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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(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)

字節(jié)跳動(dòng)攻克GPU萬卡互聯(lián)技術(shù)突破與解決方案

在分布式訓(xùn)練中大規(guī)模使用默認(rèn)的DCQCN協(xié)議時(shí)，all-to-all通信可能會(huì)導(dǎo)致?lián)砣蚉FC級(jí)別的提高。過度使...

2024-04-01 標(biāo)簽：gpu 人工智能網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/a> 1247 0

網(wǎng)絡(luò)布局與光模塊配置需求深度解析

以傳統(tǒng)三層架構(gòu)到葉脊架構(gòu)的轉(zhuǎn)變?yōu)槔~脊網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下，光模塊數(shù)量提升最高可達(dá)到數(shù)十倍。

2024-04-01 標(biāo)簽：gpu 服務(wù)器交換機(jī) 2255 0

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺對(duì)比深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是一種技術(shù)，它使用一種稱為梯度反向傳播的優(yōu)化技術(shù)來生成“程序”(也稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”)，就像上面故事中學(xué...

2024-03-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 人工智能 569 0

深度學(xué)習(xí)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）全解析

GANs真正的能力來源于它們遵循的對(duì)抗訓(xùn)練模式。生成器的權(quán)重是基于判別器的損失所學(xué)習(xí)到的。因此，生成器被它生成的圖像所推動(dòng)著進(jìn)行...

2024-03-29 標(biāo)簽：gpu GaN 生成器 5505 0

AIGC大模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)的五大核心需求解析

AI 應(yīng)用計(jì)算量呈幾何級(jí)數(shù)增長，算法模型向巨量化發(fā)展，人工智能模型參數(shù)在過去十年增長了十萬倍，當(dāng)前AI超大模型的參數(shù)目前已...

2024-03-29 標(biāo)簽：gpu AIGC 大模型 1474 0

一文掌握AI大模型算力的核心要素

GPU和顯卡的關(guān)系，就像是CPU和主板的關(guān)系。前者是顯卡的心臟，后者是主板的心臟。有些小伙伴會(huì)把GPU和顯卡當(dāng)成一個(gè)東西，其實(shí)還有些差別...

2024-03-29 標(biāo)簽：cpu gpu AI 1531 0

fpga和gpu的區(qū)別

FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）和GPU（圖形處理器）在多個(gè)方面存在顯著的區(qū)別。

2024-03-27 標(biāo)簽：FPGA gpu 圖形處理器 1561 0

NVLink技術(shù)之GPU與GPU的通信

在多 GPU 系統(tǒng)內(nèi)部，GPU 間通信的帶寬通常在數(shù)百GB/s以上，PCIe總線的數(shù)據(jù)傳輸速率容易成為瓶頸，且PCIe鏈路接口的串并轉(zhuǎn)換...

2024-03-27 標(biāo)簽：cpu 數(shù)據(jù)傳輸 NVIDIA 5396 0

英偉達(dá) DGX 服務(wù)器內(nèi)部細(xì)節(jié)詳解

在機(jī)架的最頂部，我們發(fā)現(xiàn)了幾個(gè) 52 端口 Spectrum 交換機(jī) — 48 個(gè)千兆位 RJ45 和四個(gè) QSFP28 100Gbps 聚...

2024-03-26 標(biāo)簽：處理器 gpu 英偉達(dá) 960 0

超算網(wǎng)絡(luò)中的主流拓?fù)浼軜?gòu)

傳統(tǒng)的樹形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲校瑤捠侵饘邮諗康模瑯涓幍木W(wǎng)絡(luò)帶寬要遠(yuǎn)小于各個(gè)葉子處所有帶寬的總和。而Fat-Tree則更像是...

2024-03-26 標(biāo)簽：gpu 服務(wù)器交換機(jī) 6530 0

GPU如何成為人工智能與計(jì)算的核心動(dòng)力

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，浮點(diǎn)數(shù)（floating points，簡稱浮點(diǎn)）是表示非整數(shù)值的數(shù)據(jù)類型，例如6.2815或0...

2024-03-25 標(biāo)簽：gpu 超級(jí)計(jì)算機(jī)人工智能 705 0

一文詳解GPU硬件與CUDA開發(fā)工具

CPU 和 GPU 的顯著區(qū)別是：一個(gè)典型的 CPU 擁有少數(shù)幾個(gè)快速的計(jì)算核心，而一個(gè)典型的 GPU 擁有幾百到幾千個(gè)不那么快速的計(jì)...

2024-03-21 標(biāo)簽：gpu C語言編程語言 1855 0

深度解析Nvidia AI芯片發(fā)展藍(lán)圖

從時(shí)延角度來看，NVLink C2C采用40Gbps NRZ調(diào)制，可以實(shí)現(xiàn)無誤碼運(yùn)行（BER《1e-12），免除FEC，接口時(shí)延可以做...

2024-03-19 標(biāo)簽：cpu NVIDIA gpu 1771 0

什么是隨機(jī)森林？隨機(jī)森林的工作原理

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)...

2024-03-18 標(biāo)簽：cpu gpu AI 4639 0

Nvidia芯片工藝先進(jìn)封裝演進(jìn)洞察

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Samsun...

2024-03-15 標(biāo)簽：cpu NVIDIA gpu 2326 0

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)75...

2024-03-14 標(biāo)簽：gpu 內(nèi)存 AI 547 0

大模型訓(xùn)練：為何A100更勝4090一籌？

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。

2024-03-13 標(biāo)簽：FPGA gpu 大模型 5503 0

聊一聊Transformer中的FFN

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：gpu Transformer nlp 2434 0

深度解讀Nvidia AI芯片路線圖

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...

2024-03-13 標(biāo)簽：cpu NVIDIA gpu 1332 0

為何GPU在AI訓(xùn)練中不可或缺？

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(j...

2024-03-12 標(biāo)簽：gpu AI 人工智能 729 0

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ZedBoard是基于Xilinx Zynq?-7000擴(kuò)展式處理平臺(tái)（EPP）的低成本開發(fā)板。此板可以運(yùn)行基于Linux，Android，Windows?或其他OS/ RTOS的設(shè)計(jì)。
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I2S總線，又稱集成電路內(nèi)置音頻總線，是飛利浦公司為數(shù)字音頻設(shè)備之間的音頻數(shù)據(jù)傳輸而制定的一種總線標(biāo)準(zhǔn)，該總線專門用于音頻設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸，廣泛應(yīng)用于各種多媒體系統(tǒng)。
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邏輯芯片又叫可編程邏輯器件，英文全稱為：programmable logic device 即 PLD。PLD是做為一種通用集成電路產(chǎn)生的，他的邏輯功能按照用戶對(duì)器件編程來確定。一般的PLD的集成度很高，足以滿足設(shè)計(jì)一般的數(shù)字系統(tǒng)的需要。
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