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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(jī)和一些移動設(shè)備（如平板電腦、智能手機(jī)等）上圖像運算工作的微處理器。
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深度學(xué)習(xí)生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）全解析
GANs真正的能力來源于它們遵循的對抗訓(xùn)練模式。生成器的權(quán)重是基于判別器的損失所學(xué)習(xí)到的。因此，生成器被它生成的圖像所推動著進(jìn)行訓(xùn)練，很難知道生成的圖像...
AIGC大模型對網(wǎng)絡(luò)的五大核心需求解析
AI 應(yīng)用計算量呈幾何級數(shù)增長，算法模型向巨量化發(fā)展，人工智能模型參數(shù)在過去十年增長了十萬倍，當(dāng)前AI超大模型的參數(shù)目前已經(jīng)達(dá)到了千億~萬億的級別。
GPU和顯卡的關(guān)系，就像是CPU和主板的關(guān)系。前者是顯卡的心臟，后者是主板的心臟。有些小伙伴會把GPU和顯卡當(dāng)成一個東西，其實還有些差別的，顯卡不僅包括...
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 7.7k 0
英偉達(dá) DGX 服務(wù)器內(nèi)部細(xì)節(jié)詳解
在機(jī)架的最頂部，我們發(fā)現(xiàn)了幾個 52 端口 Spectrum 交換機(jī) — 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(yuǎn)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...
在計算機(jī)科學(xué)中，浮點數(shù)（floating points，簡稱浮點）是表示非整數(shù)值的數(shù)據(jù)類型，例如6.2815或0.0044。
CPU 和 GPU 的顯著區(qū)別是：一個典型的 CPU 擁有少數(shù)幾個快速的計算核心，而一個典型的 GPU 擁有幾百到幾千個不那么快速的計算核心。
從時延角度來看，NVLink C2C采用40Gbps NRZ調(diào)制，可以實現(xiàn)無誤碼運行 （BER《1e-12），免除FEC，接口時延可以做到小于5ns。
隨機(jī)森林使用名為“bagging”的技術(shù)，通過數(shù)據(jù)集和特征的隨機(jī)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(jī)性...
根據(jù)IRDS的樂觀預(yù)測，未來5年，邏輯器件的制造工藝仍將快速演進(jìn)，2025年會初步實現(xiàn)Logic器件的3D集成。TSMC和Samsung將在2025年左...
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(kuò)大了驚人的410倍，運算量更是激增了高達(dá)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(dá)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 3.3k 0
Nvidia是一個同時擁有 GPU、CPU和DPU的計算芯片和系統(tǒng)公司。Nvidia通過NVLink、NVSwitch和NVLink C2C技術(shù)將CPU...
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。
2024-03-11 標(biāo)簽：gpuAI圖像增強(qiáng) 757 0
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 2k 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 895 0
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