的支持。蓬勃發(fā)展的大模型應(yīng)用所帶來的特殊性需求,正推動芯片設(shè)計行業(yè)邁向新紀元。眾多頂級的半導(dǎo)體廠商紛紛為大模型應(yīng)用而專門構(gòu)建 AI 芯片,其高算力、高帶寬、動輒千億的晶體管數(shù)量成為大芯片的標配。 芯片設(shè)計復(fù)雜度,邁向新高峰 在人工
2023-08-15 11:02:11
836 
? 流行的GPU/TPU集群網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng),包括:NVLink、InfiniBand、ROCE以太網(wǎng)Fabric、DDC網(wǎng)絡(luò)方案等,深入了解它們之間的連接方式以及如何在LLM訓(xùn)練中發(fā)揮作用。為了獲得良好的訓(xùn)練性能,GPU網(wǎng)絡(luò)需要滿足以下條件。
2023-12-25 10:11:43
1377 
NVIDIA與Arm、Ampere、Cray、富士通、HPE、Marvell攜手構(gòu)建GPU加速服務(wù)器,以滿足從超大規(guī)模云到邊緣、從模擬到AI、從高性能存儲到百萬兆級超級計算等多樣化需求。
2019-11-20 09:38:42
1384 NVIDIA NeMo Megatron 框架; 可定制的大規(guī)模語言模型 Megatron 530B;多GPU、多節(jié)點 Triton推理服務(wù)器助力基于語言的AI開發(fā)和部署,推動行業(yè)和科學(xué)發(fā)展。
2021-11-10 14:22:52
752 而言,核心三要素是算法、數(shù)據(jù)和算力,其中算力是底座。 ?對于算力而言,目前行業(yè)基本的共識是基于通用GPU來構(gòu)建AI大模型的算力集群,上海天數(shù)智芯半導(dǎo)體有限公司(以下簡稱:天數(shù)智芯)是目前國內(nèi)第一家實現(xiàn)通用GPU量產(chǎn)并落地的公司。在WAIC上,天數(shù)
2023-07-11 01:07:00
2462 
1 個 AI 模型 = 5 輛汽車終身碳排量,AI 為何如此耗能?
2021-01-22 06:35:03
摘要: 3月28日,在2018云棲大會·深圳峰會上,阿里云宣布與英偉達GPU 云 合作 (NGC),開發(fā)者可以在云市場下載NVIDIA GPU 云鏡像和運行NGC 容器,來使用阿里云上的NVIDIA
2018-04-04 14:39:24
AI算法中比較常用的模型都有什么
2022-08-27 09:19:06
雖然GPU解決方案對訓(xùn)練,AI部署需要更多。
預(yù)計到2020年代中期,人工智能行業(yè)將增長到200億美元,其中大部分增長是人工智能推理。英特爾Xeon可擴展處理器約占運行AI推理的處理器單元的70
2023-08-04 07:25:00
在 CPU 和 GPU 上推斷出具有 OpenVINO? 基準的相同模型:
benchmark_app.exe -m model.xml -d CPU
benchmark_app.exe -m
2023-08-15 06:43:46
GPU來完成。但GPU于手機及PC端滲透率基本見頂,根據(jù)中國社科院數(shù)據(jù),2011-2018年全球主要國家PC每百人滲透率呈下降趨勢,智能手機對PC具有一定替代性。而云計算與智能駕駛及AI的興起對高算力
2021-12-07 10:04:11
GPU編程--OpenCL四大模型
2019-04-29 07:40:44
ai芯片和gpu的區(qū)別▌車載芯片的發(fā)展趨勢(CPU-GPU-FPGA-ASIC)過去汽車電子芯片以與傳感器一一對應(yīng)的電子控制單元(ECU)為主,主要分布與發(fā)動機等核心部件上。...
2021-07-27 07:29:46
集群通信網(wǎng)絡(luò)是什么?數(shù)字集群移動通信網(wǎng)絡(luò)是如何運行的?
