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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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深度解讀英偉達最強異構平臺:NVIDIA Grace Hopper Superchip
NVIDIA Grace Hopper Superchip 架構是第一個真正的異構加速平臺,適用于高性能計算(HPC) 和AI工作負載。它利用 GPU ...
2022新思科技科普類短視頻欄目《了不起的芯片》全新上線!新思科技一直致力于打造“人人都能懂”的行業科普視頻,傳播更多芯片相關小知識,解答各類科技小問題...
NGC 飛槳容器針對 NVIDIA GPU 加速進行了優化,并包含一組經過驗證的庫,可啟用和優化 NVIDIA GPU 性能。此容器還可能包含對 Pad...
隨著BERT、GPT等預訓練模型取得成功,預訓-微調范式已經被運用在自然語言處理、計算機視覺、多模態語言模型等多種場景,越來越多的預訓練模型取得了優異的效果。
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.
計算性能相對GPU:FPGA進行整數乘法、浮點乘法運算,性能相對GPU存在數量級差距,可通過配置乘法器、浮點運算部件接近GPU計算性能。
盡管銳龍7000集成的GPU單元僅僅是2CU規模的RDNA2,也就是俗稱的亮機級別,可新BIOS允許從默認2.2GHz超頻到3GHz,從而實現在3DMa...
如何在NVIDIA GPU上實現基于embedding 的深度學習模型
NVIDIA Merlin Distributed-Embeddings,可以方便TensorFlow 2 用戶用短短幾行代碼輕松完成大規模的推薦模型訓練。
自動駕駛可能是最好的例子,改進的人工智能模型研究正以瘋狂的速度進行。當人工智能推理模型不確定時,計算環境應該是什么樣子?
首先,NeRF學習僅基于圖像數據和攝像頭姿態信息從新視圖生成數據。相反,傳統的圖形學流水線需要目標的3D模型作為輸入。
1.GPU加速:GPU是一種多核處理器,GPU起初是用來進行圖形處理任務的,經過長時間的發展,GPU的發展是日趨復雜的,而且針對不同的領域也有不同。
過去十年,人工智能研究主要集中在探索深度神經網絡的潛力。我們近年來看到的進步至少可以部分歸因于網絡規模的不斷擴大。從使用GPT-3 [1] 的文本生成到...
Jetson Nano Developer Kit 4GB是一個搭載 GPU的單板計算機,由NVIDIA 于 2019年3月時,為了讓一般用戶更加方便進...
在過去的幾年里,我們看到了智能相機的兩大趨勢。第一個趨勢是智能相機越來越專注于特定應用或單一功能,就像傳統的光學傳感器一樣。例如,以極低的成本,相機可能...
Merlin HugeCTR第三代 Embedding 功能優化
Merlin HugeCTR(以下簡稱 HugeCTR)是 GPU 加速的推薦框架,旨在在多個 GPU 和節點之間分配訓練并估計點擊率(Click-th...
Sanders最開始并沒有創業的想法。實際上,Sanders和John Carey接下來幾個月都在制定新公司的計劃。在Sanders看來,他認為半導體產...
公司電路仿真工具 ALPS 支持最先進的 5nm 量產工藝制程,處于國際領先水平,其余EDA 工具則支持 28nm 工藝制程。
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