонних источников или межвендорных источников напряжения из гетерогенных доменов.

Перспектива открытия гетерогенных абстракций

Напротив, как OpenCL Такие открытые стандарты уже давно охватывают идею портативного параллелизма в гетерогенных процессорных архитектурах, которая может лучше сопоставить сегодняшние монолитные модели с будущей гетерогенностью. вместе Распространение различных сложных архитектур, OpenCL из Видение существует посредством портативной абстракции CPU、GPU、DSP и Другиеускоряться плавное развертывание между структурами иаппаратное обеспечениене имеющий отношенияиз Внутри核执ХОРОШО,возможныйфинальныйстанет популярным。

Существующая производительность из исторического «налога на переносимость» может быть компенсирована огромной плотностью вычислений, обеспечиваемой будущими гетерогенными системами. Мы уже видели некоторые многообещающие инициативы, такие как AMD из ROCm Стек программного обеспечения для гетерогенных вычислений, который обеспечивает унифицированную модель программного обеспечения/времени выполнения, используя AMD CPU、GPU и AI доверяться работе аранжировщика. Интел также OneAPI Гетерогенная среда программирования руководит схожими инвестициями, в том числе CPU、GPU、FPGA и AI чип.

Модель параллельного программирования с открытыми данными (например, базовая В OpenCL Построить из SYCL) также становится все более популярным для сопоставления рабочих нагрузок с различными топологиями серверов. Таково стандартное существование без аппаратного обеспечения. обеспечение Привязка к поставщикуизслучай,Использование параллелизма на уровне устройств,Может помочь создать экосистему портативных, компонуемых и гетерогенных вычислительных блоков.,Программисты могут комбинировать и комбинировать по мере необходимости.

Гибридные методы: лучшее из обоих миров?

Однако,существуют неоднородные эпохи,Третий путь вперед,Включая все аспекты философии собственности и открытой философии.,В конечном итоге это может восторжествовать. существуют в этой гибридной модели,Унифицированная среда выполнения может обеспечить оптимизацию глубокой интеграции для конкретной платформы посредством собственного уровня программирования или расширений. но,Эти Собственныйускорятьсядвигатель Воляинейтральный к поставщикуизслой абстракцииижить,существоватьнуждатьсядоступен, когдаиаппаратное обеспечение, независимое от параллелизма, перекрестного вмешательства третьих сторон или ориентированное на будущее благодаря гетерогенному развертыванию и переносимости.

Лучшее из обоих мировизметодцельсуществоватьчерез специализированные Построить из Оптимизирован для максимизации пиковой нагрузкиускорятьсяустройство Использование,При этом сохраняется гибкость развертывания и защита инвестиций. Мы уже видим проблески этой модели, возникающие в отраслевой среде – например.,Nvidia из CUDA Экосистема сейчас существует OpenACC Инструкции OpenCL Поддерживает реализацию сложности переносимости, в то время как AMD из ROCm затем существовали свои собственные GPU Предоставляется открытый стек программного обеспечения.

Битва еще впереди

финальный,вместе Гетерогенные вычислительные архитектуры меняют определение ландшафта параллельных вычислений, и конфликт между собственной оптимизацией и открытой переносимостью может усилиться. CUDA, OpenCL, металл и его преемник Воля оказываются вовлеченными в это новое поле боя на нескольких фронтах и ​​в сражениях совершенно нового поколения.

CUDA и Metal Лазерная фокусировка из мягкого аппаратного Даст ли совместное проектирование им непреодолимое преимущество в получении максимальной плотности вычислений от платформ соответствующих поставщиков? или OpenCL Будут ли в будущем преобладать открытые, нейтральные к поставщикам стандарты благодаря их способности гибко координировать рабочие нагрузки между различными элементами обработки?

Исход этого огромного конфликта определит будущее на десятилетия вперед.,Влияйте на развитие преобразующих технологий, таких как искусственный интеллект, научное моделирование, иммерсивные вычисления и квантовое превосходство. вместе с Революция в параллельных вычислениях,Битва между проприетарностью и открытостью, оптимизацией и переносимостью, эпичностью и волей продолжает бушевать.

Ускорение развивающейся вычислительной экосистемы

вместе с CUDA и OpenCL Битва жестокая руководить,Более широкая вычислительная экосистема быстро растет,Знакомство с новыми участниками, технологическими парадигмами,Эти участники и технологические парадигмы могут существенно изменить ландшафт.