2021-05-26 06:27:08
上漲,因為事實表明,它們的 GPU 在訓(xùn)練和運行 深度學(xué)習(xí)模型 方面效果明顯。實際上,英偉達也已經(jīng)對自己的業(yè)務(wù)進行了轉(zhuǎn)型,之前它是一家純粹做 GPU 和游戲的公司,現(xiàn)在除了作為一家云 GPU 服務(wù)
2024-03-21 15:19:45
服務(wù)器,而隨著人們對服務(wù)器工作負載模式的新需求,越來越多的智能場景需要小型服務(wù)器來部署。方案簡介集群服務(wù)器解決方案,以多塊核心板的組合方式,提供標準的軟硬件接口,支持分布式AI運算,可用于機器學(xué)習(xí)
2019-08-16 15:09:56
Imagination全新BXS GPU助力德州儀器汽車處理器系列產(chǎn)品實現(xiàn)先進圖形處理功能
2020-12-16 07:04:43
Mali GPU 支持tensorflow或者caffe等深度學(xué)習(xí)模型嗎? 好像caffe2go和tensorflow lit可以部署到ARM,但不知道是否支持在GPU運行?我希望把訓(xùn)練
2022-09-16 14:13:01
的任務(wù)中,比如運行用于語言翻譯的GNMT模型等。功能豐富、應(yīng)用廣泛的NVIDIA T4Tensor Core GPU 在多個場景取得了優(yōu)秀的成績。這個功耗僅為70瓦的GPU能夠輕松安裝到任何帶有PCIe槽
2019-11-08 19:44:51
的模型在微控制器上平穩(wěn)運行。這使我們能夠保持競爭力,并為客戶提供最佳解決方案?!岸嗵澚?STM32Cube.AI 開發(fā)人員云,我們可以在很短的時間內(nèi)確認我們創(chuàng)建具有嵌入式AI的產(chǎn)品的方法的有效性。通過
2023-02-02 09:52:43
層多活解決方案。DRDS按照之前說的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)拆分的維度,阿里云DRDS有兩種集群分別支持買家維度與賣家維度:unit 模式的DRDS集群:多地用戶分別在本地域讀寫本地域的數(shù)據(jù),且本地域的數(shù)據(jù)會和中心數(shù)據(jù)做雙向同步。copy 模式的DRDS集群:此集群數(shù)據(jù)在中心數(shù)據(jù)庫寫,完成后全.
2021-11-16 09:23:44
模型收斂的情況下,最大集群規(guī)模只支持10塊GPU。這意味著在進行數(shù)據(jù)運算時,即時使用更多的GPU,計算效果也只相當于10塊GPU的能力,這樣訓(xùn)練的時間將更加的漫長?! 《A為云的深度學(xué)習(xí)
2018-08-02 20:44:09
Vitis AI 的所有工具和庫,而不需要在本地安裝任何依賴。CPU版本的Vitis AI docker 可以在沒有 GPU 的機器上運行,但是模型優(yōu)化的速度會比 GPU 版本慢一些。
實際上,我會選擇通過
2023-10-14 15:34:26
,本周將會推出針對異構(gòu)計算GPU實例GN5年付5折的優(yōu)惠活動,希望能夠打造良好的AI生態(tài)環(huán)境,幫助更多的人工智能企業(yè)以及項目順利上云。隨著深度學(xué)習(xí)對人工智能的巨大推動,深度學(xué)習(xí)所構(gòu)建的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2017-12-26 11:22:09
華為云華為云IoT,致力于提供極簡接入、智能化、安全可信等全棧全場景服務(wù)和開發(fā)、集成、托管、運營等一站式工具服務(wù),助力合作伙伴/客戶輕松、快速地構(gòu)建5G、AI萬物互聯(lián)的場景化物聯(lián)網(wǎng)解決方案,包括實現(xiàn)設(shè)備的統(tǒng)一接入和管理;處理和分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速變現(xiàn)等
2022-12-12 10:35:23
