福生无量摸鱼天尊

Cuda API 创建对象： #include <cuda_runtime.h> #include <cuda.h> #include <iostream> #include <string> // 获取当前机器的GPU数量 cudaError_t error_id = cudaGetDevice

随着LLM业务的不断发展，我们发现单机单卡无法承载一个模型的训练和推理，故此出现了单机多卡和多机多卡的训练推理算子，这时候每个机和卡之间都需要通信，所以通信算子十分的重要。 分布式并行 下面是传统的四种并行处理架构，常用于大模型训练。 DP

（施工ing） 概述 我们知道，算子的作用是计算，那在整个体系中，我们的核心目标是拉满GPU的利用率。 在现代分布式体系中，多GPU之间同时存在着计算、内存访问和通信这三种基本活动，为了服务于我们的核心目标，我们需要尽可能的将通信时间和访存时间放在计算时间内，使得GPU不存在运算时间的泡泡。 大模型

ROCm 入门 首先就是amd官方的命名跟nv的区别，其实区别并不大，只是AMD在cuda的基础上做了更多的优化，比如说一个wavefront有64个work-item，相当于一个warp有64个threads。其次就是有两种register，在

（施工ing）

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