一文詳解CPU渲染和GPU渲染之間的優(yōu)劣

CPU 渲染利用計(jì)算機(jī)的 CPU 來(lái)執(zhí)行場(chǎng)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。

2023-03-08 標(biāo)簽：cpugpu隨機(jī)存取存儲(chǔ)器 3141 0

如何打造中國(guó)版的ChatGPT

從中長(zhǎng)期來(lái)看，ChatGPT的火爆以及中國(guó)版ChatGPT的陸續(xù)推出，對(duì)通用GPU有著巨大的需求。

2023-03-03 標(biāo)簽：gpu服務(wù)器ChatGPT 711 0

EUV光刻工藝制造技術(shù)主要有哪些難題？

光掩?？梢员徽J(rèn)為是芯片的模板。光掩模用電子束圖案化并放置在光刻工具內(nèi)。然后，光掩模可以吸收或散射光子，或允許它們穿過(guò)晶圓。這就是在晶圓上創(chuàng)建圖案的原因。

2023-03-03 標(biāo)簽：gpu晶體管光刻機(jī) 2280 0

如何讓Transformer在征程5上跑得既快又好？以SwinT部署為例的優(yōu)化探索

摘要：SwinT是目前視覺transformer模型中的典型代表，在常見視覺任務(wù)，如分類、檢測(cè)、分割都有非常出色的表現(xiàn)。雖然在相同計(jì)算量的模型指標(biāo)上，S...

2023-03-03 標(biāo)簽：gpu模型Transformer 1222 0

如何測(cè)算ChatGPT算力需求？

互聯(lián)網(wǎng)廠商布局ChatGPT類似產(chǎn)品，或?qū)⒓哟蠛诵某鞘蠭DC算力供給缺口。據(jù)艾瑞咨詢，2021年國(guó)內(nèi)IDC行業(yè)下游客戶占比中，互聯(lián)網(wǎng)廠商居首位，占比為60%。

2023-03-02 標(biāo)簽：gpu算力芯片算力 2721 0

未來(lái)的高性能FPGA是否會(huì)優(yōu)于GPU？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)層。對(duì)于給定層，每個(gè)神經(jīng)元的值通過(guò)相乘和累加上一層的神經(jīng)元值和邊權(quán)重來(lái)計(jì)算。計(jì)算非常依賴于多重累積運(yùn)算。DNN計(jì)算包括正向...

2023-02-28 標(biāo)簽：fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 642 0

基于數(shù)字存內(nèi)處理芯片的GPU的大規(guī)模計(jì)算系統(tǒng)

PIM 是指將計(jì)算單元與隨機(jī)存取存儲(chǔ)器 (DRAM) 集成在單個(gè)芯片上。這項(xiàng)技術(shù)有望有助于提高龐大的人工智能 (AI) 的性能。

2023-02-28 標(biāo)簽：gpu存算一體 631 0

FPGA與主流芯片（CPU、GPU、ASIC）的對(duì)比

大量的數(shù)據(jù)要經(jīng)過(guò)更多的測(cè)試，然后被送到掩膜車間和制造實(shí)際集成電路的工廠。這個(gè)過(guò)程可以制造出相當(dāng)接近底層芯片工藝的潛在最大密度、速度和能效的集成電路。

2023-02-24 標(biāo)簽：fpga集成電路asic 6120 0

硅基光子芯片在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的應(yīng)用

近年來(lái)，基于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算受到內(nèi)存限制，已經(jīng)不能滿足計(jì)算速度和能耗的需求。在電子硬件領(lǐng)域，研究人員持續(xù)地進(jìn)行更深入、更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的研究...

2023-02-23 標(biāo)簽：CMOS存儲(chǔ)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3201 0

AMD RDNA2 GPU架構(gòu)詳解

每個(gè) SIMD 都有 32 個(gè)寬度的執(zhí)行單元用于最常見的操作，一個(gè) 128 KB 的矢量寄存器文件，并且可以跟蹤多達(dá) 16 個(gè)波面。因此，AMD 減少了...

2023-02-23 標(biāo)簽：amdgpu光線追蹤 4522 0

AMD RDNA2 GPU架構(gòu)擴(kuò)展技術(shù)詳解

RDNA 2 建立在 RDNA 1 架構(gòu)之上。AMD 進(jìn)行了多項(xiàng)更改以提高效率并使硬件功能保持最新狀態(tài)，但基本的 WGP 架構(gòu)仍然存在。

2023-02-23 標(biāo)簽：cpugpu光線追蹤 4043 0

介紹一種基于Transformer的大語(yǔ)言模型

大模型的研究者和大公司出于不同的動(dòng)機(jī)站位 LLM，研究者出于對(duì) LLM 的突現(xiàn)能力 (emergent ability) 的好奇和對(duì) LLM 對(duì) NLP...

2023-02-21 標(biāo)簽：gpu機(jī)器學(xué)習(xí)nlp 1383 0

一文解析AMD的GPU架構(gòu)技術(shù)

WGP 的四個(gè) SIMD 被組織成兩個(gè)一組，AMD 稱之為計(jì)算單元 (CU)。一個(gè) CU 有自己的內(nèi)存管道和 16 KB L0 向量緩存。

2023-02-21 標(biāo)簽：amd寄存器gpu 2258 0

開源方案低成本復(fù)現(xiàn)ChatGPT流程，僅需1.6GB顯存即可體驗(yàn)

若使用上述相同硬件資源，Colossal-AI 則能以更短時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練，節(jié)省訓(xùn)練成本，加速產(chǎn)品迭代。為了讓更多開發(fā)者體驗(yàn)復(fù)現(xiàn) ChatGPT 模型，除 ...

2023-02-21 標(biāo)簽：gpu服務(wù)器ChatGPT 1684 0

在PC上構(gòu)建XR應(yīng)用程序以獲得高質(zhì)量的圖形

通過(guò)使用 GPU 創(chuàng)建這些復(fù)雜的環(huán)境，您可以將圖形體驗(yàn)提升到新的水平。在 PC 上開發(fā)應(yīng)用程序可以實(shí)現(xiàn)更高的保真度和信息深度，以及更大的、完全動(dòng)態(tài)的環(huán)境...

2023-02-17 標(biāo)簽：gpu應(yīng)用程序vr 1134 0

芯片設(shè)計(jì)五部曲之?dāng)?shù)字IC設(shè)計(jì)

這一階段可分為邏輯綜合、形式驗(yàn)證、門級(jí)仿真、ATPG驗(yàn)證等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 數(shù)字中端呈現(xiàn)單、多任務(wù)混合的特點(diǎn)，因?yàn)橛?jì)算的輸入數(shù)據(jù)中包含門延遲信息，輸入數(shù)據(jù)變多...

2023-02-17 標(biāo)簽：cpuIC設(shè)計(jì)gpu 1846 0