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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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在上篇介绍中，通讯负载不均的优化我们解释过了，但还遗留了一个显存开销问题：数据并行中，每个GPU上都复制了一份完整模型，当模型变大时，很容易打爆GPU的...
在医学成像领域，疾病的准确诊断或评估取决于图像采集和图像解译。近年来，随着技术的发展，设备能以更快地速率和更强大的分辨率来收集数据，这大大提高了图像采集...
FPGA 正是一种硬件可重构的体系结构。它的英文全称是Field Programmable Gate Array，中文名是现场可编程门阵列。 FP...
制造现代高性能半导体器件以及试图加速当前可编程光栅化技术所面临的问题揭示了GPU硬件行业发展的未来趋势。
2020-03-20 标签：gpupowervrimagination 1.3k 0
有人认为诸如图形处理器（GPU）和Tilera处理器等多核处理器在某些应用中正逐步替代现场可编程门陈列（FPGA）。理由是这些多核处理器的处理性能要高很...
13.5。在多个 GPU 上进行训练¶ Colab [火炬]在 Colab 中打开笔记本 Colab [mxnet] Open the note...
使用NVIDIA Triton和TensorRT-LLM部署TTS应用的最佳实践
针对基于 Diffusion 和 LLM 类别的 TTS 模型，NVIDIA Triton 和 TensorRT-LLM 方案能显著提升推理速度。在单张...
来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自techspot，谢谢。图形处理单元(GPU)和现场可编程门阵列(FPGA)是用于成像和其他繁重计...
计算：GPU是ChatGPT训练和推理的核心支柱，其更新速度远超过“摩尔定律” ，受益于AI和高性能市场需求增长，GPU行业景气度显著提升。AI服务器作...
认知的能力是学习的能力（即解释、解决预设问题的能力），以及解释、解决现实问题的能力[7]。所谓预设问题，通常来自现实问题，并已经被形式化，证明有了行之有...
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。
如今，图形处理单元 (GPU) 具有数百亿个晶体管。随着每一代新一代 GPU 的出现，GPU 中的晶体管数量不断增加，以提高处理器性能。然而，晶体管数量...
以ChatGPT的训练为例，单次模型训练就可能需要超过2000张英伟达A100显卡持续不断地训练27天。不仅如此，大模型的日常运行中每一次用户调用都需要...
计算机视觉是一个显著增长的领域，有许多实际应用，从自动驾驶汽车到面部识别系统。该领域的主要挑战之一是获得高质量的数据集来训练机器学习模型。
前几天，王工盯着示波器上剧烈跳动的波形，眉头紧锁。他刚调试的 AI 加速卡跑出了惊人的测试成绩，可一旦满载运行，电源电压就开始"跳舞"...
早期的机器学习以搜索为基础，主要依靠进行过一定优化的暴力方法。但是随着机器学习逐渐成熟，它开始专注于加速技术已经很成熟的统计方法和优化问题。同时深度学习...
每个竖条都是一次VSync的时间16.6ms，如果竖条宽度变宽且透明则代表超出16.6ms绘制的帧 * 每个Vsync信号来临前都会做工作（Chore...
为了增强对训练稳定性和性能的监控，开发了一个精度达到毫秒级的监控系统。采用不同级别的监控来跟踪各种指标。
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