介紹在STM32cubeIDE上部署AI模型的系列教程,開發(fā)板型號STM32H747I-disco,值得一看。MCUAI原文鏈接:【嵌入式AI開發(fā)】篇四|部署篇:STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之模型部署
2021-12-14 09:05:03
使用cube-AI分析模型時報錯,該模型是pytorch的cnn轉(zhuǎn)化成onnx
```
Neural Network Tools for STM32AI v1.7.0 (STM.ai v8.0.0-19389)
INTERNAL ERROR: list index out of range
```
2024-03-14 07:09:26
是否可以使用NVidia虛擬化在云計算中使用GPU虛擬化創(chuàng)建VM群集?怎么能實現(xiàn)呢?以上來自于谷歌翻譯以下為原文Is it possible to use NVidia virtualization
2018-09-30 10:47:56
問題最近在Ubuntu上使用Nvidia GPU訓(xùn)練模型的時候,沒有問題,過一會再訓(xùn)練出現(xiàn)非??D,使用nvidia-smi查看發(fā)現(xiàn),顯示GPU的風扇和電源報錯:解決方案自動風扇控制在nvidia
2022-01-03 08:24:09
你好, 我試圖在 X-CUBE-AI.7.1.0 中導(dǎo)入由在線 AI 平臺生成的 .h5 模型,收到錯誤:E010(InvalidModelError): Model saved with Keras 2.7.0 but
2022-12-27 06:10:35
的定義和訓(xùn)練的收斂趨勢??偨Y(jié)我們可以利用阿里云Kubernetes容器服務(wù),輕松的搭建在云端搭建TensorFlow的環(huán)境,運行深度學(xué)習(xí)的實驗室,并且利用TensorBoard追蹤訓(xùn)練效果。歡迎大家使用阿里云上的GPU容器服務(wù),在使用GPU高效計算的能力同時,比較簡單和快速的開始模型開發(fā)工作。原文鏈接
2018-05-10 10:24:11
當我為 TFLite 模型運行基準測試時,有一個選項 --nnapi=true我如何知道 GPU 和 NPU 何時進行推理?謝謝
2023-03-20 06:10:30
在即將開展的“中國移動全球合作伙伴大會”上,華為將發(fā)布一款面向運營商電信領(lǐng)域的一站式AI開發(fā)平臺——SoftCOM AI平臺,幫助電信領(lǐng)域開發(fā)者解決AI開發(fā)在數(shù)據(jù)準備、模型訓(xùn)練、模型發(fā)布以及部署驗證
2021-02-25 06:53:41
的時間線(右)默認情況下,所有 ML-Agents 模型都使用 Barracuda 執(zhí)行。Barracuda包是 Unity的跨平臺 NN 推理庫。它可以在 GPU 和 CPU 上運行 NN 模型。但
2022-08-15 15:43:38
+ OSS on ACK,允許Spark分布式計算節(jié)點對阿里云OSS對象存儲的直接訪問。容器開啟數(shù)據(jù)服務(wù)之旅系列(二):Kubernetes如何助力Spark大數(shù)據(jù)分析(二):Kubernetes
2018-04-17 15:10:33
和模型編譯成與浪潮深度學(xué)習(xí)加速解決方案的配置腳本,即可進行線上應(yīng)用,省去至少3個月到半年的開發(fā)周期和相關(guān)成本。并且在算法運行效率上,浪潮FPGA加速方案相比CPU、GPU都有著很大優(yōu)勢。 目前,浪潮
2021-09-17 17:08:32
AI設(shè)計主要參與方都是功能強大的CPU,GPU和FPGA等。微型微控制器與強大的人工智能(AI)世界有什么關(guān)系?但隨著AI從云到邊緣的發(fā)展,使得這一觀點正在迅速改變,AI計算引擎使MCU能夠突破
2021-11-01 08:55:02
躺在實驗機器上在現(xiàn)有條件下,一般涉及到模型的部署就要涉及到模型的轉(zhuǎn)換,而轉(zhuǎn)換的過程也是隨著對應(yīng)平臺的不同而不同,一般工程師接觸到的平臺分為GPU云平臺、手機和其
