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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、游戲機和一些移動設(shè)備(如平板電腦、智能手機等)上圖像運算工作的微處理器。
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RDNA 3架構(gòu)的CU單元進行了全新設(shè)計,之前每個CU單元包含著64個流處理器,在RNDA 3上,所有CU單元中的流處理器都可以在一個周期內(nèi)執(zhí)行2個指令...
Kubernetes是一個在大量節(jié)點上管理容器的系統(tǒng),其主要功能總結(jié)起來,就是在想要啟動容器的時候,負責“找一個「空閑」節(jié)點,啟動容器”。但是它默認考慮...
特征復用技術(shù)是指:通過簡單地連接來自不同層的已有的一些特征圖,來額外獲得一些其他的特征
我們的網(wǎng)絡(luò)是在線訓練和評估的。一個接一個地添加新的幀,并在關(guān)鍵幀的局部窗口中進行優(yōu)化。
2022-10-20 標簽:濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 1255 0
650億參數(shù),8塊GPU就能全參數(shù)微調(diào)!邱錫鵬團隊把大模型門檻打下來了!
在上周復旦大學邱錫鵬團隊提交的論文《Full Parameter Fine-tuning for Large Language Models with ...
領(lǐng)先的機器學習工具,深度學習將如何改變醫(yī)療成像領(lǐng)域?
在醫(yī)學成像領(lǐng)域,疾病的準確診斷或評估取決于圖像采集和圖像解譯。近年來,隨著技術(shù)的發(fā)展,設(shè)備能以更快地速率和更強大的分辨率來收集數(shù)據(jù),這大大提高了圖像采集...
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、分割都有非常出色的表現(xiàn)。雖然在相同計算量的模型指標上,S...
2023-03-03 標簽:gpu模型Transformer 1251 0
GPU服務(wù)器AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計
眾所周知,在大型模型訓練中,通常采用每臺服務(wù)器配備多個GPU的集群架構(gòu)。在上一篇文章《高性能GPU服務(wù)器AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(上篇)》中,我們對GPU網(wǎng)絡(luò)中的核...
使用GPUNet在NVIDIA GPU上擊敗SOTA推理性能
高效的體系結(jié)構(gòu)搜索和部署就緒模型是 NAS 設(shè)計方法的關(guān)鍵目標。這意味著幾乎不與領(lǐng)域?qū)<疫M行交互,并且有效地使用集群節(jié)點來培訓潛在的架構(gòu)候選。最重要的是...
2022-10-11 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIAgpu 1240 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能加速的有很多,當然使用硬件加速是最可觀的了,而目前除了專用的NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元),就屬于GPU對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速效果最好了
2024-03-05 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpusram 1236 0
Burn 是一個新的深度學習框架,支持CPU和GPU,使用新的 stable 特性: GAT.
2022-11-08 標簽:gpuLINUX內(nèi)核rust語言 1222 0
CPU的話盡量看主頻比較高的,緩存比較大的,核心數(shù)也是比較重要的參數(shù)。顯卡盡可能選現(xiàn)存比較大的,這樣才能滿足大batch訓練,多卡當讓更好。內(nèi)存要求64...
制造現(xiàn)代高性能半導體器件以及試圖加速當前可編程光柵化技術(shù)所面臨的問題揭示了GPU硬件行業(yè)發(fā)展的未來趨勢。
2020-03-20 標簽:gpupowervrimagination 1205 0
蔚來自動駕駛研發(fā)平臺(NADP)是著力服務(wù)于自動駕駛核心業(yè)務(wù)方向的研發(fā)平臺。平臺化的推理能力作為常規(guī)機器學習平臺的重要組成部分,也是NADP所重點建設(shè)和...
基于CUDA技術(shù)的視頻顯示系統(tǒng)的設(shè)計方案
近年來隨著大屏幕顯示技術(shù)在各領(lǐng)域應(yīng)用的逐步深入,市場已經(jīng)不滿足單一的影片展示,更多的轉(zhuǎn)向了對互動性更強的計算機桌面環(huán)境的融合顯示上來。而目前市場上主流的...
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