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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，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器。
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2025年春節，DeepSeek發布全新AI模型R1，以千億級參數規模突破中國大模型技術邊界，標志著算力驅動型人工智能進入產業化深水區。在以GPU、CP...
自首次推出以來，Gemma 模型的下載量已超過 1 億次，社區為各種用例創建了超過 60,000 個變體1。我們很高興推出 Gemma 3，這是 Gem...
TPS51217 用于筆記本電腦電源的 3V 至 28V、20A 同步 D-CAP 降壓控制器數據手冊
TPS51217 是一款小型單降壓控制器，具有 自適應導通時間 D-CAP? 模式。該器件適用于低輸出 電壓、大電流、PC 系統電源軌和類似的負載點 （...
TPS59640 雙通道 SVID，D-CAP+;用于 IMVP-7 Vcore 的降壓工業級控制器數據手冊
TPS51640A、TPS59640 和 TPS59641 是雙通道，完全符合 SVID 標準 IMVP-7 帶兩個集成柵極驅動器的降壓控制器。高級控制...
在評估GPU性能時，通常首先考察三個指標：圖形工作負載的紋理率（GPixel/s）、浮點運算次數（FLOPS）以及它們能處理計算和AI工作負載的每秒8-...
摩爾線程科研團隊發布研究成果《Round Attention：以輪次塊稀疏性開辟多輪對話優化新范式》，該方法端到端延遲低于現在主流的Flash Atte...
NVIDIA RTX 4500 Ada與NVIDIA RTX A5000的對比
基于大眾所熟知的 NVIDIA Ada Lovelace 架構，NVIDIA RTX 4500 Ada Generation是一款介于 NVIDIA R...
“輕松上手！5分鐘學會用京東云打造你自己的專屬DeepSeek”
#從第?步驟到第四步驟是完成DeepSeek本地部署和使?,可以滿?中?企業環境的穩定 使?,第五步驟為基于AnythingLLM和本地數據進?訓練(基...
「迷思」是指經由人們口口相傳，但又難以證明證偽的現象。由于GPU硬件實現、驅動實現是一個黑盒，我們只能通過廠商提供的API、經過抽象的架構來了解并猜測其...
越來越多的技術團隊開始使用 FP8 進行大模型訓練，這主要因為 FP8 有很多技術優勢。比如在新一代的 GPU 上，FP8 相對于 BF16 對矩陣乘算...
人工智能集群的性能，尤其是機器學習訓練集群，受到神經網絡處理單元NPUs（即GPU或TPU）之間并行計算能力的顯著影響。在我們稱為縱向擴展scale-u...
? 本文介紹了ASIC和GPU兩種能夠用于AI計算的半導體芯片各自的原理和優勢。 ASIC和GPU是什么 ASIC和GPU，都是用于計算功能的半導體芯片...
NVIDIA TensorRT-LLM 是一個專為優化大語言模型 (LLM) 推理而設計的庫。它提供了多種先進的優化技術，包括自定義 Attention...
當前，生成式AI模型的參數規模已躍升至數十億乃至數萬億之巨，遠遠超出了傳統CPU的處理范疇。在此背景下，GPU憑借其出色的并行處理能力，已成為人工智能加...
隨著人工智能、深度學習、大數據處理等技術的快速發展，計算需求的復雜性不斷提升。傳統的單一計算架構已難以滿足高效處理復雜任務的要求，異構計算因此應運而生，...
隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習作為其核心部分，已經成為推動技術進步的重要力量。GPU（圖形處理單元）在深度學習中扮演著至關重要的角色，其強大的并行...
分布式通信的原理和實現高效分布式通信背后的技術NVLink的演進
在進入大模型時代后，大模型發展已是人工智能的核心，但訓練大模型實際上是一項比較復雜的工作，因為它需要大量的 GPU 資源和較長的訓練時間。 此外，由于單...
本文將從硬件選型，到服務器側的基礎配置、GPU驅動安裝和集合通訊庫配置，以及無損以太網的啟用，直至大模型導入和訓練測試，帶您跑通搭建分布式計算環境的全流程。
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