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標(biāo)簽 > ai芯片
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瘋狂的H100:現(xiàn)代GPU體系結(jié)構(gòu)淺析,從算力焦慮開始聊起
昂貴 H100 的一時洛陽紙貴,供不應(yīng)求,大模型訓(xùn)練究竟需要多少張卡呢?GPT-4 很有可能是在 10000 到 20000 張 A100 的基礎(chǔ)上訓(xùn)練...
在不同的硬件平臺上評估LLM對于理解傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的能力和局限性至關(guān)重要。先前的工作已經(jīng)在超級計算機上研究了LLM,并使用傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)基準(zhǔn)來提供...
2023-10-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu人工智能 1123 0
Google的TPU芯片的發(fā)展歷史和硬件架構(gòu)
Google在高性能處理器與AI芯片主要有兩個系列:1)針對服務(wù)器端AI模型訓(xùn)練和推理的TPU系列,主要用于Goggle云計算和數(shù)據(jù)中心;2)針對手機端...
如前所述,數(shù)據(jù)緩存是創(chuàng)建高效DNN加速器的關(guān)鍵組件之一。因此,除了選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)流(控制數(shù)據(jù)緩存的位置和時間)外,DNN加速器還需要一個緩存方案
存算一體芯片生產(chǎn)制造流程與傳統(tǒng)AI芯片的差異是什么?
一般芯片驗證從層級上可以大概劃分為IP level,Subsystem level,和SoC level的驗證;根據(jù)項目的階段可以分為前端驗證和后端驗證...
據(jù)知情人士透露,至少從去年開始,該公司就討論了各種方案,以解決OpenAI所依賴的昂貴AI芯片短缺的問題。這些選擇包括制造自己的人工智能芯片,與包括英偉...
淺談人工智能/機器學(xué)習(xí)計算的內(nèi)存挑戰(zhàn)
CXL – CXL 提供了大幅擴展內(nèi)存容量和提高帶寬的機會,同時還從處理器中抽象出內(nèi)存類型。通過這種方式,CXL 為整合新的內(nèi)存技術(shù)提供了一個很好的接口...
先進封裝增速高于整體封裝,將成為全球封裝市場主要增量。根據(jù)Yole的數(shù)據(jù),全球封裝市場規(guī)模穩(wěn)步增長,2021 年全球封裝 市場規(guī)模 約達 777 億美元...
CPU+xPU的異構(gòu)方案解析 cpu和gpu有啥區(qū)別
CPU+xPU 的異構(gòu)方案成為大算力場景標(biāo)配,GPU為應(yīng)用最廣泛的 AI 芯片。目前業(yè)內(nèi)廣泛認(rèn)同的AI 芯片類型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 ...
AI芯片到底是什么?AI芯片技術(shù)架構(gòu)有哪些?AI芯片主要有哪幾種類型?
AI芯片(Artificial Intelligence chips)是特別設(shè)計用于處理人工智能(AI)應(yīng)用的芯片。AI芯片的出現(xiàn)改變了計算機的處理方式...
2023-08-24 標(biāo)簽:計算機人工智能機器學(xué)習(xí) 1.0萬 0
人工智能芯片的概念和發(fā)展趨勢 人工智能在芯片制造中的應(yīng)用
人工智能(AI)芯片是一種專門為AI應(yīng)用而設(shè)計的芯片,與傳統(tǒng)通用處理器芯片不同,AI芯片被優(yōu)化以支持高度的并行計算、深度網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、適應(yīng)性學(xué)習(xí)、語音識別、...
CPU+xPU 的異構(gòu)方案成為大算力場景標(biāo)配,GPU為應(yīng)用最廣泛的 AI 芯片。目前業(yè)內(nèi)廣泛認(rèn)同的AI 芯片類型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 ...
汽車領(lǐng)域擁抱Transformer需要多少AI算力?
Transformer在汽車領(lǐng)域應(yīng)用自然是針對視覺的,ChatGPT3這種至少需要八張英偉達A100顯卡的大模型是絕對無法出現(xiàn)在汽車上的。
2023-08-17 標(biāo)簽:處理器FSDTransformer 1151 0
AI芯片的誕生和發(fā)展背景 AI芯片發(fā)展的技術(shù)方向 AI芯片的發(fā)展趨勢
隨著類ChatGPT人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,AI大模型作為重要的技術(shù)方向已經(jīng)取得顯著進展,應(yīng)用場景不斷拓展和滲透,全球科技企業(yè)紛紛入場角逐。然而,由此帶...
如何設(shè)計一顆AI芯片?AI芯片設(shè)計入門方案
機器學(xué)習(xí)(ML)已經(jīng)在在線活動中變得無處不在。近年來,這些模型的規(guī)模和復(fù)雜性大幅增長,這有助于提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和有效性。然而,與此同時,這種增長給用于大...
2023-08-10 標(biāo)簽:內(nèi)存Meta機器學(xué)習(xí) 4582 0
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