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圖形處理器(英語:Graphics Processing Unit,縮寫:GPU),又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備(如平板電腦、智能手機等)上圖像運算工作的微處理器。
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目前,人工智能,機器學習,深度學習,計算機視覺等已經成為新時代的風向標。 這篇文章主要介紹了下面幾點: 第一點,如果說你要入門計算機視覺,需要了解哪一些...
構建簡單數據管道,為什么tf.data要比feed_dict更好?
如果想減少GPU閑置時間,我們可以在管道末尾添加tf.data.Dataset.prefetch(buffer_size),其中buffer_size這...
大算力未來,HBM、Chiplet和CPO等技術打破性能瓶頸
Chiplet 即根據計算單元或功能單元將 SOC 進行分解,分別選擇合適制程工藝制造。隨著處理器的核越來越多,芯片復雜度增加、設計周期越來越長,SoC...
比谷歌快46倍!GPU助力IBM Snap ML,40億樣本訓練模型僅需91.5秒
在為這樣的大規模應用部署GPU加速時,出現了一個主要的技術挑戰:訓練數據太大而無法存儲在GPU上可用的存儲器中。因此,在訓練期間,需要有選擇地處理數據并...
帶寬模型最大的限制就是這些計算是針對特定矩陣大小的,計算的難度在各種尺寸之間都不同。例如,如果你的batch size是128,那么GPU的速度會比TP...
CPU主要包括運算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)和控制單元(CU, Control Unit),除此之外還包括若干寄...
如何創建TensorFlow Server集群,及如何在該集群中發布計算圖
一個常見的訓練配置,被稱為 “數據并行”,它涉及在不同的小批量數據上訓練相同的模型額 worker 作業中的多個任務,更新在 ps 作業中的一個或多個任...
2019-01-25 標簽:gpu函數tensorflow 4464 0
CUDA是NVIDIA創造的一個并行計算平臺和編程模型。它利用圖形處理器(GPU)能力,實現計算性能的顯著提高。NVIDIA是在2006年推出的CUDA...
本章說明 Python API 的基本用法,假設您從 ONNX 模型開始。?onnx_resnet50.py示例更詳細地說明了這個用例。
LLM推理上的DeepSpeed Inference優化實踐方案
首先將 batch 拆分為 micro-batch,其中 micro-batch 數等于 pipeline 深度,micro-batch通過動態隊列的順...
GC Nano系列的優勢與通過GC Nano技術提升HMI用戶的界面體驗
GPU是提升HMI用戶體驗的基礎技術,可以實現屏幕/UI合成,包括多個源(ISP/照相機、視頻等)的多層混合、圖像過濾、字體渲染/加速、3D效果(變換、...
使用NVIDIA TensorRT和NVIDIA Triton優化和提供模型
假設您已經使用 PyTorch 、 TensorFlow 或您選擇的框架訓練了您的模型,并對其準確性感到滿意,并且正在考慮將其部署為服務。有兩個重要的目...
每個 SIMD 都有 32 個寬度的執行單元用于最常見的操作,一個 128 KB 的矢量寄存器文件,并且可以跟蹤多達 16 個波面。因此,AMD 減少了...
耕升GeForce RTX 4070 SUPER追風顯卡評測
耕升RTX 4070 SUPER追風5個GPC、28個TPC、56組SM單元以及7168個CUDA核心的規格相比RTX 4070 Ti要弱5%左右,而相...
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