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出租 GPU 的服務...

前陣子在「Rent out your GPU compute to AI researchers and make ~2x more than mining the most profitable cryptocurrency.」這邊看到的消息,服務網站是「Vectordash: GPU instances for deep learning」。

起因是搞計算的弄不到顯卡計算,而雲服務的 GPU 又太貴,所以再找方法解決... 結果注意到 cryptocurrency 計算的獲利與雲服務的 GPU 中間有不少差價,於是就弄出一個服務來媒合手上有顯卡與需要科學計算的人,一邊提供較高的獲利給本來在挖礦的人,另外一邊提供較低的價錢給需要科學計算的人。

目前支援的平台有限 (Nvidia 的顯卡,另外不支援 Windows,不知道是不是 Linux only),其他支援目前都還沒列 ETA,不過感覺是個解決大家痛點的服務 (而且挖礦這邊就是在拼獲利),應該有機會弄得很大...

繼續觀望... XD

測試 TPUv2 的 C/P 值

有人用相同演算法實際測試 Google 的 TPUv2 與 NVIDIATesla P100 的 C/P 值了:「Benchmarking Google’s new TPUv2」。

如果以 ResNet-50 當作計算的演算法,可以看到其實 C/P 值的差距沒有想像中大。主要原因是 GPU 可以使用較低的精度計算以加快速度,而非 Google 之前新聞稿故意使用較高精度比較 (TPU 使用 8-bit matrix engine,所以 GPU 使用較低的 fp16 版本比較會比較有參考價值):

真正的差異是在 LSTM

It turns out that the TPU is even faster on the LSTM model (21402 examples/s): ~12.9 times faster than a P100 (1658 examples/s) and ~7.7 times faster than a V100 (2778 examples/s)!

不過這邊就沒特別提到精度了...

Intel CPU + AMD GPU 合一的的系統

先前就有看到 Intel 要與 AMD 合作,將 Intel CPU + AMD GPU 整合在一起以對抗 Nvidia,現在看到 HP 推出對應的筆電了:「HP’s new 15-inch Spectre x360 uses the hybrid Intel/AMD processor」。

不過名字剛好跟最近的安全漏洞撞到了 XDDD (所以才想寫 XDDD)

The new Spectre x360 15 is one of the first systems to be announced that uses the new Kaby Lake-G processors from Intel. These processors combine an Intel CPU (with its own integrated GPU) with an AMD GPU, all within a single package.


出自「Kaby Lake-G unveiled: Intel CPU, AMD GPU, Nvidia-beating performance」。

這種合作的仗打不打的動呢... 不怎麼看好就是了 :o

AWS 推出 NVIDIA Tesla V100 的 GPU 機種 (P3)

這次從 NVIDIA 推出到 AWS 採用比以前快好多,依照維基百科上查到的資料,Tesla V1000 是六月 21 日推出的,這樣算起來四個月後就上線了:「New – Amazon EC2 Instances with Up to 8 NVIDIA Tesla V100 GPUs (P3)」。

Today we are making the next generation of GPU-powered EC2 instances available in four AWS regions. Powered by up to eight NVIDIA Tesla V100 GPUs, the P3 instances are designed to handle compute-intensive machine learning, deep learning, computational fluid dynamics, computational finance, seismic analysis, molecular modeling, and genomics workloads.

P2 是 K80,NVIDIA 推出的時間是 2014 年的十一月了... 這時候拿出新的貨色出來算合理 XD

然後是這幾區有提供 P3:

P3 instances are available in the US East (Northern Virginia), US West (Oregon), EU (Ireland), and Asia Pacific (Tokyo) Regions in On-Demand, Spot, Reserved Instance, and Dedicated Host form.

Ubuntu 下雙螢幕進入省電模式後再起不能的問題

Update:後來還是有狀況,這篇的方法沒有完全解決... 等找出解法後再回來更新。

前陣子把家裡的 Ubuntu 桌機多塞了一顆 Dell 的 P2317H,打直拿來看程式碼,大致上是沒什麼問題,不過螢幕進入省電模式後就再起不能... (NVIDIA 的顯卡,一顆接 DisplayPort,另外一顆接 HDMI)

後來找到這一串討論:「DP1.2 connected monitor cannot be turned on again with DPMS」。

這串討論裡官方的人有給不少方式,後來試到第二頁的發法,是在 /etc/modprobe.d/disable-nouveau.conf 裡設定一些參數,重開機後就解決了:

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

看起來是 nouveau 的關係,現在總算是可以比較正常的使用了... (還有不少眉眉角角的地方要再找方法解...)