2021-07-16 06:08:20
在計算棒上,計算棒是一個專用AI應(yīng)用模塊;Toybrick 1808計算棒提供全套模型保護方案加解密過程均運行中TrustZone安全環(huán)境中,無法跟蹤讓您的模型在計算棒上不用擔心被盜走,每顆計算棒上
2020-07-24 10:58:40
用于快速模型的模型調(diào)試器是用于可擴展集群軟件開發(fā)的完全可重定目標的調(diào)試器。它旨在滿足SoC軟件開發(fā)人員的需求。
Model Debugger具有易于使用的GUI前端,并支持:
?源代碼級調(diào)試
2023-08-10 06:33:37
用于快速模型的模型調(diào)試器是用于可擴展集群軟件開發(fā)的完全可重定目標的調(diào)試器。它旨在滿足SoC軟件開發(fā)人員的需求。
Model Debugger具有易于使用的GUI前端,并支持:
?源代碼級調(diào)試
2023-08-09 07:57:45
雖然人工智能和機器學(xué)習(xí)計算通常在數(shù)據(jù)中心中大規(guī)模地執(zhí)行,但是最新的處理設(shè)備使得能夠?qū)?b class="flag-6" style="color: red">AI / ML能力嵌入到網(wǎng)絡(luò)邊緣的IoT設(shè)備中。邊緣的AI可以快速響應(yīng),無需等待云的響應(yīng)。如果可以在本地完成推理
2019-05-29 10:38:09
將AI推向邊緣的影響通過在邊緣運行ML模型可以使哪些具體的AI項目更容易運行?
2021-02-23 06:21:10
萌新求助,求云模型及發(fā)生器matlab代碼
2021-11-19 07:11:38
摘要: 阿里云ECS彈性裸金屬服務(wù)器(神龍)已經(jīng)與其容器服務(wù)全面兼容,用戶可以選擇在彈性裸金屬服務(wù)器上直接運行容器、管控Kubernetes/Docker容器集群,如此將會獲得非常出色的性能、數(shù)倍
2018-06-13 15:52:15
訓(xùn)練好的ai模型導(dǎo)入cubemx不成功咋辦,試了好幾個模型壓縮了也不行,ram占用過大,有無解決方案?
2023-08-04 09:16:28
Mali T604 GPU的結(jié)構(gòu)是由哪些部分組成的?Mali T604 GPU的編程特性有哪些?Mali GPU的并行化計算模型是怎樣構(gòu)建的?基于Mali-T604 GPU的快速浮點矩陣乘法并行化該如何去實現(xiàn)?
2021-04-19 08:06:26
使用 STM32Cube.AI 的模型轉(zhuǎn)換工具,獲得一個集成了 AI 的 BSP對,就是這么硬核,一步肝到位!內(nèi)部的流程請看源碼或者 plugin_stm32 倉庫下的 readme 文檔運行命令進入
2022-09-02 15:06:14
用于快速模型的模型調(diào)試器是用于可擴展集群軟件開發(fā)的完全可重定目標的調(diào)試器。它旨在滿足SoC軟件開發(fā)人員的需求。
Model Debugger具有易于使用的GUI前端,并支持:
?源代碼級調(diào)試
2023-08-08 06:28:56
模型并為其提供了輸入數(shù)據(jù)。最后,我
運行了
模型的推理,并輸出了預(yù)測結(jié)果。此外,還需要考慮其他因素,如
模型的優(yōu)化器、損失函數(shù)和評估指標等。
為了防止
AI大
模型被黑客病毒入侵控制,通??梢圆扇∫韵麓胧?/div>
2024-03-19 11:18:16
。 對于世界杯這種超大觀看量級、超強影響力的重要體育賽事,阿里云一直致力研究的AI技術(shù)一定不會缺席。本屆世界杯互聯(lián)網(wǎng)直播的順利進行,離不開各大云計算廠商的支持。在這其中,阿里云是當之無愧的“C位“,除了
2018-07-12 15:12:13
拷貝多份占用存儲空間,也給網(wǎng)絡(luò)管理和數(shù)據(jù)管理帶來了復(fù)雜性;并且由于數(shù)據(jù)無法共享,無法支持整個GPU集群同時運行任務(wù),降低了整個IT系統(tǒng)的使用效率。為了便于數(shù)據(jù)管理和共享,傳統(tǒng)文件存儲在AI系統(tǒng)中得到一定
