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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(shè)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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流式多處理器(Stream Multi-processor,SM)是構(gòu)建整個 GPU的核心模塊(執(zhí)行整個 Kernel Grid),一個流式多處理器上一...
按照軟件級別,SIMT層面,流式多處理器由線程塊組成,每個線程塊由多個線程束組成;SIMD層面,每個線程束內(nèi)部在同一時間執(zhí)行相同指令,對應(yīng)不同數(shù)據(jù),由統(tǒng)...
編譯燒錄之后運行黑屏,受到 SIG-OpenGfxDrv 群里的大神指導,調(diào)試 GPU 可以先設(shè)置 CPU 合成,GPU 渲染的模式,即保持 confi...
如何使用Jina來構(gòu)建一個使用Stable Diffusion生成圖像的Executor呢
為了讓你能夠更輕松地分配和管理微服務(wù),我們將正式執(zhí)行者從Flow中分離出來。同時,也便于你更好地利用Jina的其他強大功能
三維封裝技術(shù)是指在二維封裝技術(shù)的基礎(chǔ)上,進一步向垂直方向發(fā)展的微電子組裝技術(shù)。
GTC 2023:阿里巴巴CUTLASS優(yōu)化探索推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用
以TensorFlow為backend ,算子數(shù)量多;此前,我們通過算子融合(類Faster Transformer),CUDA Graph等手段已經(jīng)取...
2023-03-24 標簽:gpu阿里巴巴推薦系統(tǒng) 2501 0
GTC 2023:多模態(tài)短視頻模型推理優(yōu)化方案解析
多卡推理--流水線并行:將模型和數(shù)據(jù)切分,以流水線形式計算,提高GPU利用率。模型切分策略:依照各部分的計算時間和參數(shù)量設(shè)計。
目前,智能駕駛領(lǐng)域在處理深度學習AI算法方面, **主要采用GPU、FPGA 等適合并行計算的通用芯片來實現(xiàn)加速** 。同時有部分芯片企業(yè)開始設(shè)計專門用...
試想一下,巖石、糖果和藥片之間有什么共同之處呢?首先,它們都是離散固體。其次,我們還可使用Rocky DEM對它們的動態(tài)行為和相互作用進行仿真。
圖形處理器 (GPU) 是專用于圖形處理運算的處理器。GPU 的主要功能之一是減輕中央處理器 (CPU) 上的負載,特別是在運行圖形密集型游戲或應(yīng)用程序...
GPT-2 在此等體量的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳。隨著訓練的進行,我們來觀察計算成本 (通過浮點運算數(shù)來衡量) 與模型性能 (通過驗證集上的損失來衡量) 的聯(lián)動關(guān)系。
2023-03-17 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu深度學習 630 0
當前主流的AI芯片主要分為三類,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu),屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的...
隨著DLP3021-Q1數(shù)字微鏡器件(DMD)的推出,TI進一步推動了標識投影的發(fā)展,該器件能通過拇指大小的模塊完全投影紅綠藍(RGB)格式的視頻。內(nèi)部...
當今的深度學習應(yīng)用如此廣泛,它們能夠為醫(yī)療保健、金融、交通、軍事等各行各業(yè)提供支持,但是大規(guī)模的深度學習計算對于傳統(tǒng)的中央處理器(CPU)和圖形處理器(...
詳解AMD RDNA2 GPU架構(gòu)設(shè)計方案
與 RDNA 1 相比,前三個緩存級別的性能提升較小,主要來自時鐘速度的提高。然后 Infinity Cache 在更大的測試規(guī)模上產(chǎn)生巨大影響。
100 多個開箱即用的 GNN 模型示例,15 多個在 Open Graph Benchmark(OGB)上排名靠前的基準模型; * 150 多個 G...
2023-03-08 標簽:gpu數(shù)據(jù)集GNN 930 0
CPU 渲染利用計算機的 CPU 來執(zhí)行場景并將其渲染到接近完美。這也是執(zhí)行渲染的更傳統(tǒng)方式。然而,隨著 GPU 的出現(xiàn),基于 GPU 的渲染獲得了很大的普及。
從中長期來看,ChatGPT的火爆以及中國版ChatGPT的陸續(xù)推出,對通用GPU有著巨大的需求。
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