Amazon EC2 推出新的 GPU 系列機器

這次 Amazon EC2 推出了 G3 instance:「New – Next-Generation GPU-Powered EC2 Instances (G3)」。

這次開放的只有這幾區,亞洲目前還沒有在內:

You can launch these instances today in the US East (Ohio), US East (Northern Virginia), US West (Oregon), US West (Northern California), AWS GovCloud (US), and EU (Ireland) Regions as On-Demand, Reserved Instances, Spot Instances, and Dedicated Hosts, with more Regions coming soon.

這次使用的 GPU 是 Nvidia 的 Tesla M60:

Today we are taking a step forward and launching the G3 instance type. Powered by NVIDIA Tesla M60 GPUs, these instances are available in three sizes (all VPC-only and EBS-only)[.]

G3 (M60) 應該會比 G2 (K520) 快,但未必會比 P2 (K80) 快,尤其是 double precision 的部份,可以參考「Nvidia Tesla」這邊的數據。所以還是得看應用程式才能決定要用 G3 還是 P2...

Google Cloud Platform 的機器與服務也支援 GPU 了...

Google 宣佈在 GCP 上的機器與服務支援 GPU 運算了:「GPUs are now available for Google Compute Engine and Cloud Machine Learning」。

算是 beta 階段,用的是 NVIDIA Tesla K80

Google Cloud Platform gets a performance boost today with the much anticipated public beta of NVIDIA Tesla K80 GPUs.

然後台灣的 asia-east1 也在內。第一波必須透過 cli 操作,之後才會在 web console 上加上去:

You can now spin up NVIDIA GPU-based VMs in three GCP regions: us-east1, asia-east1 and europe-west1, using the gcloud command-line tool. Support for creating GPU VMs using the Cloud Console appears next week.

也開始支援 GPU 了...

Amazon EC2 的 P2 instance

Amazon EC2 為了 GPU 而推出的 P2 type:「New P2 Instance Type for Amazon EC2 – Up to 16 GPUs」。

p2.large 有這樣的規格:

This new instance type incorporates up to 8 NVIDIA Tesla K80 Accelerators, each running a pair of NVIDIA GK210 GPUs. Each GPU provides 12 GB of memory (accessible via 240 GB/second of memory bandwidth), and 2,496 parallel processing cores.

而最大台的 p2.16xlarge 也就是 16 倍... 每小時單價也刷新了之前 x1.32xlarge 的記錄 $13.338/hr (us-east-1),來到了 $14.4/hr...

另外也推出了 deep learning AMI,內裝了一堆常見支援 GPU 的 ML framework:

In order to help you to make great use of one or more P2 instances, we are launching a Deep Learning AMI today.

hashcat v3.00

hashcat 是個用暴力法拿來計算各種 reverse hash 的的工具,也就是對於 HASH(key) = value 時,給 value 的值,要求得出 key 的值 (被稱為 Preimage attack)。

雖然是暴力法,但還是花了很多力氣加速,尤其在這個 GPU 已經很常見的年代,這套軟體也支援透過 GPU 加速運算。

先前的版本是 CPU 與 GPU 分開兩個版本可以用 (CPU 版本的叫 hashcat,GPU 版本的叫做 oclHashcat),而 GPU 的版本只支援 nVidiaAMD 兩家大廠的顯卡。

而在 v3.00 版,透過 OpenCL 的界面將這些全部都合而為一了:「hashcat v3.00」,所以不只是支援 CPU 與 nVidia + AMD 的 GPU,還包括了:

  • GPU
  • CPU
  • APU
  • DSP
  • FPGA
  • Coprocessor
  • Anything else which comes with an OpenCL runtime

也特別提到,Intel CPU 上內建的 GPU 部份也可以拿來用了:

For example, Intel CPUs will now instantly pop up as an available OpenCL device after you've installed the Intel OpenCL runtime.

也因為透過 OpenCL,如果有多種不同類型的加速方式,新版 hashcat 也可以同時使用。

另外這次效能評估 (與舊版比較) 也做出來了:「hashcat 2.01 / 3.00 performance comparison」,可以看到比較新一點的卡整體都有進步,而舊的卡有可能是對 OpenCL 的最佳化或是 overhead 比較敏感,慢了不少...

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