- 随着AI市场的兴起,近年来各业界精英在GPU上持续发力,不断推出全新的产品。新产品在计算能力提升的同时,其芯片面积也已经屡创新高,甚至逼近了制程和成本的平衡极限。前不久,一款超级计算机的发布,让人哗然,人们震惊的是其拥有16颗Volta GPU所展现的强大的计算能力,16核GPU可提供高达2PFLOPS的深度学习计算能力,成为目前AI业界的最强者。 这16颗Tesla V100的GPU连接在一起,并发挥出如此强大的计算能力的的核心当属NVLink 2和NVSwitch。 1、NVLINK 随着开
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- 前不久,一款超级计算机的发布,让人哗然,人们震惊的是其拥有16颗Volta GPU所展现的强大的计算能力,16核GPU可提供高达2PFLOPS的深度学习计算能力,成为目前AI业界的最强者。
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- 从零起步,想要突破专利的壁垒和生态的束缚,国内自研GPU的企业需要走的路还很长。
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- 虽然大家期盼的新一代GeForce游戏显卡还没来,但是已近在咫尺,作为其亲兄弟的Quadro专业显卡已经率先升级换代,而且是前所未有的革命性提升!
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- 最近几年,深度学习成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域中所最常使用的技术,被业界大为关注。然而,深度学习模型需要极为大量的数据和
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- 在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系统板上,仅有为数不多的几种电源管理相关的设计挑战,但是由于需要反复调试,所以这类挑战可能使系统的推出时间严重滞后
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- Voronoi图是一种空间分割算法。其是对空间中的n个离散点而言的,它将平面分割为n个区域,每个区域包括一个点,此区域是到该点距离最近的点的集合。由于
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- 图形处理单元(或简称GPU)会负责处理从PC内部传送到所连接显示器的所有内容,无论你在玩游戏、编辑视频或只是盯着桌面的壁纸,所有显示器中显示的图像
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- 智能时代就要到来,芯片市场格局一变再变。两个典型例子:引领处理器市场 40 多年的英特尔 2015 年底收购完 Altera,今年 4 月就宣布计划裁员 1.2 万;另一方面,GPU 巨头英伟达今年 3 月推出加速人工智能和深度学习的芯片 Tesla P100,投入研发经费超过 20 亿美元,据《华尔街日报》报道,今年 5 月英伟达售出的 GPU 比去年同月增长 62%,公司当前市值 240 亿美元。 深度学习应用大量涌现使超级计算机的架构逐渐向深度学习应用优化,从传统 CPU 为主 GPU 为辅的
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- 这是一个手把手教你学习深度学校的教程。一步一步,我们将要尝试去解决Kaggle challenge中的脸部关键点的检测问题。这份教程介绍了Lasagne,一个比较新
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- CPU架构是CPU厂商给属于同一系列的CPU产品定的一个规范,主要目的是为了区分不同类型CPU的重要标示。目前市面上的CPU指令集分类主要分有两大阵营,一个
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- 为了提升渲染画质,GPU显卡厂商们一直在尝试各种技术,最普遍的就是AA抗锯齿,而最有未来的当属光线追踪(Ray Tracing),NVIDIA则要把它们俩融合在一起! NVIDIA官方公布的一份研究文档中,提到了“适应性时间抗锯齿”(Adaptive Temporal Antialiasing),简称ATAA,也就是之前时间抗锯齿(TAA)的升级版,引入了光线追踪技术,可以克服之前存在的动态场景中抗锯齿效果低下的缺陷。 NVIDIA宣称,使用Titan V显卡在虚幻引擎4上的测试结果显示,ATAA
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- 近日,据媒体报道,三星纯自主GPU取得进展,将首先用于入门级移动产品。而此前,三星手机上的GPU芯片基本都是需要向第三方厂商进行购买,尤其是更多采用高通的骁龙处理器。不过现在,三星正在逐渐摆脱高通的束缚。 据称,三星的自研GPU将会采用全新的架构,可以跨平台使用,不局限于手机;为了增加能耗比,三星自研GPU的指令集也会做出变化。此外,三星希望在中低端机型上首先使用自研GPU,之后将面向自动驾驶和深度学习领域。 能效方面,三星表示自研GPU的能效比将领先高通的产品,同时自主化程度也将和苹果自研GPU
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- 据官方称,其图形处理效率最大提高了60个百分点,如果是真的那么未来还用说吗?
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- 移动互联网的高速发展,带来了手游市场的欣欣向荣,而相较于早期的手游,玩家对于游戏的诉求也从好玩逐渐变成既要好玩,又要流畅玩,这对游戏开发商和手机厂商提出了不小的要求。 事实上,目前市面上手机品牌繁多,游戏开发商难以针对所有机型作出优化,因此,部分优化的工作开始转移到手机厂商上,这就是不少厂商推游戏模式等技术的原因。 而前段时间华为推出的GPU Turbo,正是在这个背景下诞生的。据了解,华为Mate 10系列已于6月30日全面升级支持GPU Turbo。 值得一提的是,继华为Mate 10系列首
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hopper gpu介绍
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