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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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深度解读英伟达最强异构平台:NVIDIA Grace Hopper Superchip
NVIDIA Grace Hopper Superchip 架构是第一个真正的异构加速平台,适用于高性能计算(HPC) 和AI工作负载。它利用 GPU ...
2022新思科技科普类短视频栏目《了不起的芯片》全新上线!新思科技一直致力于打造“人人都能懂”的行业科普视频,传播更多芯片相关小知识,解答各类科技小问题...
NGC 飞桨容器针对 NVIDIA GPU 加速进行了优化,并包含一组经过验证的库,可启用和优化 NVIDIA GPU 性能。此容器还可能包含对 Pad...
随着BERT、GPT等预训练模型取得成功,预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景,越来越多的预训练模型取得了优异的效果。
Burn 是一个新的深度学习框架,支持CPU和GPU,使用新的 stable 特性: GAT.
计算性能相对GPU:FPGA进行整数乘法、浮点乘法运算,性能相对GPU存在数量级差距,可通过配置乘法器、浮点运算部件接近GPU计算性能。
尽管锐龙7000集成的GPU单元仅仅是2CU规模的RDNA2,也就是俗称的亮机级别,可新BIOS允许从默认2.2GHz超频到3GHz,从而实现在3DMa...
如何在NVIDIA GPU上实现基于embedding 的深度学习模型
NVIDIA Merlin Distributed-Embeddings,可以方便TensorFlow 2 用户用短短几行代码轻松完成大规模的推荐模型训练。
自动驾驶可能是最好的例子,改进的人工智能模型研究正以疯狂的速度进行。当人工智能推理模型不确定时,计算环境应该是什么样子?
首先,NeRF学习仅基于图像数据和摄像头姿态信息从新视图生成数据。相反,传统的图形学流水线需要目标的3D模型作为输入。
1.GPU加速:GPU是一种多核处理器,GPU起初是用来进行图形处理任务的,经过长时间的发展,GPU的发展是日趋复杂的,而且针对不同的领域也有不同。
过去十年,人工智能研究主要集中在探索深度神经网络的潜力。我们近年来看到的进步至少可以部分归因于网络规模的不断扩大。从使用GPT-3 [1] 的文本生成到...
Jetson Nano Developer Kit 4GB是一个搭载 GPU的单板计算机,由NVIDIA 于 2019年3月时,为了让一般用户更加方便进...
在过去的几年里,我们看到了智能相机的两大趋势。第一个趋势是智能相机越来越专注于特定应用或单一功能,就像传统的光学传感器一样。例如,以极低的成本,相机可能...
Merlin HugeCTR第三代 Embedding 功能优化
Merlin HugeCTR(以下简称 HugeCTR)是 GPU 加速的推荐框架,旨在在多个 GPU 和节点之间分配训练并估计点击率(Click-th...
Sanders最开始并没有创业的想法。实际上,Sanders和John Carey接下来几个月都在制定新公司的计划。在Sanders看来,他认为半导体产...
公司电路仿真工具 ALPS 支持最先进的 5nm 量产工艺制程,处于国际领先水平,其余EDA 工具则支持 28nm 工艺制程。
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