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標(biāo)簽 > gpu
圖形處理器(英語: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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隨機(jī)森林使用名為“bagging”的技術(shù),通過數(shù)據(jù)集和特征的隨機(jī)自助抽樣樣本并行構(gòu)建完整的決策樹。雖然決策樹基于一組固定的特征,而且經(jīng)常過擬合,但隨機(jī)性...
根據(jù)IRDS的樂觀預(yù)測(cè),未來5年,邏輯器件的制造工藝仍將快速演進(jìn),2025年會(huì)初步實(shí)現(xiàn)Logic器件的3D集成。TSMC和Samsung將在2025年左...
大算力時(shí)代,關(guān)于內(nèi)存墻的應(yīng)對(duì)方法
以Transformer架構(gòu)為基礎(chǔ)的AI大模型導(dǎo)致了模型參數(shù)量激增,短短兩年間模型大小擴(kuò)大了驚人的410倍,運(yùn)算量更是激增了高達(dá)750倍。
首先看吞吐量,看起來沒有什么違和的,在單卡能放下模型的情況下,確實(shí)是 H100 的吞吐量最高,達(dá)到 4090 的兩倍。
NLP上估計(jì)會(huì)幫助reduce overfitting, improve generalization,但是與其花時(shí)間改這個(gè)地方不如好好clean da...
2024-03-13 標(biāo)簽:gpuTransformernlp 2545 0
Nvidia是一個(gè)同時(shí)擁有 GPU、CPU和DPU的計(jì)算芯片和系統(tǒng)公司。Nvidia通過NVLink、NVSwitch和NVLink C2C技術(shù)將CPU...
人工智能在早期誕生了一個(gè)“不甚成功”的流派,叫做“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。這個(gè)技術(shù)的思路是,人腦的智慧無與倫比,要實(shí)現(xiàn)高級(jí)的人工智能,模仿人腦就是不二法門。
GPU和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合對(duì)于使人工智能更快、更高效地升級(jí)也至關(guān)重要。GPU可以同時(shí)處理大量數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)更快的訓(xùn)練和推理。
2024-03-11 標(biāo)簽:gpuAI圖像增強(qiáng) 425 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能加速的有很多,當(dāng)然使用硬件加速是最可觀的了,而目前除了專用的NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元),就屬于GPU對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速效果最好了
2024-03-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpusram 1193 0
Al算力對(duì)高效電源提出新需求,背面供電技術(shù)蓄勢(shì)待發(fā):越來越高度化的集成會(huì)造成針對(duì)加速芯片的電源解決方案越來越復(fù)雜,方案需要不同電壓、不同路的多路輸入,這...
2024-03-05 標(biāo)簽:gpu深度學(xué)習(xí)AI芯片 495 0
先進(jìn)半導(dǎo)體封裝技術(shù)的革新與演進(jìn)之路
基于熱壓鍵合(TCB)工藝的微泵技術(shù)已經(jīng)比較成熟,在各種產(chǎn)品中都一直在用。其技術(shù)路線在于不斷擴(kuò)大凸點(diǎn)間距。
2024-03-04 標(biāo)簽:處理器gpu半導(dǎo)體封裝 1987 0
什么是自動(dòng)語音識(shí)別(ASR)?如何使用深度學(xué)習(xí)和GPU加速ASR
ASR 是自然語言中一項(xiàng)頗具挑戰(zhàn)性的任務(wù),它由語音分割、聲學(xué)建模和語言建模等一系列子任務(wù)組成,根據(jù)噪聲和未分割的輸入數(shù)據(jù)形成預(yù)測(cè)(標(biāo)簽序列)。
從基本原理到應(yīng)用的SLAM技術(shù)深度解析
LSD-SLAM 即 Large-Scale Direct SLAM,兼容單目相機(jī)和雙目相機(jī)。LSD-SLAM是一種基于光流跟蹤的直接法SLAM,但是實(shí)...
FPGA與GPU在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中的對(duì)比研究
嵌入式工程師常見的情況是在硬件加速器(如FPGA)和主機(jī)CPU之間建立通信。這項(xiàng)工作因其繁瑣和容易出錯(cuò)而臭名昭著。
2024-02-22 標(biāo)簽:fpgacpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1121 0
應(yīng)用大模型提升研發(fā)效率的實(shí)踐與探索
對(duì)于模型訓(xùn)練,我們可以采用 3D 并行訓(xùn)練的方式來實(shí)現(xiàn)。將模型參數(shù)和梯度張量劃分為多個(gè)分區(qū),分配到不同 GPU 卡上進(jìn)行計(jì)算。每張卡負(fù)責(zé)自己分區(qū)的梯度和...
2023年工業(yè)視覺缺陷檢測(cè)經(jīng)驗(yàn)分享
表面缺陷檢測(cè)任務(wù)是指通過對(duì)產(chǎn)品表面進(jìn)行仔細(xì)的檢查和評(píng)估,以發(fā)現(xiàn)和識(shí)別任何不符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)或設(shè)計(jì)要求的表面缺陷。這項(xiàng)任務(wù)的目的是確保產(chǎn)品的外觀質(zhì)量和功能性滿...
大模型系列:Flash Attention V2整體運(yùn)作流程
基于1.1中的思想,我們?cè)赩2中將原本的內(nèi)外循環(huán)置換了位置(示意圖就不畫了,基本可以對(duì)比V1示意圖想象出來)。我們直接來看V2的偽代碼(如果對(duì)以下偽代碼...
GPU和CPU是兩種常見的計(jì)算機(jī)處理器,它們?cè)诮Y(jié)構(gòu)和功能上有很大的區(qū)別。在這篇文章中,我們將探討GPU和CPU的區(qū)別,并詳細(xì)介紹它們的原理、應(yīng)用領(lǐng)域和性...
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