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Cutileiro
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Tessera系统为AI工作负载解锁异构GPU
一个名为Tessera的新系统已被开发出来，以提高在异构GPU集群上运行大型AI模型的性能和成本效益。与之前在粗粒度级别运行的方法不同，Tessera在内核级别分解工作负载，认识到不同的内核具有不同的资源需求。这种方法可以更精确地将计算与硬件能力对齐，从而在服务吞吐量和成本效益方面取得显著改进。Tessera还展示了对新模型架构的泛化能力，甚至可以在更低的成本下超越同构GPU设置。
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NVIDIA cuTile教程展示Python GPU内核开发
本教程演示了如何在Google Colab环境中利用NVIDIA cuTile（一个用于编写GPU内核的Python接口）。它引导用户完成必要的Python依赖项设置，并检查cuTile兼容性，包括GPU、CUDA和驱动程序版本。教程提供了向量加法、矩阵加法和矩阵乘法的示例，如果Colab运行时不支持cuTile，则会回退到PyTorch。