為Nvidia AI GPU加速：快速性能的小技巧 在我的車庫裡，我必須利用我所能做的少量非風險投資者的研究和開發，我只有幾分錢，卻能比擁有數十億的公司獲得更高的速度。這種限制促使我尋找從少量中榨取更多的方法。我做了許多大多數人想不到的事情。這裡是100多個例子中的一個。 GPU是強大的計算單元，裝滿了大量準備進行數字運算的處理單元。我發現，但它們往往沒有得到充分利用，導致性能緩慢。 我發現了什麼？聰明的優化可以讓這些單元保持活躍，減少AI渲染時間並提供巨大的速度提升。 首先，找出瓶頸。 我使用像Nvidia的Nsight這樣的分析工具來查看是什麼在拖慢進度，無論是內存等待還是其他問題。一旦識別出來，我就深入研究並調整代碼，以便在每個線程中打包更多的工作。 像展開循環或壓縮數據這樣的簡單更改可以隱藏延遲並提高吞吐量，帶來瞬間的速度提升。 高使用率有時會導致快取混亂——通過智能地減少線程數，使用虛擬代碼或內存調整來修復它，為並行任務釋放資源。 真正的遊戲改變者？異步計算。並行運行多個任務，填補空閒間隙並重疊重負載。將內存密集型任務配對，產生GPU多任務處理——可能將時間減半並大幅提高效率。 這些調整將未充分利用的GPU轉變為速度怪獸。這並不不同於1986年IBM PC/AT個人計算機的轉變，當時它們出廠時的速度為8MHz，而現在可以運行高達100MHz。 我會寫更多關於這個的細節，但如果大型AI公司使用我的操作碼級Nvidia GPU優化，他們可能會很快達到AGI。 當你對硬件和軟件了解得幾乎是原子級別時，你就可以重塑第一原則。