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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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蔚来自动驾驶研发平台（NADP）是着力服务于自动驾驶核心业务方向的研发平台。平台化的推理能力作为常规机器学习平台的重要组成部分，也是NADP所重点建设和...
除了 CPU（中央处理器）以外，SoC（System On a Chip：片上系统）另一个重要的组成部分是图像处理单元（Graphical Proces...
在现代计算领域，GPU（图形处理单元）的作用已经远远超出了传统的图形渲染。从深度学习到科学计算，再到视频编辑，GPU都在发挥着越来越重要的作用。然而，市...
cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
MAX4928A/MAX4928B设计用于方便台式计算机的DisplayPort/PCIe切换。本应用笔记介绍了一种电路，使设计人员能够支持Displa...
CPU的话尽量看主频比较高的，缓存比较大的，核心数也是比较重要的参数。显卡尽可能选现存比较大的，这样才能满足大batch训练，多卡当让更好。内存要求64...
GPU架构深度解析从图形处理到通用计算的进化之路图形处理单元（GPU），作为现代计算机中不可或缺的一部分，已经从最初的图形渲染专用处理器，发展成为强大的...
对于模型训练，我们可以采用 3D 并行训练的方式来实现。将模型参数和梯度张量划分为多个分区，分配到不同 GPU 卡上进行计算。每张卡负责自己分区的梯度和...
基于Transformer架构的大型模型在人工智能领域中发挥着日益重要的作用，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域。
MassGrid希望改进POW算法和区块链网络，来对人类社会产生实际价值
Mass Grid 是一个去中心化高性能计算网络。随着 AI、VR 等行业发展壮大，高性能计算需求也渗透到各行业，而每个公司、团队都不一定有财力、能力和...
事实上，Serverless所谓的“无服务器计算”，并不是真的不需要服务器，而是说，对于用户，服务器变得“不可见”了（或者说“无感知”了）。
通过使用 GPU 创建这些复杂的环境，您可以将图形体验提升到新的水平。在 PC 上开发应用程序可以实现更高的保真度和信息深度，以及更大的、完全动态的环境...
100 多个开箱即用的 GNN 模型示例，15 多个在 Open Graph Benchmark（OGB）上排名靠前的基准模型； * 150 多个 G...
TurboTransformers算是比较早期指出输入变长需要新的Batching方法的论文。在2020年上半年，我开始思考如何把变长输入Batchin...
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...
上文结合论文谈一谈，三年寿命的GPU [上]说到，电路腐蚀导致橡树岭实验室的GPU寿命只有3年，更换了11,000块GPU。
通过封装 NVIDIA Merlin HugeCTR，Sparse Operation Kit（以下简称 SOK）使得 TensorFlow 用户可以借...
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