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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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在探讨 NVIDIA GPU 架构之前，我们先来了解一些相关的基本知识。GPU 的概念，是由 NVIDIA 公司在 1999 年发布 Geforce25...
NAND、DRAM等核心存储器在制程方面临近极限，不断探索“3D”等多维解决方案。HBM基于其高宽带特性，成为了高性能GPU的核心组件，市场前景广阔。
根据当前搜索系统，当前智能弹性调参把系统定义和描述为下面4种状态：系统异常状态，负载峰值状态，弹性过渡状态，负载低谷状态，根据不同的系统状态，执行当前状...
推荐系统是一种人工智能或人工智能算法，通常与机器学习相关，使用大数据向消费者建议或推荐其他产品。这些推荐可以基于各种标准，包括过去的购买、搜索历史记录、...
对LLM的理解比较有限，从代码实现的角度来说，RWKV的状态和KV Cache不同，不依赖序列长度，这让RWKV模型在各种长度下运行内存和运行速度都是趋...
目前AMD的GPU 分为两个截然不同的产品领域，一个是针对游戏的，另一个是用于超级计算机、大数据分析和机器学习系统的。
GPU核心旁边是8颗SK海力士GDDR6显存，频率18GHz，单颗容量2GB，8颗组成256Bit 16GB，显存带宽576GB/s。
万物智联时代的到来，大量智能物联网终端的引入，行业数字化转型的推进，加上AI智能场景的落地，将产生难以想象的海量数据。这些数据，将进一步刺激对算力的需求。
LLM推理上的DeepSpeed Inference优化实践方案
首先将 batch 拆分为 micro-batch，其中 micro-batch 数等于 pipeline 深度，micro-batch通过动态队列的顺...
外部存储器带宽也是其中的关键部分，尤其是对于边缘设备而言。"没有人拥有足够的带宽，"他补充道。"因此，我们该如何划分工作负...
FPGA 芯片在数据中心领域主要用于硬件加速，在云服务器厂商中已有广泛部署。数据中心使用 FPGA 芯片代替传统的 CPU 方案后，处理其自定义算法时可...
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。 CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判...
MixFormerV2：基于Transformer的高效跟踪器
我们通过简洁有效的模型结构设计和高效的基于知识蒸馏的模型压缩，对于现有的 MixFormer 模型进行了大幅度的轻量化提出了 MixFormerV2，同...
主要是基于云服务器与分布式服务提供，企业需要支付云服务器算力费用与存储费用。优点是便于扩展，方便在多个位置与节点快速部署使用模型算法；缺点是与边缘部署相...
本文内容包括CPU、内存和GPU知识，本期重点更新GPU和CPU部分知识。比如：GPU更新包括架构演进，最新产品A100、选型策略、架构分析、散热和规格分类等。
GPU前面加一个“GP”，就变为General-Purpose Computing on Graphics Processing Units，即通用计算...
英伟达为因应管制措施，特地针对中国开发三款芯片，最初只是为规避先前的管制而设计，但值得注意的是，改良后的芯片将焦点从GPU 之间的互连互通转移到运算能力...
特斯拉的自动驾驶策略是仅依赖摄像头。虽然这是一个更具挑战性的问题，但如果特斯拉能够解决它，他们将拥有一个更具扩展性的解决方案。特斯拉不使用高清地图，这是...
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