2018-08-23 17:39:35
群擴容和縮容。同云桌面/GPU服務(wù)器的結(jié)合 一般在仿真工作流里面,完成大量的仿真計算后會進入到渲染階段,所以一般會經(jīng)過GPU服務(wù)器集群的Pipeline,最后通過云桌面展示給客戶的客戶。于是E-HPC
2018-05-18 22:19:53
作業(yè)在上汽仿真計算云平臺上完成,模擬了整車、發(fā)動機數(shù)百種工況。由于阿里云超級計算集群帶來的性能提升,相對本地集群節(jié)約了計算求解時間,用戶作業(yè)排隊時間也明顯縮短,工程師可以在工作時間段做更多的模型調(diào)整
2018-05-31 15:30:30
摘要: kubernetes集群讓您能夠方便的部署管理運維容器化的應(yīng)用。但是實際情況中經(jīng)常遇到的一些問題,就是單個集群通常無法跨單個云廠商的多個Region,更不用說支持跨跨域不同的云廠商。這樣會給
2018-03-12 17:10:52
,Hovorod等多種深度學(xué)習(xí)框架,CPU、GPU、FPGA等異構(gòu)計算集群可以統(tǒng)一管理調(diào)度和高效運行,如此實現(xiàn)模型持續(xù)訓(xùn)練和迭代上線,從而降低開發(fā)AI應(yīng)用服務(wù)的門檻,大大提升AI落地的效率。未來阿里云將在
2018-07-02 15:27:20
智行,裝車量已突破60萬輛。未來雙方也將繼續(xù)深入合作,從端到云全面拓展合作。上汽仿真計算云 基于ECS神龍SCC超級計算集群+E-HPC彈性高性能計算產(chǎn)品,讓客戶在阿里云端打造了一個媲美物理機集群性能,同時兼具與HPC業(yè)務(wù)部署靈活性和彈性的高性能云端計算服務(wù)平臺,助力智能制造行業(yè)客戶上云。原文鏈接
2018-06-19 16:04:24
摘要: 近日,阿里云重磅推出視頻點播新功能——視頻AI ,基于深度學(xué)習(xí)、計算機視覺技術(shù)和海量數(shù)據(jù),為廣大用戶提供多場景的視頻AI服務(wù)。近日,阿里云重磅推出視頻點播新功能——視頻AI,基于深度學(xué)習(xí)
2018-01-23 15:19:23
提出一種適用于SMP 集群的混合MPI+OpenMP 并行編程模型。該模型貼近于SMP 集群的體系結(jié)構(gòu)且綜合了消息傳遞和共享內(nèi)存2 種編程模型的優(yōu)勢,能獲得較好的性能。討論該混合模型的實
2009-03-30 09:28:40
32 GPU將開創(chuàng)計算新紀元
魏鳴,是NVIDIA公司中國區(qū)市場總監(jiān)。
美國著名計算機科學(xué)家、田納西州大學(xué)計算機創(chuàng)新實驗室主任Jack Dongarra博士曾經(jīng)說過,將來的計算
2009-12-30 10:17:39
1221 研究如何使用Jini 來實現(xiàn)集群網(wǎng)格計算環(huán)境,給出系統(tǒng)模型JCGE(a Jini-based cluster grid environment),設(shè)計一個在此模型上進行并行計算的通用算法,并在集群主機上對此模型及算法進行測試,
2011-05-14 11:05:45
17 作為NVIDIA在中國重要的合作伙伴,阿里巴巴正在將GPU大規(guī)模的應(yīng)用于諸多業(yè)務(wù)的AI推理應(yīng)用中,借助GPU帶來的強大算力為AI應(yīng)用賦能,助力多個業(yè)務(wù)實現(xiàn)突破。
2018-10-04 08:41:00
3066 亞馬遜宣布推出Inferentia,這是由AWS設(shè)計的芯片,專門用于部署帶有GPU的大型AI模型,該芯片將于明年推出。
2018-12-03 09:46:08
1753 然而,如果攻擊者在使用AI模型時也“以管理員身份運行”,給AI模型埋藏一個“后門”,平時程序運行正常,然而一旦被激活,模型輸出就會變成攻擊者預(yù)先設(shè)置的目標。
2020-08-23 09:47:39
