提起国产品牌处理器,大家可能会第一时间想起“海龙兆飞”,今天摩尔精英IC评测实验室带大家来了解另一款本土品牌处理器:澜起津逮®C6248R系列X86 CPU。
流式多处理器(Stream Multi-processor,SM)是构建整个 GPU的核心模块(执行整个 Kernel Grid),一个流式多处理器上一般同时运行多个线程块。每个流式多处理器可以视为具有较小结构的CPU,支持指令并行(多发射)。流式多处理器是线程块的运行载体,但一般不支持乱序执行。每个流式多处理器上的单个Warp以SIMD方式执行相同指令。 作者 陈巍 博士:存算一体/GPU架构和AI专家,高级职称。中关村云计算产业联盟,中国光学工程学会专家,国际计算机学会(ACM)会员,中国计算机学会(CCF)专业会员。 作者 耿云川 博士:资深SoC设计专家,软硬件协同设计专家,擅长人工智能加速芯片设计。 流式多处理器(Stream Multi-processor,SM)是构建整个 GPU的核心模块(执行整个 Kernel Grid),一个流式多处理器上一般同时运行多个线程块。每个流式多处理器可以视为具有较小结构的CPU,支持指令并行(多发射)。流式多处理器是线程块的运行载体,但一般不支持乱序执行。每个流式多处理器上的单个Warp以SIMD方式执行相同指令。 图 3-1 流式多处理器在GPU架构中的位置(以NVIDIA Tesla架构为例,修改自NVIDIA) 3.1 整体微架构 图 3-3是流式多处理器(SM,AMD称之为计算单元)微架构(根据公开文献和专利信息综合获得)。 流式多处理器按照流水线可以分为SIMT前端和SIMD后端。整个流水线处理划分为六个阶段...
内容包括深度学习的发展、需求、挑战及解决方案和高性能深度学习计算框架Caffe-MPI 2部分,高性能深度学习计算框架,深度学习的成功来自三个方面: ➤巨大的标记数据样本:图像(亿级)、语音(万小时) ➤ 先进算法、模型、软件:神经网络算法(DNN/ CNN/ RNN)、深度学习软件(Caffe/ TensorFlow/ MXNet) ➤高性能计算:数据样本多,需要高容量、高带宽的并行存储,模型训练时间长,需要大规模集群并行处理,节点内需要异构加速,参数达到十亿级以上,需要高带宽、低延时网络,保证节点间参数更新快速同步。
最近,戴尔科技联合IDC共同发布了《未来算力推动企业迈向数字化2.0》白皮书。IDC在报告中指出,随着数字化时代的发展,企业的数字化转型将迈向纵深,因而算力的提升势在必行。同时,IDC预测了未来算力的十大趋势,以此帮助企业积极推进数字化的变革及提升,在数字经济时代中脱颖而出。
制造业竞争的加剧,保证产品的核心技术优势及核心知识产权安全变得尤其重要,特别是研发型的制造企业,这些企业进行产品设计和研发,产出大量源代码、设计图和技术资料等高价值文档,往往容易成为他人窃取的对象。 然而因产品研发及业务要求,研发及各职能部门的计算机均可访问互联网,计算机各类接口也是完全开放,加之实际的终端环境复杂,机密外泄事件随时可能发生。
终端接入过于开放就会给他人大开方便之门,外部人员可以通过便携的终端设备随意接入企业核心业务内网、访问重要数据资产,病毒、木马等风险也可以趁机侵入企业内网终端,威胁机密安全。
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