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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(yùn)算工作的微處理器。
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虛擬內(nèi)存管理API提供管理統(tǒng)一虛擬地址空間的方法
在通過 cudaEnablePeerAccess 啟用對等設(shè)備訪問內(nèi)存分配的情況下，所有過去和未來的用戶分配都映射到目標(biāo)對等設(shè)備。這導(dǎo)致用戶無意中支...
最終，四 GPU DGX 工作站的運(yùn)行速度比 Xeon Gold CPU 快 55 倍。雖然由于兩臺機(jī)器的范圍不同，直接比較可能不公平，但它提供了通...
多個GPU標(biāo)準(zhǔn)C++并行編程加速計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)
在這篇文章中，我們討論了使用 C ++標(biāo)準(zhǔn)并行編程編寫 GPU 應(yīng)用程序的基本技術(shù)。我們還提供了晶格玻爾茲曼方法和 Palabos 應(yīng)用程序的背景信...
2022-04-27 標(biāo)簽：NVIDIAgpu計(jì)算機(jī) 6.2k 0
在簡單的形式中，RTXDI 取代了引擎的直接照明系統(tǒng)，包括與剔除和識別重要光源、陰影貼圖和環(huán)境光遮蔽相關(guān)的所有成本。在設(shè)計(jì)方面，其可以自然地將樣本局...
如何使用NVIDIA Docker部署GPU服務(wù)器應(yīng)用程序
在 NVIDIA ，我們以各種方式使用容器，包括開發(fā)、測試、基準(zhǔn)測試，當(dāng)然還有生產(chǎn)中的容器，作為通過 NVIDIA DGX-1 的云管理軟件部署深度...
使用NVIDIA Docker在容器運(yùn)行時啟用GPU
最新的 NVIDIA 驅(qū)動程序。使用 程序包管理器 安裝 cuda-drivers 包，或者使用驅(qū)動程序下載 網(wǎng)站 中的安裝程序。請注意，使用 cu...
如上所述，操作員狀態(tài)機(jī)包括驗(yàn)證步驟，以確保組件已成功啟動。操作員調(diào)度一個簡單的 CUDA 工作負(fù)載（在本例中是一個 vectorAdd 示例）。如果...
CUDA和NVIDIA Ampere微體系結(jié)構(gòu)GPUs
A100 是第一款 GPU 可以通過 NVLink 擴(kuò)展到完整的 GPU ，也可以通過降低每個 GPU 實(shí)例的成本，使用 MIG 擴(kuò)展到許多用戶。 ...
使用NVIDIA DCGM構(gòu)建GPU監(jiān)控解決方案
對于基礎(chǔ)設(shè)施或站點(diǎn)可靠性工程（ SRE ）團(tuán)隊(duì)來說，監(jiān)控多個 GPU 對于管理大型 GPU 集群以實(shí)現(xiàn) AI 或 HPC 工作負(fù)載至關(guān)重要。 GPU...
2022-04-27 標(biāo)簽：NVIDIAgpu數(shù)據(jù)中心 1.8萬 0
在本文中，我們將向您展示如何在 Jetson 產(chǎn)品系列上運(yùn)行時間降噪（ TNR ）示例應(yīng)用程序。
對這些技術(shù)的全面探索超出了本筆記本的范圍。然而， RAPIDS 集成到許多 云 ML 框架 做 HPO 以及許多不同的 開源 工具。能夠使用 RAPI...
2022-04-27 標(biāo)簽：NVIDIAgpu機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
稀疏樹存儲。如果稀疏樹的分支早于最大深度 d 結(jié)束，則不會為該分支的潛在子級分配存儲。這可以節(jié)省大量內(nèi)存。雖然深度為 30 的 稠密的 樹總是需要超...
人工智能研究人員利用靜止圖像創(chuàng)建循環(huán)視頻
研究人員使用了 NVIDIA Pix2PixHD 用于運(yùn)動估計(jì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的 GAN 模型，以及 FlowNet2 和 PWC-Net 。模型進(jìn)行訓(xùn)練和...
NVIDIA CloudXR和RTX GPU在數(shù)字人Judy的應(yīng)用
人工智能熱潮激發(fā)了諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新與成就，隨著軟硬件解決方案的日益成熟，行業(yè)生態(tài)的豐富性與包容性讓元宇宙及其重要組成部分——數(shù)字人受到了前所未有的關(guān)注。
NVIDIA GPU 架構(gòu)圍繞可擴(kuò)展的多線程流式多處理器 （SM： Streaming Multiprocessors） 陣列構(gòu)建。當(dāng)主機(jī) CPU ...
使用CUDA流順序內(nèi)存分配器助于提高現(xiàn)有應(yīng)用程序的性能
為了衡量新的流式有序分配器在實(shí)際應(yīng)用程序中的性能影響，以下是來自 RAPIDS GPU 大數(shù)據(jù)基準(zhǔn) （ GPU -bdb］的結(jié)果。
使用cuxfilter在Python中構(gòu)建交互式儀表板
繼續(xù)改進(jìn)我們的 GPU 交叉過濾器儀表板庫 cuxfilter 的用戶體驗(yàn)和功能。下面簡要介紹一下它的最新功能。
GPU加速 Node.js實(shí)現(xiàn)可視化和更高的速度
前面的最后一個示例是一個僅服務(wù)器端的 ETL 管道，沒有任何可視化。我們有一個使用 cuDF 綁定和 互動筆記本 桌面應(yīng)用程序的簡單 ETL 流程示...
通過NVIDIA TensorRT加速夸克瀏覽器AI應(yīng)用
通過這次對OCR全流程的性能優(yōu)化，夸克瀏覽器也積累了一套適合內(nèi)部使用的模型性能優(yōu)化方案，在遇到其他模型性能問題時也有的放矢。目前夸克已經(jīng)把Tenso...
NVIDIA T4 GPU和TensorRT加速微信搜索速度
使用NVIDIA T4 GPU以及TensorRT推理引擎進(jìn)行INT8低精度推理，極大提升了微信搜索的速度，進(jìn)一步提升了用戶體驗(yàn)，節(jié)約了公司成本。
2022-04-21 標(biāo)簽：NVIDIAgpu計(jì)算機(jī) 2.5k 0
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