1412 研究的熱點之一。 本篇文章希望能提供一個對GPU共享工作的分享,希望能和相關(guān)領(lǐng)域的研究者們共同討論。 GPU共享,是指在同一張GPU卡上同時運行多個任務(wù)。優(yōu)勢在于: (1)集群中可以運行更多任務(wù),減少搶占。 (2)資源利用率(GPU/顯存/e.t.c.)提高;GPU共享后,總利用率接近運行任務(wù)利
2020-11-27 10:06:21
3271 NVIDIA Megatron 是一個基于 PyTorch 的框架,用于訓(xùn)練基于 Transformer 架構(gòu)的巨型語言模型。本系列文章將詳細介紹Megatron的設(shè)計和實踐,探索這一框架如何助力
2021-10-20 09:25:43
2078 基于京東部署的DGX SuperPOD集群 “天琴α”,京東探索研究院聯(lián)合悉尼大學(xué)共同研發(fā)了織女模型,一并攻克了 GLUE 兩項挑戰(zhàn)性任務(wù)。
2022-01-04 14:22:55
3380 Meta的AI超級計算機是迄今為止最大的NVIDIA DGX A100客戶系統(tǒng)。該系統(tǒng)將為Meta的AI研究人員提供5百億億次級AI計算性能,采用了最先進的NVIDIA系統(tǒng)、InfiniBand網(wǎng)絡(luò)和軟件,實現(xiàn)了數(shù)千個GPU集群的系統(tǒng)優(yōu)化。
2022-02-07 10:40:56
1621 Microsoft 的目標是,通過結(jié)合使用 Azure 與 NVIDIA GPU 和 Triton 推理軟件,率先將一系列強大的 AI Transformer 模型投入生產(chǎn)用途。
2022-03-28 09:43:38
1029 近期,該團隊在 GPU 助力的服務(wù)器上測試了適用于 Apache Spark 的 NVIDIA RAPIDS 加速器,該軟件可將工作分配到集群中的各節(jié)點。
2022-04-01 14:15:03
890 “強悍的織女
模型在京東探索研究院建設(shè)的全國首個基于 DGX SuperPOD 架構(gòu)的
超大規(guī)模計算
集群 “天琴α” 上完成訓(xùn)練,該
集群具有全球領(lǐng)先的大規(guī)模分布式并行訓(xùn)練技術(shù),其近似線性加速比的數(shù)據(jù)、
模型、流水線并行技術(shù)持續(xù)
助力織女
模型的高效訓(xùn)練?!?/div>
2022-04-13 15:13:11
783 經(jīng)過百度內(nèi)部 NLP 研究團隊的驗證,在這個網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的超大規(guī)模集群上提交千億模型訓(xùn)練作業(yè)時,同等機器規(guī)模下整體訓(xùn)練效率是普通 GPU 集群的 3.87 倍。
2022-05-20 15:00:27
953 通過 NVIDIA GPU 加速平臺,Colossal-AI 實現(xiàn)了通過高效多維并行、異構(gòu)內(nèi)存管理、大規(guī)模優(yōu)化庫、自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度等方式,更高效快速部署 AI 大模型訓(xùn)練與推理。
2022-10-19 09:39:39
1149 近日,天數(shù)智芯通用GPU產(chǎn)品“天垓100”與計圖即時編譯深度學(xué)習(xí)框架完成兼容性適配認證,同時支持加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理,支持運行多種前沿AI應(yīng)用,進一步助力國產(chǎn)AI生態(tài)發(fā)展。
2022-12-23 09:35:33
684 第七屆集微半導(dǎo)體峰會于6月初在廈門成功舉辦,上海天數(shù)智芯半導(dǎo)體有限公司(以下簡稱“天數(shù)智芯”)產(chǎn)品線總裁鄒翾受邀參加“集微通用芯片行業(yè)應(yīng)用峰會”,發(fā)表了題為“國產(chǎn)GPU助力大模型的實踐”的主題演講
2023-06-08 22:55:02
952 
專為生成式AI設(shè)計的GPU:HBM密度是英偉達H100的2.4倍,帶寬是英偉達H100的1.6倍。
