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圖形處理器（英語(yǔ)：Graphics Processing Unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個(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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gpu技術(shù)

一文讀懂ASIC芯片

在集成電路界ASIC被認(rèn)為是一種為專門目的而設(shè)計(jì)的集成電路，是指應(yīng)特定用戶要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計(jì)、制造的集成電路。ASIC的特點(diǎn)是面向特定用戶的...

2023-06-19 標(biāo)簽：fpga 芯片集成電路 7745 0

教你如何用兩行代碼搞定YOLOv8各種模型推理

大家好，YOLOv8 框架本身提供的API函數(shù)是可以兩行代碼實(shí)現(xiàn) YOLOv8 模型推理，這次我把這段代碼封裝成了一個(gè)類，只有40行代碼左右，可以同時(shí)支...

2023-06-18 標(biāo)簽：gpu python pyqt5 3703 0

一文解析CPU概念、運(yùn)作原理、指令集架構(gòu)生態(tài)

CPU指令集（Instruction Set）是CPU中計(jì)算和控制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所有指令的集合。計(jì)算機(jī)的程序最終需要轉(zhuǎn)化為“指令”才能在CPU上運(yùn)行。

2023-06-16 標(biāo)簽：cpu gpu 嵌入式工控機(jī) 2172 0

圖解大模型訓(xùn)練之：數(shù)據(jù)并行上篇(DP, DDP與ZeRO)

數(shù)據(jù)并行的核心思想是：在各個(gè)GPU上都拷貝一份完整模型，各自吃一份數(shù)據(jù)，算一份梯度，最后對(duì)梯度進(jìn)行累加來更新整體模型。理念不復(fù)雜，但到了大模型場(chǎng)景，巨大...

2023-06-16 標(biāo)簽：gpu 服務(wù)器 4078 0

如何確定合適的存儲(chǔ)系統(tǒng) 存儲(chǔ)的關(guān)鍵瓶頸是什么

機(jī)器學(xué)習(xí)需要組織處理大量數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)量越大，模型的準(zhǔn)確性相對(duì)也越高，這意味著企業(yè)每天必須收集和存儲(chǔ)越來越多的數(shù)據(jù)。而當(dāng)存儲(chǔ)無法擴(kuò)展時(shí)，數(shù)據(jù)密集型工作負(fù)...

2023-06-15 標(biāo)簽：gpu 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)NAS 443 0

2023算力研究：計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、軟件

計(jì)算：GPU是ChatGPT訓(xùn)練和推理的核心支柱，其更新速度遠(yuǎn)超過“摩爾定律” ，受益于AI和高性能市場(chǎng)需求增長(zhǎng)，GPU行業(yè)景氣度顯著提升。AI服務(wù)器作...

2023-06-15 標(biāo)簽：gpu 算力 ChatGPT 1088 0

LeCun世界模型首項(xiàng)研究來了：自監(jiān)督視覺，已開源

LeCun 認(rèn)為，構(gòu)造自主 AI 需要預(yù)測(cè)世界模型，而世界模型必須能夠執(zhí)行多模態(tài)預(yù)測(cè)，對(duì)應(yīng)的解決方案是一種叫做分層 JEPA（聯(lián)合嵌入預(yù)測(cè)架構(gòu)）的架構(gòu)。...

2023-06-14 標(biāo)簽：gpu AI 模型 673 0

CPU與GPU密集型應(yīng)用程序

在數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模和其他生產(chǎn)性任務(wù)中使用 GPU 進(jìn)行一般處理的作用越來越大，這反過來又促使改進(jìn)硬件迎合這些應(yīng)用程序，并提供更好的軟件支持。NV...

2023-06-14 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 1440 0

大型語(yǔ)言模型（LLM）的自定義訓(xùn)練：包含代碼示例的詳細(xì)指南

近年來，像 GPT-4 這樣的大型語(yǔ)言模型（LLM）因其在自然語(yǔ)言理解和生成方面的驚人能力而受到廣泛關(guān)注。但是，要根據(jù)特定任務(wù)或領(lǐng)域定制LLM，定制...

2023-06-12 標(biāo)簽：GPU python 數(shù)據(jù)集 3399 0

不同技術(shù)架構(gòu)AI芯片比較

2022年12月，OpenAI發(fā)布基于GPT-3.5的聊天機(jī)器人模型ChatGPT，參數(shù)量達(dá)到1750億個(gè)。ChatGPT引領(lǐng)全球人工智能浪潮，人工智能...

2023-06-08 標(biāo)簽：cpu 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 1464 0

SILERGY矽力杰集成功率級(jí)DrMOS方案

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圖解大模型訓(xùn)練之：Megatron源碼解讀2，模型并行

前文說過，用Megatron做分布式訓(xùn)練的開源大模型有很多，我們選用的是THUDM開源的CodeGeeX（代碼生成式大模型，類比于openAI Code...

2023-06-07 標(biāo)簽：gpu 源碼大模型 5550 0

CPU和GPU之間的主要區(qū)別

以下是以表格形式提供的 CPU 和 GPU 之間的一些區(qū)別。

2023-06-06 標(biāo)簽：處理器 cpu gpu 1011 0

圖解大模型系列之：Megatron源碼解讀1，分布式環(huán)境初始化

使用Megatron來訓(xùn)練gpt類大模型的項(xiàng)目有很多。在這個(gè)系列里，我選擇了由THUDM開發(fā)的CodeGeeX項(xiàng)目，它是gpt在代碼生成方向上的應(yīng)用，對(duì)...

2023-06-06 標(biāo)簽：gpu 源碼大模型 7005 0

GPU平臺(tái)生態(tài)：英偉達(dá)CUDA和AMD ROCm對(duì)比分析

成熟且完善的平臺(tái)生態(tài)是 GPU 廠商的護(hù)城河。相較于持續(xù)迭代的微架構(gòu)帶來的技術(shù)壁壘硬實(shí)力，成熟的軟件生態(tài)形成的強(qiáng)大用戶粘性將在長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)塑造 GPU廠商的...

2023-06-06 標(biāo)簽：amd gpu C語(yǔ)言 2982 0

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2023-06-05 標(biāo)簽：gpu 異步 pytorch 818 0

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2023-06-05 標(biāo)簽：gpu pytorch 1013 0

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讓地平線X3運(yùn)行PX4(硬件篇)

用微控制器代替PCA9685 PWM發(fā)生器。之前版本采用PCA9685芯片產(chǎn)生PWM,但其每個(gè)通道的頻率不能獨(dú)立控制,給馬達(dá)和舵機(jī)帶來問題。Navio2...

2023-06-02 標(biāo)簽：微控制器 gpu 地平線 2674 0

PyTorch教程-2.1.數(shù)據(jù)操作

為了完成任何事情，我們需要一些方法來存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù)。通常，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)做兩件重要的事情：（i）獲取它們；(ii) 一旦它們進(jìn)入計(jì)算機(jī)就對(duì)其進(jìn)行處理。如...

2023-06-02 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)GPU pytorch 627 0

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