在硬件层面,浪潮AI服务器通过对CPU、GPU硬件性能的精细校准和全面优化,使CPU性能、GPU性能、CPU与GPU之间的数据通路均处于对AI推理优状态;在软件层面,结合GPU硬件拓扑对多GPU的轮询调度优化使单卡至多卡性能达到了近似线性扩展;在深度学习算法层面,结合GPU Tensor Core 单元的计算特征,通过自研通道压缩算法成功实现了模型的极致性能优化。
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