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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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早期嵌入式处理系统通常由一个微控制器和一系列外设构成。这些系统通常用来完成获取少量数据、处理数据、做出决策、基于决策结果输出信息等工作。在某些情况下...
同一主机内GPU之间的通信：通过NVLink技术，双向带宽达到600GB/s，单向带宽达到300GB/s。
CPU+xPU 的异构方案成为大算力场景标配，GPU为应用最广泛的 AI 芯片。目前业内广泛认同的AI 芯片类型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 ...
CUDA是NVIDIA的一种用于GPU编程的技术，CUDA核心是GPU上的一组小型计算单元，它们可以同时执行大量的计算任务。
CPU (Central Processing Unit，中央处理器)就是机器的“大脑”，是完成布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。CPU的结构...
上一章的反响还不错，很多人都私信催更想看Triton的具体优化有哪些，为什么它能够得到比cuBLAS更好的性能。
GB200架构的推广将对PCB厂商产生积极影响。随着GB200架构增强了GPU间的连接层，导致交换机ASIC数量增加，从而推动了PCB价值量提升。
目前，GPU服务器主要应用于科学计算、视频编解码等不同场景领域。它可以为应用提供非凡的加速计算能力，可以将应用程序计算密集的工作负载转移到GPU。
GPU流水线主要分为两个阶段：几何阶段和光栅化阶段 几何阶段 顶点着色器 ——> 曲面细分着色器（可选）----->几何着色器（可选）----->裁剪—...
2018-05-07 标签：gpu 3.3k 0
GPU和FPGA都是现代计算机技术中的高性能计算设备，具有不同的特点和应用场景。本文将详细介绍GPU和FPGA的工作原理及其区别。
PIE-UAV支持用户自主选择是否使用GPU资源，实现大范围红外影像数据的全自动流程化处理与快速拼接，从而方便用户针对大范围区域进行温度分析，为用户提供...
【自适应计算在机器人领域的应用】连载二：工业类比CPU／GPU，ASIC和FPGA，谁更适合机器人计算
总体而言，CPU、GPU 和 ASIC 等采用固定架构的器件，在其为开发者提供优势的同时，也让其付出了代价。
首先，文章使用GPU最擅长处理的工作负载：通用矩阵乘(GEMM)来跑GPU的benchmark(什么是GEMM请移步https://spatial-la...
NVLink是一种解决服务器内GPU之间通信限制的协议。与传统的PCIe交换机不同，NVLink带宽有限，可以在服务器内的GPU之间实现高速直接互连。第...
大模型训练，英伟达Turing、Ampere和Hopper算力分析
GPU 架构升级过程计算能力不断强化，Hopper 架构适用于高性能计算（HPC）和 AI 工作负载。英伟达在架构设计上，不断加强 GPU 的计算能力和...
深度强化学习大神Pieter Abbeel发表深度强化学习的加速方法
首先将多个 CPU核心 与 单个GPU 相关联。多个模拟器在CPU内核上以并行进程运行，并且这些进程以同步方式执行环境步骤。在每个步骤中，将所有单独的观...
医学图像在疾病诊断、手术治疗、预后评估等临床应用中起着举足轻重的作用，超过70%的诊断都依赖医学图像。
光掩模可以被认为是芯片的模板。光掩模用电子束图案化并放置在光刻工具内。然后，光掩模可以吸收或散射光子，或允许它们穿过晶圆。这就是在晶圆上创建图案的原因。
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