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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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NPU(Neural Processing Unit,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器) 是一種專門設(shè)計用于加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算的硬件加速器。它的核心理念是模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的...
2024-08-13 標(biāo)簽:處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 2321 0
隨著人工智能技術(shù)的快速普及,算力需求日益增長。智算中心的服務(wù)器作為支撐大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和計算的核心設(shè)備,其性能優(yōu)化顯得尤為關(guān)鍵。而GPU服務(wù)器也進(jìn)入了大眾...
NVIDIA全面轉(zhuǎn)向開源GPU內(nèi)核模塊
借助 R515 驅(qū)動程序,NVIDIA 于 2022 年 5 月發(fā)布了一套開源的 Linux GPU 內(nèi)核模塊,該模塊采用雙許可證,即 GPL 和 MI...
今天我們看的這篇論文介紹了在多FPGA集群上實現(xiàn)高級并行編程的研究,其主要目標(biāo)是為非FPGA專家提供一個成熟且易于使用的環(huán)境,以便在多個并行運行的設(shè)備上...
隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展,深度學(xué)習(xí)作為其重要分支,已經(jīng)在各個領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的潛力和應(yīng)用價值。PyTorch作為由Facebook研發(fā)和維護(hù)的開源深度...
AI服務(wù)器和通用服務(wù)器的區(qū)別主要體現(xiàn)在以下幾個方面: 硬件配置 AI服務(wù)器和通用服務(wù)器在硬件配置上有很大的區(qū)別。AI服務(wù)器通常需要更強(qiáng)大的計算能力,因此...
革命性的圖形分析: NVIDIA cuGraph 加速的下一代架構(gòu)
在我們的 先前的圖分析探索 中,我們使用 NVIDIA cuGraph 揭示了 GPU-CPU 融合的變革力量。基于這些見解,我們現(xiàn)在引入了一種革命性的...
? 追回供電網(wǎng)絡(luò)中的損耗 摘要 最新的處理器,特別是AI應(yīng)用中的GPU,可以消耗超過1000 A的峰值電流。為了將它們的電壓軌維持在可接受的精度內(nèi),負(fù)載...
使用計算機(jī)進(jìn)行渲染時,有兩種流行的系統(tǒng):基于中央處理單元(CPU)或基于圖形處理單元(GPU)。CPU渲染利用計算機(jī)的CPU來執(zhí)行場景并將其渲染到接近完...
導(dǎo)熱硅脂作為一種散熱材料,在電子設(shè)備和其他應(yīng)用中發(fā)揮著重要的作用。主要起到以下幾個方面的功能:1、傳導(dǎo)熱量:導(dǎo)熱硅脂是一種導(dǎo)熱材料,其主要作用是加強(qiáng)熱量...
NVIDIA Omniverse USD Composer能用來做什么?如何獲取呢?
NVIDIA Omniverse? USD Composer(以前稱為 Create)是 NVIDIA Omniverse? 中用于構(gòu)建虛擬世界的參考應(yīng)...
SmartNIC智能網(wǎng)卡/DPU數(shù)據(jù)處理引擎的下一跳ConnectX-8/BlueField-4目標(biāo)速率為 800G,與1.6T Quantum和Spe...
GB200架構(gòu)的推廣將對PCB廠商產(chǎn)生積極影響。隨著GB200架構(gòu)增強(qiáng)了GPU間的連接層,導(dǎo)致交換機(jī)ASIC數(shù)量增加,從而推動了PCB價值量提升。
獨立供電的智能網(wǎng)卡,需要考慮網(wǎng)卡狀態(tài)與計算服務(wù)之間低層信號識 別,在計算系統(tǒng)啟動的過程中或者啟動之后,智能網(wǎng)卡是否已經(jīng)是進(jìn)入服務(wù)狀 態(tài),這些都需要探索和解決。
用于連接 GPU 服務(wù)器中的 8 個 GPU 的 NVLink 交換機(jī)也可以用于構(gòu)建連接 GPU 服務(wù)器之間的交換網(wǎng)絡(luò)。Nvidia 在 2022 年的...
2024-04-24 標(biāo)簽:gpu服務(wù)器InfiniBand 1633 0
深度剖析AI網(wǎng)絡(luò)中GPU與光模塊配比及需求
市場上存在多種計算光模塊與GPU比例的方法,導(dǎo)致結(jié)果不相同。造成這些差異的主要原因是不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中光模塊數(shù)量的波動。所需的光模塊的準(zhǔn)確數(shù)量主要取決于幾個...
除了輕量級架構(gòu)設(shè)計外,作者提到了可以應(yīng)用于壓縮給定架構(gòu)的各種高效算法。例如,量化方法 旨在減少數(shù)據(jù)所需的存儲空間,通常是通過用8位或16位數(shù)字代替32位...
2024-04-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu深度學(xué)習(xí) 665 0
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