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摘要: GPU上的快速光谱图分区 图形是用于对物理,生物,社会和信息系统中许多类型的关系和过程进行建模的数学结构。用于解决各种高性能计算和数据分析问题。对于网络分析,基因组学,社交网络分析和其他领域,大规模图形处理的计算需求,只有加速器才能提供的强大而高效的计算性能。NVIDIA通过CUDA 8引入了nvG 阅读全文
posted @ 2020-12-27 09:54 吴建明wujianming 阅读(327) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 图形数据标准化 AWS,Google,Neo4j,Oracle。这些只是在W3C关于图形数据的Web标准化的W3C研讨会上代表的一些供应商,内容必然会促进数据管理中最热门的部分:Graph的采用。 让许多供应商互相交谈,更不用说团结一致,这并非易事。增加学者和研究人员并不一定会使事情变得容易。现在, 阅读全文
posted @ 2020-12-27 08:23 吴建明wujianming 阅读(235) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 图形数据库成为主流 图形技术正成为主流,而知识库则处于领先地位。 盖蒂 每十年似乎都有其数据库。在1990年代,关系数据库成为主要的数据环境,它的易用性和表格格式使其成为不断增长的为数据网络提供动力的自然需求。虽然关系数据库仍然很强大,但2000年代见证了XML数据库的兴起,NoSQL(不需要将数据 阅读全文
posted @ 2020-12-27 07:33 吴建明wujianming 阅读(104) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 知识图:从图和数据库中获取知识 知识图到底是什么,以及关于它们的所有炒作是什么?如果想成为世界各地的Airbnbs,Amazon,Google和LinkedIn,那么学会区分真实的炒作,定义不同类型的图以及为用例选择合适的工具和数据库至关重要。 知识图被炒作。现在可以正式地说这句话,因为Gartne 阅读全文
posted @ 2020-12-27 07:11 吴建明wujianming 阅读(156) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 图分析Rapids cuGraph 英伟达(Nvidia)建立的新的开源库可能是推进分析和使图形数据库更快的秘密要素。 在Nvidia GPU上进行并行处理。 Nvidia很久以前就不再只是“仅仅”一家硬件公司。由于其硬件是支持AI火爆的大部分计算运行的要素,因此Nvidia承担了为软件铺路的最后一 阅读全文
posted @ 2020-12-27 06:32 吴建明wujianming 阅读(278) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)和Intel MKL上快速实现BERT推理 直接在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)或Intel MKL上进行高度定制和优化的BERT推理,而无需tensorflow及其框架开销。 仅支持BERT(转换器)。 基准测试 环境 Tesla P4 28 * I 阅读全文
posted @ 2020-12-26 19:43 吴建明wujianming 阅读(657) 评论(0) 推荐(0)
摘要: nvGraph-NVIDIA图形库 数据分析是高性能计算的不断增长的应用。许多高级数据分析问题可以称为图形问题。反过来,当今许多常见的图形问题也可以称为稀疏线性代数。这是nvGraph的动机,它利用GPU的线性代数功能来处理大型图形分析。 https://github.com/rapidsai/nv 阅读全文
posted @ 2020-12-26 18:59 吴建明wujianming 阅读(515) 评论(0) 推荐(0)
摘要: MIT Graph实践概述 Features功能 • iCloud Support • Multi Local & Cloud Graphs • Thread Safe • Store Any Data Type, Including Binary Data • Relationship Model 阅读全文
posted @ 2020-12-26 18:39 吴建明wujianming 阅读(114) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 适用于AMD ROC GPU的Numba概述 Numba通过按照HSA执行模型将Python代码的受限子集直接编译到HSA内核和设备功能中,从而支持AMD ROC GPU编程。用Numba编写的内核似乎可以直接访问NumPy数组。 术语 以下列出了HSA编程主题中的几个重要术语: 内核:由主机启动并 阅读全文
posted @ 2020-12-26 18:11 吴建明wujianming 阅读(369) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 编写HSA内核 介绍 HSA提供类似于OpenCL的执行模型。指令由一组硬件线程并行执行。在某种程度上,这类似于 单指令多数据(SIMD)模型,但具有这样的便利:细粒度调度对于程序员而言是隐藏的,而不是使用SIMD向量作为数据结构进行编程。在HSA中,编写的代码将同时由多个线程(通常成百上千个)执行 阅读全文
posted @ 2020-12-26 18:03 吴建明wujianming 阅读(173) 评论(0) 推荐(0)
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