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国内很多的大学公司都说开发出了并行计算方法,都吹牛逼??


要不然,英伟达不卖A100, 你买点4090  甚至闲鱼的矿卡, 一样有cuda。

顶多就是多耗电,国家项目还差电费??

肯定不是,  说明用1万张游戏卡, 并不能代替100张A100

小白鸡 发表于 2023-3-15 17:00
这里说的并行计算,是指并发嘛?

分布式  比较准确。

就是像视频渲染那样,可以用多个GPU合起来给一个项目做渲染。

如果国内真实现了这个技术,  那完全可以用大量垃圾gpu,代替A100.   顶多就是电费。

可见很多都是吹牛,或者分布式后效率极低, 比如理论参数10个垃圾=1个牛逼。

他实际上分布式后发现10个垃圾产生的合力,只有一个A100的20%

这里说的并行计算,是指并发嘛?
本帖最后由 小旭 于 2023-3-15 17:03 编辑

方向是对的只不过效率比较低就是了 在英伟达没出来之前 据说当时的图像识别就是采用几十台服务器一起搞

说不定人家是并行计算斐波拉契数列咧 国内很多的大学公司都说开发出了并行计算方法,都吹牛逼??

CJ大牛赚美元 发表于 2023-3-15 17:07
分布式  比较准确。

就是像视频渲染那样,可以用多个GPU合起来给一个项目做渲染。

这不是通过软件就能达成目的嘛?
楼主有点偏见了,国内的软件实力还是很强的。

更何况这种还都不用拿别的软件,vm提供了全套方案,PVE也行,许许多多的虚拟化方案都行。
你看腾讯云阿里云华为云各种云,其实都是一堆的服务器拼起来当作一个整体提供服务的。

我感觉他们说的并行计算,可能还不是这意思。

小白鸡 发表于 2023-3-15 17:13
这不是通过软件就能达成目的嘛?
楼主有点偏见了,国内的软件实力还是很强的。

真不是轻而易举的事情, 事实明摆。
只有2可能:
1. 压根没实现,只是吹牛逼。
2. 实现了,但是效率极低,以至于根本没法靠量来堆出性能。

所以自主研发是真的难,只能靠小聪明了
吹个牛逼 赚点补贴 申请点经费
中国人不就是这样么  学历高点的中国人也是中国人国内很多的大学公司都说开发出了并行计算方法,都吹牛逼??
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