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標(biāo)簽 > gpu
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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FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)和GPU(圖形處理器)在多個方面存在顯著的區(qū)別。
在多 GPU 系統(tǒng)內(nèi)部,GPU 間通信的帶寬通常在數(shù)百GB/s以上,PCIe總線的數(shù)據(jù)傳輸速率容易成為瓶頸,且PCIe鏈路接口的串并轉(zhuǎn)換會產(chǎn)生較大延時,...
2024-03-27 標(biāo)簽:cpu數(shù)據(jù)傳輸NVIDIA 5166 0
英偉達 DGX 服務(wù)器內(nèi)部細節(jié)詳解
在機架的最頂部,我們發(fā)現(xiàn)了幾個 52 端口 Spectrum 交換機 — 48 個千兆位 RJ45 和四個 QSFP28 100Gbps 聚合端口。
超算網(wǎng)絡(luò)中的主流拓?fù)浼軜?gòu)
傳統(tǒng)的樹形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?,帶寬是逐層收斂的,樹根處的網(wǎng)絡(luò)帶寬要遠小于各個葉子處所有帶寬的總和。而Fat-Tree則更像是真實的樹,越到樹根,枝干越粗,即:從...
隨機森林使用名為“bagging”的技術(shù),通過數(shù)據(jù)集和特征的隨機自助抽樣樣本并行構(gòu)建完整的決策樹。雖然決策樹基于一組固定的特征,而且經(jīng)常過擬合,但隨機性...
大算力時代,關(guān)于內(nèi)存墻的應(yīng)對方法
以Transformer架構(gòu)為基礎(chǔ)的AI大模型導(dǎo)致了模型參數(shù)量激增,短短兩年間模型大小擴大了驚人的410倍,運算量更是激增了高達750倍。
首先看吞吐量,看起來沒有什么違和的,在單卡能放下模型的情況下,確實是 H100 的吞吐量最高,達到 4090 的兩倍。
NLP上估計會幫助reduce overfitting, improve generalization,但是與其花時間改這個地方不如好好clean da...
2024-03-13 標(biāo)簽:gpuTransformernlp 2358 0
人工智能在早期誕生了一個“不甚成功”的流派,叫做“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。這個技術(shù)的思路是,人腦的智慧無與倫比,要實現(xiàn)高級的人工智能,模仿人腦就是不二法門。
GPU和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合對于使人工智能更快、更高效地升級也至關(guān)重要。GPU可以同時處理大量數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)更快的訓(xùn)練和推理。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能加速的有很多,當(dāng)然使用硬件加速是最可觀的了,而目前除了專用的NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元),就屬于GPU對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速效果最好了
2024-03-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpusram 1075 0
Al算力對高效電源提出新需求,背面供電技術(shù)蓄勢待發(fā):越來越高度化的集成會造成針對加速芯片的電源解決方案越來越復(fù)雜,方案需要不同電壓、不同路的多路輸入,這...
2024-03-05 標(biāo)簽:gpu深度學(xué)習(xí)AI芯片 435 0
基于熱壓鍵合(TCB)工藝的微泵技術(shù)已經(jīng)比較成熟,在各種產(chǎn)品中都一直在用。其技術(shù)路線在于不斷擴大凸點間距。
2024-03-04 標(biāo)簽:處理器gpu半導(dǎo)體封裝 1734 0
什么是自動語音識別(ASR)?如何使用深度學(xué)習(xí)和GPU加速ASR
ASR 是自然語言中一項頗具挑戰(zhàn)性的任務(wù),它由語音分割、聲學(xué)建模和語言建模等一系列子任務(wù)組成,根據(jù)噪聲和未分割的輸入數(shù)據(jù)形成預(yù)測(標(biāo)簽序列)。
從基本原理到應(yīng)用的SLAM技術(shù)深度解析
LSD-SLAM 即 Large-Scale Direct SLAM,兼容單目相機和雙目相機。LSD-SLAM是一種基于光流跟蹤的直接法SLAM,但是實...
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