Рост специализированных ускорителей искусственного интеллекта и предметно-ориентированных архитектур

Одна из наиболее важных тенденций, определяющих будущее вычислений, — преданный. AI/ML ускорятьсяустройствоизвсплеск。Cerebras、Groq、SambaNova и Graphcore Другие компании разработали специальные кремниевые конструкции, специально оптимизированные для глубокого обучения нейронных сетей и вывода. Эти предметно-ориентированные архитектуры часто отказываются от традиционных GPU модель, но использует совершенно другие методы иерархии памяти, перемещения данных и числового представления.

Например,Двигатель Cerebras из пластинчатого масштаба имеет массивный 2D-массив взаимосвязанных вычислительных ядер.,А Graphcore из IPU объединяет разреженную нейронную сеть для эффективной обработки графов. Очень важно, чтобы,Эти AI Усердиться обычно поставляется со своей собственной моделью программирования и программным стеком, который дает возможность CUDA или OpenCL Парадигма разработчиков приносит новые вызовы. Компания занимается продвижением TensorFlow и PyTorch framework в качестве предпочтительного интерфейса, а также создает собственные компиляторы, библиотеки и системы времени выполнения.

преданный AI Рост числа чипов подчеркнул необходимость большей абстракции и портативности. Разработчики могут столкнуться с различными аппаратными обеспечения целей, каждая цель имеет свои уникальные архитектурные характеристики и требования к программированию. картина SYCL Это открытый стандарт Новые инициативы, такие как MLIR (Многоуровневое промежуточное представительство), направлены на обеспечение более унифицированного иаппаратного обеспечение не имеет ничего общего с дальнейшим развитием.

Ориентированная на данные архитектура и вычисления в памяти/хранилище

вместе По мере роста искусственного интеллекта еще одной преобразующей тенденцией является появление вычислительных архитектур, ориентированных на данные, которые тесно интегрируют обработку и хранение. Самсунг, НГД Systems и Eidetico Такие компании, как существующие, разрабатывают интеллектуальные твердотельные накопители. (SSD) и Структура памяти такова, что существование расположено близко к тому месту, где данные должны выполнять массовые параллельные вычисления с интенсивным использованием данных.

Эти вычислительные решения для хранения данных и вычислений в памяти используют CUDA、OpenCL и SYCL и другие модели параллельного программирования, чтобы использовать компоненты памяти/хранилища, встроенные в пользовательскую логику (FPGA).、ASIC)извычислительная мощность。его цельда Сведите к минимуму неприятные традиционные фоны·Нойманн Архитектураиз Энергоемкое перемещение данных,Это открывает новые уровни эффективности для рабочих нагрузок с интенсивным использованием данных.

Интеграция этих ориентированных на данные систем и моделей выполнения представляет собой уникальные проблемы. Разработчики должны учитывать локальность данных, согласованность, явное управление памятью и сложность. CUDA и OpenCL В ожидании традиции GPU Модель программирования не может удовлетворить из. Новинка в области исполняющих систем и абстракции программирования, повышающая производительность разработчиков и появляющаяся в этой категории аппаратное обеспечение. обеспечениепереносимость имеет решающее значение.

Экосистема Arm ускоряет вычислительные амбиции

вместе с NVIDIA、AMD Линия борьбы между сообществом разработчиков программного обеспечения с открытым исходным кодом становится все более открытой, и еще один крупный игрок предпринимает смелые шаги в области вычислений — Arm Holdings。вместе недавно запущениз Arm Immortalis GPU Архитектура и сопутствующие из Arm ML Стек программного обеспечения процессора, компания Воля позиционирует себя как CPU、GPU из Комплексный поставщик решений в конкретных областях.

Arm Стратегический акцент делается на обеспечение тесной интеграции программного обеспечения экосистему программного обеспечения, которая плавно охватывает варианты использования мобильных устройств, периферийных устройств и облаков. Создавая себя из GPU Программный стек архитектуры и глубокой оптимизации, Arm цельсуществоватьиспытание NVIDIA и AMD независимый GPU Решение проблемы повышения эффективности.

Что особенно важно, рука подчеркивать OpenCL、Vulkan и SYCL и другие открытые стандарты как основа ее вычислительной платформы. Цель состоит в том, чтобы предоставить разработчикам последовательную модель, которую можно будет использовать в реальном времени. Arm из Разное CPU、GPU ипреданный AI/ML в процессорных продуктах. Этот метод и NVIDIA Собственный CUDA Экосистема отличаетсяверно Сравнивать,возможныйпредоставить болееоткрытьи Портативныйиз альтернативы.

