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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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EliminateAllocOpsPass用來消除IR中的無效memref.alloc指令,AppendOneFlowStreamPass給GPU相關的...
從1999年的第一顆GPU,到2008年NVIDIA公司推出的第一顆可用于AI的GPU——Tegra,再到最近幾年涌入AI領域的、百花齊放的各類芯片方案...
大算力未來,HBM、Chiplet和CPO等技術打破性能瓶頸
Chiplet 即根據計算單元或功能單元將 SOC 進行分解,分別選擇合適制程工藝制造。隨著處理器的核越來越多,芯片復雜度增加、設計周期越來越長,SoC...
如何優雅地將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行業迎來了新的動力。各種AIGC的應用接踵而至。
對于一個包含N個原子的體系,計算近程作用力最直接的方法就是雙循環遍歷所有可能的原子對,并通過距離和力場參數計算部分作用力,最后對所有結果進行歸約操作。
CXL和PCIe之間的區別可能不太明顯。在信號級別上,這兩者確實是相同的,但兩者的協議不同。CXL選擇比PCIe更快的協議,盡管CXL.io支持標準的P...
計算機視覺是一個顯著增長的領域,有許多實際應用,從自動駕駛汽車到面部識別系統。該領域的主要挑戰之一是獲得高質量的數據集來訓練機器學習模型。
GPU由于采用了數量眾多的計算單元和超長流水線,因此更適合進行大吞吐量的AI并行計算。不過,隨著大模型逐步發展,對GPU先進算力的需求在繼續提升。
帶有 DPDK gpudev 庫 第一個實現在現代 Intel x86 系統上僅使用一個 CPU 內核,就能夠以 25 Gbps 的速度保持 4 個 R...
FPGA 復用主機網絡的初心是加速網絡和存儲,更深遠的影響則是把 FPGA 之間的網絡連接擴展到了整個數據中心的規模,做成真正 cloud-scale ...
RDNA 3架構的CU單元進行了全新設計,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執行2個指令...
本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在時間片上的利用率,即通過 nvidia-smi 顯示的 GPU-util 這個指標。統計方式為:在采樣周期內,G...
流式多處理器(Stream Multi-processor,SM)是構建整個 GPU的核心模塊(執行整個 Kernel Grid),一個流式多處理器上一...
按照軟件級別,SIMT層面,流式多處理器由線程塊組成,每個線程塊由多個線程束組成;SIMD層面,每個線程束內部在同一時間執行相同指令,對應不同數據,由統...
編譯燒錄之后運行黑屏,受到 SIG-OpenGfxDrv 群里的大神指導,調試 GPU 可以先設置 CPU 合成,GPU 渲染的模式,即保持 confi...
如何使用Jina來構建一個使用Stable Diffusion生成圖像的Executor呢
為了讓你能夠更輕松地分配和管理微服務,我們將正式執行者從Flow中分離出來。同時,也便于你更好地利用Jina的其他強大功能
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