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图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。
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我们没有测量硬件的峰值理论FLOPS,而是尝试估计执行的实际操作的数量。我们将加法和乘法作为单独的操作,将任何相加或相乘计算为一个操作,而不考虑数值的精...
近日,英伟达发布了《2018英伟达自动驾驶安全报告》。在这份报告中,英伟达详细介绍了其开发流程,展示了如何利用GPU的计算能力来创建满足功能安全的自动驾...
具有并行处理架构的平台,例如FPGA和GPU,在快速分析大型数据集方面得到了广泛应用。这两项技术可以减轻运算密集型算法对CPU造成的负担,在高度并行的平...
随着chatGPT横空出世,生成式AI红遍全球,带动AI芯片的需求强劲,英伟达(NVIDIA)的H100、A100全部由台积电代工,并使用台积电的CoW...
人工智能技术的蓬勃发展和智能应用的不断落地,正在深刻地影响和改变着我们的生活。GPU、NPU、FPGA等各类AI芯片为人工智能的发展提供了算力支撑,其中...
本章说明 Python API 的基本用法,假设您从 ONNX 模型开始。 onnx_resnet50.py示例更详细地说明了这个用例。
富士通实验室在74.7秒内完成了ImageNet上训练ResNet-50网络
分布式并行深度学习要求所有 reduce 通信在所有进程之间交换每一层的梯度。在大集群环境中,由于每个 GPU 的 batch size 较小,使得通信...
每个 SIMD 都有 32 个宽度的执行单元用于最常见的操作,一个 128 KB 的矢量寄存器文件,并且可以跟踪多达 16 个波面。因此,AMD 减少了...
用ROCm部署PP-StructureV3到AMD GPU上
作者:AVNET 李鑫杰 我们在上一篇文章中介绍了ROCm+PP-OCRv5,为实现在AMD计算平台上完成复杂文档的端到端智能解析,本文基于ROCm软件...
讲个故事:有个人发明了一个方程(算法?),这个方程有2100万个解,于是根据这个方程发展出一个游戏,就是谁找到了这个方程的一个解,就给这个人一个叫“比特...
NVIDIA Tensor Core深度学习核心解析及跑分测试
除了深度学习和通用计算之外,Titan品牌的这次迭代还涉及到其他一些因素。 NVIDIA其实已经不太需要通过Titan系列为自己树立形象,最初的GTX ...
满足以上两点,就可以用GPU做运算了。 不过你还得先用Open CL 把能在GPU上运行的程序写出来, 这也是很麻烦的,写一下就知道了。 而且GPU的架...
OpenAI新GPU计算内核:顶尖的文本情感分析和文本图像生成能力
OpenAI 的研究人员们近日发布了一个高度优化的 GPU 计算内核,它可以支持一种几乎没被人们探索过的神经网络架构:带有稀疏块权重的网络。
没有什么比薅 GPU 羊毛更喜闻乐见。 之前有专门教程介绍谷歌资源,需要科学上网。但最近知乎上又有一套国产GPU资源的薅羊毛分享,价值上亿的高性能算力...
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