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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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首先,文章使用GPU最擅長處理的工作負(fù)載:通用矩陣乘(GEMM)來跑GPU的benchmark(什么是GEMM請移步https://spatial-la...
媒體應(yīng)用程序開發(fā)人員:獲取有關(guān)添加硬件加速的提示和技巧,并利用英特爾GPU功能,通過先進(jìn)的英特爾媒體軟件工具加速您的媒體代碼。 為您解鎖更高的性能,質(zhì)量和效率
GPT 是 Decooding 模型的一種變體,沒有 Encoder 模塊,沒有交叉多頭注意力模塊,使用 GeLU 作為激活函數(shù)。
如何優(yōu)雅地將Swin Transformer模型部署到AX650N Demo板上?
今年來以ChatGPT為代表的大模型的驚艷效果,讓AI行業(yè)迎來了新的動力。各種AIGC的應(yīng)用接踵而至。
2023-04-15 標(biāo)簽:gpucnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2828 0
GPU算力加持下深度學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)圖像處理算法的演進(jìn)趨勢
醫(yī)學(xué)圖像在疾病診斷、手術(shù)治療、預(yù)后評估等臨床應(yīng)用中起著舉足輕重的作用,超過70%的診斷都依賴醫(yī)學(xué)圖像。
使用SDSoC開發(fā)環(huán)境進(jìn)行工業(yè)控制的優(yōu)勢介紹
該演示強(qiáng)調(diào)了使用SDSoC?開發(fā)環(huán)境進(jìn)行工業(yè)控制的優(yōu)勢。 它在磁場中顯示懸浮的鐵球,并進(jìn)行連續(xù)的位置監(jiān)控。
隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等技術(shù)的快速發(fā)展,計算需求的復(fù)雜性不斷提升。傳統(tǒng)的單一計算架構(gòu)已難以滿足高效處理復(fù)雜任務(wù)的要求,異構(gòu)計算因此應(yīng)運而生,...
深度學(xué)習(xí)經(jīng)典的自動標(biāo)注軟件介紹
該項目可以自動生成基于激光雷達(dá)的運動對象分割的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。該工具通過批量離線處理數(shù)據(jù)來實現(xiàn)這一點。
2023-10-17 標(biāo)簽:gpu激光雷達(dá)深度學(xué)習(xí) 2789 0
大模型訓(xùn)練,英偉達(dá)Turing、Ampere和Hopper算力分析
GPU 架構(gòu)升級過程計算能力不斷強(qiáng)化,Hopper 架構(gòu)適用于高性能計算(HPC)和 AI 工作負(fù)載。英偉達(dá)在架構(gòu)設(shè)計上,不斷加強(qiáng) GPU 的計算能力和...
同一主機(jī)內(nèi)GPU之間的通信:通過NVLink技術(shù),雙向帶寬達(dá)到600GB/s,單向帶寬達(dá)到300GB/s。
2024-04-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)傳輸NVIDIAgpu 2764 0
集成電路設(shè)計流程是一個復(fù)雜且精細(xì)的過程,主要包括以下幾個關(guān)鍵步驟: 一、規(guī)格定義 需求分析 :明確電路的需求、功能和性能指標(biāo),如成本、功耗、算力、接口方...
Speos在2022R2版本中正式推出GPU計算功能,相比于CPU計算,相同HPC32配置,高性能顯卡在仿真計算中將會更顯計算優(yōu)勢,在仿真數(shù)據(jù)量大、材料...
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%。
星云Clustar隱私計算GPU助力聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用 Mobileye自動駕駛“秘笈”
Mobileye擁有全球公認(rèn)龐大的汽車數(shù)據(jù)集,包含了過去25年中超過200 PB的真實環(huán)境駕駛視頻素材,共1600萬個1分鐘視頻片段。
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 ...
本文從硬件加速的視角考察深度學(xué)習(xí)與FPGA,指出有哪些趨勢和創(chuàng)新使得這些技術(shù)相互匹配,并激發(fā)對FPGA如何幫助深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展的探討。
也看到有人在說:現(xiàn)在隨便一個顯卡都是幾百幾千核,CPU才四核八核,頂級CPU都才18核,為什么CPU的核心就只有那么點。
現(xiàn)在的模型動輒數(shù)百、數(shù)千億參數(shù),普通人訓(xùn)不動怎么辦? 前不久,谷歌發(fā)布了參數(shù)量為 1.6 萬億的語言模型Swith Transformer,將 GPT-...
2021-02-11 標(biāo)簽:gpu模型模擬訓(xùn)練系統(tǒng) 2695 0
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