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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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國產GPU 持續(xù)發(fā)力,對標行業(yè)龍頭縮小差距。GPU 有兩條主要的發(fā)展路線:分別為傳統(tǒng)的 2D/3D 圖形渲染 GPU 和專注高性能計算的 GP GPU,...
帶寬模型最大的限制就是這些計算是針對特定矩陣大小的,計算的難度在各種尺寸之間都不同。例如,如果你的batch size是128,那么GPU的速度會比TP...
GPU(圖形處理單元)是計算機硬件的重要組成部分,負責處理圖形和視頻渲染任務。隨著技術的發(fā)展,GPU在深度學習、游戲、視頻編輯等領域扮演著越來越重要的角...
2024-10-27 標簽:gpu計算機操作系統(tǒng) 4.9k 0
GC Nano系列的優(yōu)勢與通過GC Nano技術提升HMI用戶的界面體驗
GPU是提升HMI用戶體驗的基礎技術,可以實現(xiàn)屏幕/UI合成,包括多個源(ISP/照相機、視頻等)的多層混合、圖像過濾、字體渲染/加速、3D效果(變換、...
本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在時間片上的利用率,即通過 nvidia-smi 顯示的 GPU-util 這個指標。統(tǒng)計方式為:在采樣周期內,G...
比谷歌快46倍!GPU助力IBM Snap ML,40億樣本訓練模型僅需91.5秒
在為這樣的大規(guī)模應用部署GPU加速時,出現(xiàn)了一個主要的技術挑戰(zhàn):訓練數(shù)據(jù)太大而無法存儲在GPU上可用的存儲器中。因此,在訓練期間,需要有選擇地處理數(shù)據(jù)并...
CUDA是NVIDIA創(chuàng)造的一個并行計算平臺和編程模型。它利用圖形處理器(GPU)能力,實現(xiàn)計算性能的顯著提高。NVIDIA是在2006年推出的CUDA...
NumPy 是一個免費的 Python 編程語言開源庫,它功能強大、已經過充分優(yōu)化,并增加了對大型多維數(shù)組(也稱為矩陣或張量)的支持。
2022-07-15 標簽:gpu數(shù)據(jù)通信python 4.7k 0
如何創(chuàng)建TensorFlow Server集群,及如何在該集群中發(fā)布計算圖
一個常見的訓練配置,被稱為 “數(shù)據(jù)并行”,它涉及在不同的小批量數(shù)據(jù)上訓練相同的模型額 worker 作業(yè)中的多個任務,更新在 ps 作業(yè)中的一個或多個任...
2019-01-25 標簽:gpu函數(shù)tensorflow 4.6k 0
DeepSpeed結合Megatron-LM訓練GPT2模型筆記
本文基于DeepSpeedExamples倉庫中給出的Megatron相關例子探索一下訓練GPT2模型的流程。主要包含3個部分,第一個部分是基于原始的M...
使用OpenVINO在Stable Diffusion V2.1上實現(xiàn)AI硬件加速的方法
隨著 AIGC 模型越來越強大,并取得了更驚人的結果,任意運行 AIGC 模型, 比如 Stable Diffusion,對于開發(fā)人員來說仍然面臨一些挑...
OpenCL編程語言可以幫助我們使用GPU或者多核處理器的并行能力
按照串行的處理方式,處理一幀圖像需要串行的經過6個處理單元,假設需要300us的延遲,每一個處理單元消耗50us。這是一種組合邏輯的實現(xiàn)過程,我們只需要...
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