2023-06-20 10:47:47
605 據(jù)悉,SDXL 0.9是在所有開源圖像模型中參數(shù)數(shù)量位居前茅,并且可以在消費級GPU上運行,還具備一個35億參數(shù)的基礎(chǔ)模型和一個66億參數(shù)的附加模型。
2023-06-26 09:41:49
720 6 月 27 日上午1000,電子工程專輯【EE直播間】最新一期即將開播! 本期直播將圍繞“GPU助力數(shù)據(jù)中心高性能計算和AI大模型的開發(fā)”為主題,由 AspenCore 產(chǎn)業(yè)分析師為大家介紹
2023-06-26 11:20:02
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據(jù)了解,星脈網(wǎng)絡(luò)具備業(yè)界最高的 3.2T 通信帶寬,可提升 40% 的 GPU 利用率、節(jié)省 30%~60% 的模型訓(xùn)練成本,進而能為 AI 大模型帶來 10 倍通信性能提升?;隍v訊云新一代算力集群,可支持 10 萬卡的超大計算規(guī)模。
2023-07-14 14:46:33
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適配。測試結(jié)果顯示,曦云C500在智譜AI的升級版大模型上充分兼容、高效穩(wěn)定運行。 沐曦旗艦產(chǎn)品曦云C500基于自主研發(fā)的高性能GPU IP,特別適合千億參數(shù)AI大模型的訓(xùn)練和推理;基于全自研 GPU 指令集打造的MXMACA軟件棧,全面兼容主流GPU生態(tài),實現(xiàn)用戶零成本遷移;
2023-08-23 10:38:47
3030 ,具有自學(xué)能力,能夠自動從大量數(shù)據(jù)中提取并學(xué)習(xí)規(guī)律,從而實現(xiàn)人工智能的基礎(chǔ)。 盤古AI大模型采用了GPU(圖形處理器)加速技術(shù),GPU優(yōu)化的算法使其在短時間內(nèi)能夠完成非常龐大的數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)和處理。GPU的基本原理是通過并行處理來加
2023-08-31 09:01:40
2008 目前,GPT-4、PaLM-2的算力當量,已經(jīng)達到了GPT-3的數(shù)十倍,相當于上萬顆業(yè)界性能領(lǐng)先的NVIDIA Hopper架構(gòu)的GPU芯片組成的AI集群,訓(xùn)練超過1個月的時間。
2023-09-01 15:54:24
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盤古ai大模型怎么使用 盤古AI大模型是一個基于自然語言處理的人工智能模型,是華為公司發(fā)布的 超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型, 可以進行文本分析、問題回答、智能客服、智能寫作等多種應(yīng)用。盤古ai大模型
2023-09-04 10:42:44
9386 在大模型趨勢下,墨芯通過領(lǐng)先的稀疏計算優(yōu)勢,助力企業(yè)加速AI應(yīng)用,商業(yè)化進程接連取得重要突破。
2023-09-07 11:37:15
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聯(lián)發(fā)科天璣9300最高可運行330億參數(shù)AI大模型 聯(lián)發(fā)科這個是要把AI大模型帶到手機端的節(jié)奏嗎?聯(lián)發(fā)科正式發(fā)布了天璣9300旗艦5G生成式AI移動芯片,天璣9300號稱最高可運行330億參數(shù)AI
2023-11-07 19:00:06
912 AI大模型逐步走入冷靜期,思考大模型如何助力解決實際問題、實現(xiàn)商業(yè)化落地成為新趨勢。
2024-01-12 09:18:04
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