Satya “Vivek” Kanakadandila – NVIDIA 技術博客
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Wed, 28 Sep 2022 05:31:00 +0000
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擴展數據管道： AT&T 利用 GPU 優化速度、成本和效率
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/scaling-data-pipelines-att-optimizes-speed-cost-and-efficiency-with-gpus/
Mon, 12 Sep 2022 05:12:00 +0000
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眾所周知， GPU 是大型機器學習（ ML ）應用程序的典型解決方案，但如果 GPU 應用于 AI 管道數據的早期階段，該怎么辦？ 例如，如果不必為每個管道處理階段切換集群配置，則會更簡單。您可能仍然有一些問題： 在 At&T ，當我們的數據團隊在規模上平衡簡單性的同時管理云成本時，這些問題就出現了。我們還觀察到，我們的許多數據工程師和科學家同事都不知道 GPU 是一個有效和高效的基礎設施，可以在其上運行更普通的 ETL ，并具有工程階段的特點。 與 GPU 配置相比， CPU 的相對性能也不清楚。我們在 at & T 的目標是運行一些典型的配置示例以了解差異。 在本文中，我們將從速度、成本和完整管道的簡單性方面分享我們的數據管道分析。我們還提供有關設計考慮的見解，并解釋我們如何優化 GPU 集群的性能和價格。優化來自于使用 RAPIDS accelerator for…
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