2020
07/23
化零为整
把零散的部分集中为一个整体
化整为零
把一个整体分成许多零散的部分
化整为零和化零为整的思维方法,可以说是我们人类社会发展过程中,用于认识问题和解决问题的一大法宝,当然也包括解决上班摸鱼的问题(这个我们留到后面说)。
小到个人自身,把一件困难的事,分解成几件简单的小事,然后循序渐进,完成一个又一个可以企及的小目标,最终理想实现。
大到科研领域,比如在数学方面,学习过高等数学的人都知道,定积分概念的四个关键:分割——近似——求和——取极限。其中的“分割”与“求和”就分别体现了“化整为零”与“化零为整”的思想。
而在计算机科学中,化整为零的典型代表就是虚拟化技术,通过将计算机的各种物理资源予以抽象、转换,然后呈现出来的一个可供分割并任意组合为一个或多个计算机的配置环境。
化零为整的典型代表就是并行计算,通常使用很多处理器或多台计算机的环境实现超强的数据分析处理能力。并且,此技术已渗透到多个科学技术中,在各个应用领域内逐渐成为当下的主流发展方向。
AI、虚拟现实与自动驾驶技术,就是当前最火热的话题。以深度学习为首的AI应用,因为Google的AI电脑AlphaGo接连大败各国棋王,在全世界掀起一股AI狂潮,使得许多科研单位、教育、医疗、制造等行业均在寻找与AI相关的应用场景并推动其相应成果的发展。
而随着近年国际市场的AI热,国务院也印发了《新一代人工智能发展规划》,人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,加快人工智能应用落地。许多行业都在针对其行业特点,发展其有效的行业AI解决方案。
不过,不论是AI、VR/AR,还是自动驾驶技术,虽用途不同,但都需要强大的运算的能力。随着GPU需求量的增加,AI行业应用GPU资源如何实现高效,成为当下关注的焦点:
① AI计算GPU依赖较强,GPU计算能力虽强,但造价过高;
② GPU直通模式,虽然支持多类型且兼容性好,但传统计算方式几乎为GPU独占式,GPU利用率较低;
③ 集群模式下,GPU资源的空耗,无法达到灵活调度、分配;
④ 异构加速管理和调度的方案匮乏,供应商锁定,许多用户苦不堪言;
⑤ 资源分配不均,无法实现各实验环境、各分支机构资源共享。
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