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圖形處理器(英語(yǔ):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(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備(如平板電腦、智能手機(jī)等)上圖像運(yùn)算工作的微處理器。
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過去十年,人工智能研究主要集中在探索深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛力。我們近年來看到的進(jìn)步至少可以部分歸因于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大。從使用GPT-3 [1] 的文本生成到...
2022-10-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu人工智能 486 0
簡(jiǎn)單易學(xué)的Jetson Nano問題排除小秘訣
Jetson Nano Developer Kit 4GB是一個(gè)搭載 GPU的單板計(jì)算機(jī),由NVIDIA 于 2019年3月時(shí),為了讓一般用戶更加方便進(jìn)...
智能相機(jī)的技術(shù)趨勢(shì)及未來發(fā)展方向
在過去的幾年里,我們看到了智能相機(jī)的兩大趨勢(shì)。第一個(gè)趨勢(shì)是智能相機(jī)越來越專注于特定應(yīng)用或單一功能,就像傳統(tǒng)的光學(xué)傳感器一樣。例如,以極低的成本,相機(jī)可能...
2022-10-20 標(biāo)簽:云計(jì)算gpu無(wú)線技術(shù) 1965 0
Merlin HugeCTR第三代 Embedding 功能優(yōu)化
Merlin HugeCTR(以下簡(jiǎn)稱 HugeCTR)是 GPU 加速的推薦框架,旨在在多個(gè) GPU 和節(jié)點(diǎn)之間分配訓(xùn)練并估計(jì)點(diǎn)擊率(Click-th...
一種新的單目視覺里程計(jì)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)
我們的網(wǎng)絡(luò)是在線訓(xùn)練和評(píng)估的。一個(gè)接一個(gè)地添加新的幀,并在關(guān)鍵幀的局部窗口中進(jìn)行優(yōu)化。
2022-10-20 標(biāo)簽:濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 1176 0
Sanders最開始并沒有創(chuàng)業(yè)的想法。實(shí)際上,Sanders和John Carey接下來幾個(gè)月都在制定新公司的計(jì)劃。在Sanders看來,他認(rèn)為半導(dǎo)體產(chǎn)...
公司電路仿真工具 ALPS 支持最先進(jìn)的 5nm 量產(chǎn)工藝制程,處于國(guó)際領(lǐng)先水平,其余EDA 工具則支持 28nm 工藝制程。
Versal HBM 設(shè)備擁有兩倍大的數(shù)據(jù)庫(kù),并且以兩倍的速度導(dǎo)出建議。右側(cè)的實(shí)時(shí)欺詐檢測(cè)基準(zhǔn)也具有相同的相對(duì)性能。 Thompson 說,這是考慮如何...
無(wú)論是求解10萬(wàn)個(gè)單元還是1億個(gè)單元的模型,傳統(tǒng)的減少仿真時(shí)間的方法都是使用大量CPU進(jìn)行求解。
NADP加Triton搭建穩(wěn)定高效的推理平臺(tái)
蔚來自動(dòng)駕駛研發(fā)平臺(tái)(NADP)是著力服務(wù)于自動(dòng)駕駛核心業(yè)務(wù)方向的研發(fā)平臺(tái)。平臺(tái)化的推理能力作為常規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的重要組成部分,也是NADP所重點(diǎn)建設(shè)和...
2022-10-12 標(biāo)簽:NVIDIAgpu自動(dòng)駕駛 1151 0
NVIDIA Ada架構(gòu)上的視頻性能提升和更高保真度
AV1 是最先進(jìn)的視頻編碼格式,與流行標(biāo)準(zhǔn) H.264 相比,它提供了顯著的性能提升和更高的保真度。在 NVIDIA 安培體系結(jié)構(gòu)上引入的視頻編解碼器 ...
CLarET:實(shí)現(xiàn)上下文到事件相關(guān)感知的預(yù)訓(xùn)練模型
自然語(yǔ)言文本里描述的“事件”,通常是由一個(gè)謂詞及其論點(diǎn)組成的一個(gè)文本片段(span),是一個(gè)細(xì)粒度的語(yǔ)義單元,描述了實(shí)體的狀態(tài)和行為,如 He look...
2022-10-11 標(biāo)簽:gpu 1241 0
用NVIDIA Clara Parabricks v4.0大眾化和加速基因組測(cè)序分析
計(jì)算生物學(xué)領(lǐng)域依賴于快速、準(zhǔn)確和易于使用的生物信息學(xué)工具。隨著下一代測(cè)序( NGS )的速度越來越快、成本越來越低,數(shù)據(jù)洪流正在出現(xiàn),人們對(duì)可訪問、高通...
2022-10-11 標(biāo)簽:NVIDIAgpu深度學(xué)習(xí) 2253 0
眾所周知, GPU 是大型機(jī)器學(xué)習(xí)( ML )應(yīng)用程序的典型解決方案,但如果 GPU 應(yīng)用于 AI 管道數(shù)據(jù)的早期階段,該怎么辦?
2022-10-11 標(biāo)簽:cpugpu機(jī)器學(xué)習(xí) 1163 0
NVIDIA Merlin分布式嵌入使快速、TB級(jí)推薦培訓(xùn)變得簡(jiǎn)單
嵌入在深度學(xué)習(xí)推薦模型中起著關(guān)鍵作用。它們用于將數(shù)據(jù)中的編碼分類輸入映射到可由數(shù)學(xué)層或多層感知器( MLP )處理的數(shù)值。
2022-10-11 標(biāo)簽:NVIDIAgpu深度學(xué)習(xí) 1272 0
使用Merlin分層參數(shù)服務(wù)器擴(kuò)展推薦系統(tǒng)推理
如今,推薦系統(tǒng)被廣泛用于個(gè)性化用戶體驗(yàn),并在電子商務(wù)、社交媒體和新聞源等各種環(huán)境中提高客戶參與度。因此,以低延遲和高精度服務(wù)用戶請(qǐng)求對(duì)于維持用戶參與至關(guān)重要。
使用GPUNet在NVIDIA GPU上擊敗SOTA推理性能
高效的體系結(jié)構(gòu)搜索和部署就緒模型是 NAS 設(shè)計(jì)方法的關(guān)鍵目標(biāo)。這意味著幾乎不與領(lǐng)域?qū)<疫M(jìn)行交互,并且有效地使用集群節(jié)點(diǎn)來培訓(xùn)潛在的架構(gòu)候選。最重要的是...
2022-10-11 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIAgpu 1189 0
分割NVIDIA A30 GPU并征服多個(gè)工作負(fù)載
多實(shí)例 GPU ( MIG )是 NVIDIA H100 , A100 和 A30 張量核 GPU ,因?yàn)樗梢詫?GPU 劃分為多個(gè)實(shí)例。每個(gè)實(shí)例...
使用第三代NVIDIA NVSwitch升級(jí)多GPU互連
這個(gè) 第三代 NVIDIA NVSwitch 設(shè)計(jì)用于滿足這種通信需求。最新的 NVSwitch 和 H100 張量核心 GPU 使用第四代 NVLin...
使用Memgraph和NVIDIA cuGraph算法運(yùn)行大規(guī)模圖形分析
通過最新的 Memgraph 高級(jí)圖形擴(kuò)展( MAGE )版本,您現(xiàn)在可以在幾秒鐘內(nèi)從 Memgraph 運(yùn)行 GPU 支持的圖形分析,同時(shí)使用 P...
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