вместе с Arm Влияние существующих центров обработки данных, периферийных устройств и других областей продолжает расширяться, и его планы по усилению вычислений могут иметь далеко идущие последствия. Разработчики, которым нужны перспективные приложения, могут найти Arm Все более убедительное принятие открытых стандартов и кроссплатформенных возможностей может ослабить CUDA существуют из доминирования в определенных областях.

Навигация в гетерогенных средах ускоренных вычислений

существоватьаппаратное обеспечениеи В условиях быстрого развития инноваций в области программного обеспечения вместе с CUDA и OpenCL Битва разворачивается,Разработчики сталкиваются со все более сложной и деликатной средой. Поиск лучшей модели программирования иускоряться стал многогранной задачей.,Четкого ответа нет.

главный AI Предполагается, что рост архитектур, ориентированных на данные, и Arm Экосистема усложниться Вычисление из-за амбиций ломает традиции GPU вычислительная парадигма. Разработчики больше не могут полагаться исключительно на CUDA или OpenCL В качестве комплексного решения необходимо принять более гибридный и открытый подход.

Ключевые соображения по навигации в этой гетерогенной вычислительной среде включают в себя:

Переносимость производительности: Разработчики должны стремиться иметь возможность существования различного аппаратного обеспечение цели (от GPU и CPU приезжатьпреданный AI Чипы и вычислительные решения для хранения данных) обеспечивают превосходную производительность модели и структуры программирования.

Абстракция и компонуемость: вместе с аппаратным обеспечением низкого уровня становится все более сложным и гетерогенным, абстракция и компонуемые программные средства более высокого уровня имеют решающее значение для сохранения производительности разработчиков и переносимости приложений.

Открытые стандарты и нейтральность поставщиков: письменность может существовать у нескольких поставщиков и запаративная обеспечение Беспрепятственная работа наизкод,без привязки к единой проприетарной экосистеме,Эта Воля является ключевым фактором успеха.

Программное аппаратное обеспечение Со-разработка: ускоритьаппаратное Тесная связь между архитектурой и соответствующими ей моделями требует более коллективного и междисциплинарного подхода к проектированию и оптимизации системы.

Адаптируемость и готовность к будущему: признание быстрых изменений в области вычислений,Разработчики должны развивать открытое и адаптируемое мышление.,Постоянно расширяйте свой набор навыков, чтобы оставаться на шаг впереди.

Благодаря такому многогранному подходу разработчики смогут лучше ориентироваться в битве CUDA и OpenCL и в бурных водах вычислений в более широком смысле. Те, кто сможет скоординировать производительность, мобильность и производительность и искусство и людей в этой гетерогенной среде, станут настоящими чемпионами будущего.

Заключение: начало новой эры ускоренных вычислений

CUDA и OpenCL Конфликт между ними — это лишь первый залп более крупной войны, которая определяет парадигму, аппаратное Архитектура программного обеспечения и экосистема программного обеспечения — все это воля, определяющая будущее вычислений. вместе сглавныйиз AI решения, ориентированные на данные, в области памяти/хранения и Arm Экосистема Амбиции изменить ландшафт, традиции GPU Вычислительные модели бросают вызов со всех сторон.

существовать в эту новую эпоху,Победителем Воля является не одна технология или поставщик.,Скорее, это разработчики и исследователи, способные адаптироваться и преуспевать в постоянно меняющейся среде. Те предприятия, которые используют открытые стандарты, межплатформенную переносимость и фундаментальные принципы массового параллелизма, лучше всего готовы раскрыть истинный потенциал вычислений.,Содействие прорывам в широком спектре областей.

Предстоящая дорога непроста,Потому что разработчикам приходится ориентироваться в сложности аппаратного обеспечения и инноваций в программном обеспечении.,Каждая инновация имеет свои уникальные преимущества, недостатки и компромиссы. но,Поддерживая открытый, совместный и ориентированный на будущее образ мышления,Этот новый рубеж вычислительной техники от первопроходца Воля прокладывает путь к выдающимся достижениям.,Тем самым преодолевая границы возможного.

CUDA и OpenCL Возможно, в данный момент в центре внимания находятся противоречия, но они являются лишь предвестником грядущих более глубоких изменений. вместе сIndustry Titans и Rebel Upstart из Clash, Real из Prize Воля умеет Воля Элитная производительность Real из Доступна кроссплатформенность Портативность — ключ к раскрытию всего потенциала компьютерной революции.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose