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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)

LLM推理任務(wù)中GPU的選擇策略

在Roofline模型可以直觀展示一張曲線圖，其中x軸表示AI（Arithmetic Intensity），即每個(gè)內(nèi)存操作對應(yīng)的浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)；y軸表示性...

2024-04-07 標(biāo)簽：NVIDIA gpu LLM 2.3k 0

深入探討常見的GPU系統(tǒng)架構(gòu)

同一主機(jī)內(nèi)GPU之間的通信：通過NVLink技術(shù)，雙向帶寬達(dá)到600GB/s，單向帶寬達(dá)到300GB/s。

2024-04-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)傳輸 NVIDIA gpu 3.2k 0

大模型訓(xùn)練如何應(yīng)對GPU萬卡互聯(lián)難題

為了增強(qiáng)對訓(xùn)練穩(wěn)定性和性能的監(jiān)控，開發(fā)了一個(gè)精度達(dá)到毫秒級(jí)的監(jiān)控系統(tǒng)。采用不同級(jí)別的監(jiān)控來跟蹤各種指標(biāo)。

2024-04-07 標(biāo)簽：gpu 數(shù)據(jù)中心人工智能 1.2k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）推理主要計(jì)算之存內(nèi)計(jì)算芯片

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用已經(jīng)在汽車、醫(yī)療保健、金融和技術(shù)等各個(gè)領(lǐng)域變得無處不在。這導(dǎo)致對高性能、高能效 ML 硬件解決方案的需求不斷增加。

2024-04-07 標(biāo)簽：存儲(chǔ)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 2.2k 2

RISC-V芯片新突破：CPU與GPU一體化核心設(shè)計(jì)

X-Silicon 的芯片與其他架構(gòu)不同，其設(shè)計(jì)將 CPU 和 GPU 的功能結(jié)合到單核架構(gòu)中。這與 Intel 和 AMD 的典型設(shè)計(jì)不同，后者有獨(dú)立...

2024-04-07 標(biāo)簽：處理器 cpu gpu 1.4k 0

鴻蒙OS元服務(wù)開發(fā)：【W(wǎng)ebGL網(wǎng)頁圖形庫開發(fā)概述】

WebGL的全稱為Web Graphic Library(網(wǎng)頁圖形庫)，主要用于交互式渲染2D圖形和3D圖形。目前HarmonyOS中使用的WebGL是...

2024-04-02 標(biāo)簽：gpu HarmonyOS 鴻蒙OS 862 0

如何借助AI實(shí)現(xiàn)1萬億晶體管GPU

人工智能成為所有人類事業(yè)的數(shù)字助手，擁有著巨大的機(jī)遇。ChatGPT是人工智能如何使高性能計(jì)算的使用民主化、為社會(huì)中的每個(gè)人帶來好處的一個(gè)很好的例子。

2024-04-02 標(biāo)簽：gpu 晶體管 AI 481 0

Nvidia AI芯片GPU架構(gòu)路線圖分析與解讀

B100將采用雙Die架構(gòu)。如果采用異構(gòu)Die合封方式，封裝基板面積將小于當(dāng)前先進(jìn)封裝4倍Reticle面積的約束。而如果采用計(jì)算Die和IO Die分...

2024-04-06 標(biāo)簽：NVIDIA gpu 人工智能 2.7k 0

CoWoS-L結(jié)合CoWoS-S和InFO技術(shù)優(yōu)點(diǎn)，成本介于CoWoS-S、CoWoS-R之間，中介層使用LSI（本地硅互聯(lián)）芯片來實(shí)現(xiàn)密集的芯片與芯片連接。

2024-04-02 標(biāo)簽：gpu 芯片設(shè)計(jì)AI 2.1k 0

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。過度使用PFC可能會(huì)導(dǎo)致頭部阻塞（HoL），從...

2024-04-01 標(biāo)簽：gpu 人工智能網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/a> 1.5k 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) 2.9k 0

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺對比深度學(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)者學(xué)生編寫的那些程序一樣。

2024-03-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 人工智能 732 0

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

GANs真正的能力來源于它們遵循的對抗訓(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)行訓(xùn)練，很難知道生成的圖像...

2024-03-29 標(biāo)簽：gpu GaN 生成器 6.1k 0

AIGC大模型對網(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)目前已經(jīng)達(dá)到了千億~萬億的級(jí)別。

2024-03-29 標(biāo)簽：gpu AIGC 大模型 1.8k 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)還有些差別的，顯卡不僅包括...

2024-03-29 標(biāo)簽：cpu gpu AI 1.9k 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 1.9k 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)換會(huì)產(chǎn)生較大延時(shí)，...

2024-03-27 標(biāo)簽：cpu 數(shù)據(jù)傳輸 NVIDIA 6.9k 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 聚合端口。

2024-03-26 標(biāo)簽：處理器 gpu 英偉達(dá) 2.3k 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?，帶寬是逐層收斂的，樹根處的網(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則更像是真實(shí)的樹，越到樹根，枝干越粗，即：從...

2024-03-26 標(biāo)簽：gpu 服務(wù)器交換機(jī) 8k 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0.0044。

2024-03-25 標(biāo)簽：gpu 超級(jí)計(jì)算機(jī)人工智能 1.1k 0

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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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