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圖形處理器(英語(yǔ):Graphics Processing Unit,縮寫(xiě):GPU),又稱(chēng)顯示核心、視覺(jué)處理器、顯示芯片,是一種專(zhuān)門(mén)在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備(如平板電腦、智能手機(jī)等)上圖像運(yùn)算工作的微處理器。
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為何說(shuō)計(jì)算機(jī)視覺(jué)已經(jīng)成為新時(shí)代風(fēng)向標(biāo)
目前,人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)等已經(jīng)成為新時(shí)代的風(fēng)向標(biāo)。 這篇文章主要介紹了下面幾點(diǎn): 第一點(diǎn),如果說(shuō)你要入門(mén)計(jì)算機(jī)視覺(jué),需要了解哪一些...
2018-08-29 標(biāo)簽:gpu人工智能深度學(xué)習(xí) 4778 0
數(shù)據(jù)并行應(yīng)用程序的第二個(gè)示例是 LuxMark,它是一個(gè)面向圖形的基準(zhǔn)測(cè)試包,它使用 OpenCL,并說(shuō)明了當(dāng)從等式中移除內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間的差異時(shí)可以實(shí)...
構(gòu)建簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)管道,為什么tf.data要比f(wàn)eed_dict更好?
如果想減少GPU閑置時(shí)間,我們可以在管道末尾添加tf.data.Dataset.prefetch(buffer_size),其中buffer_size這...
2018-12-03 標(biāo)簽:GPU數(shù)據(jù)集 4751 0
大算力未來(lái),HBM、Chiplet和CPO等技術(shù)打破性能瓶頸
Chiplet 即根據(jù)計(jì)算單元或功能單元將 SOC 進(jìn)行分解,分別選擇合適制程工藝制造。隨著處理器的核越來(lái)越多,芯片復(fù)雜度增加、設(shè)計(jì)周期越來(lái)越長(zhǎng),SoC...
技嘉RTX 4070 Ti SUPER雪鷹評(píng)測(cè)分析
翻到顯卡的背面,我們可以看到技嘉RTX 4070 Ti SUPER雪鷹采用了一塊整體呈銀色的磨砂金屬背板——其表面設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔,僅有小部分Logo裝飾,與正...
CPU主要包括運(yùn)算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)和控制單元(CU, Control Unit),除此之外還包括若干寄...
一種具有混合精度的高度可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)
根據(jù)論文實(shí)驗(yàn)部分的內(nèi)容,研究人員選取的模型是AlexNet和ResNet-50,它們各自代表一種典型的CNN。AlexNet的參數(shù)數(shù)量是ResNet-5...
2018-08-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU深度學(xué)習(xí) 4663 0
比谷歌快46倍!GPU助力IBM Snap ML,40億樣本訓(xùn)練模型僅需91.5秒
在為這樣的大規(guī)模應(yīng)用部署GPU加速時(shí),出現(xiàn)了一個(gè)主要的技術(shù)挑戰(zhàn):訓(xùn)練數(shù)據(jù)太大而無(wú)法存儲(chǔ)在GPU上可用的存儲(chǔ)器中。因此,在訓(xùn)練期間,需要有選擇地處理數(shù)據(jù)并...
2018-03-26 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU 4654 0
帶寬模型最大的限制就是這些計(jì)算是針對(duì)特定矩陣大小的,計(jì)算的難度在各種尺寸之間都不同。例如,如果你的batch size是128,那么GPU的速度會(huì)比TP...
使用NVIDIA TensorRT和NVIDIA Triton優(yōu)化和提供模型
假設(shè)您已經(jīng)使用 PyTorch 、 TensorFlow 或您選擇的框架訓(xùn)練了您的模型,并對(duì)其準(zhǔn)確性感到滿(mǎn)意,并且正在考慮將其部署為服務(wù)。有兩個(gè)重要的目...
LLM推理上的DeepSpeed Inference優(yōu)化實(shí)踐方案
首先將 batch 拆分為 micro-batch,其中 micro-batch 數(shù)等于 pipeline 深度,micro-batch通過(guò)動(dòng)態(tài)隊(duì)列的順...
芯片行業(yè)的設(shè)計(jì)領(lǐng)域,指的是規(guī)格制定、架構(gòu)設(shè)計(jì)到tape out的所有流程。tape out是什么,可能很多朋友不清楚,那換個(gè)說(shuō)法,對(duì)于芯片設(shè)計(jì)而言,簡(jiǎn)單...
每個(gè) SIMD 都有 32 個(gè)寬度的執(zhí)行單元用于最常見(jiàn)的操作,一個(gè) 128 KB 的矢量寄存器文件,并且可以跟蹤多達(dá) 16 個(gè)波面。因此,AMD 減少了...
2023-02-23 標(biāo)簽:amdgpu光線(xiàn)追蹤 4518 0
耕升GeForce RTX 4070 SUPER追風(fēng)顯卡評(píng)測(cè)
耕升RTX 4070 SUPER追風(fēng)5個(gè)GPC、28個(gè)TPC、56組SM單元以及7168個(gè)CUDA核心的規(guī)格相比RTX 4070 Ti要弱5%左右,而相...
GC Nano系列的優(yōu)勢(shì)與通過(guò)GC Nano技術(shù)提升HMI用戶(hù)的界面體驗(yàn)
GPU是提升HMI用戶(hù)體驗(yàn)的基礎(chǔ)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)屏幕/UI合成,包括多個(gè)源(ISP/照相機(jī)、視頻等)的多層混合、圖像過(guò)濾、字體渲染/加速、3D效果(變換、...
2018-09-26 標(biāo)簽:gpuiot可穿戴設(shè)備 4492 0
為什么選擇Caffe深度學(xué)習(xí)框架Caffe的安裝和程序概述
Caffe是一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,具有表達(dá)力強(qiáng)、速度快和模塊化的思想,由伯克利視覺(jué)學(xué)習(xí)中心(BVLC)和社區(qū)貢獻(xiàn)
CPU通常被稱(chēng)為計(jì)算機(jī)的大腦,是一臺(tái)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算核心(Core)和控制核心( Control Unit),也是整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中最重要的組成部件。主要包括...
如何創(chuàng)建TensorFlow Server集群,及如何在該集群中發(fā)布計(jì)算圖
一個(gè)常見(jiàn)的訓(xùn)練配置,被稱(chēng)為 “數(shù)據(jù)并行”,它涉及在不同的小批量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練相同的模型額 worker 作業(yè)中的多個(gè)任務(wù),更新在 ps 作業(yè)中的一個(gè)或多個(gè)任...
2019-01-25 標(biāo)簽:gpu函數(shù)tensorflow 4481 0
CUDA是NVIDIA創(chuàng)造的一個(gè)并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型。它利用圖形處理器(GPU)能力,實(shí)現(xiàn)計(jì)算性能的顯著提高。NVIDIA是在2006年推出的CUDA...
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