Maria Girone 认为 GPU 驱动的机器学习将在未来帮助物理学家开展科学研究。自 2002 年以来,这位粒子物理学博士一直在一个覆盖 40 多个国家、170 个站点的系统网格上工作。该系统支持欧洲核子研究中心 (CERN) 的大型强子对撞机(LHC)并将进行一次重大升级。
国产GPU 持续发力,对标行业龙头缩小差距。GPU 有两条主要的发展路线:分别为传统的 2D/3D 图形渲染 GPU 和专注高性能计算的 GP GPU。 近年来,国产GPU 厂商在图形渲染 GPU 和高性能计算 GPGPU 领域上均推出了较为成熟的产品,在性能上不断追赶行业主流产品,在特定领域达到业界一流水平。生态方面国产厂商大多兼容英伟达 CUDA,融入大生态进而实现客户端导入。
内包括服务器基础知识、CPU、内存、GPU、硬盘、智能网卡等9个章节,182页。 读者朋友好,由于网友浩仔后续全力投入知识星球,目前关停微店,并把<服务器基础知识全解(终极版)>资料及©版权转售给笔者。相信这份资料读者都比较熟悉,内容图文并茂,深入全面,是世面罕见的服务器学习资料,内包括服务器基础知识、CPU、内存、GPU、硬盘、智能网卡等9个章节,182页。 本号能运营这么多年,离不开读者粉丝朋友的默默支持,本资料作为购买过“架构师技术全店资料打包汇总(全)”读者福利发放,请在“架构师技术联盟”微店留言,凭全店打包汇总购买记录获取PDF阅读版本,后续内容更新也会一如既往免费赠阅给购买过全店打包汇总的读者。 本文只贴出部分章节,如需全文,可购买“架构师技术全店资料打包汇总(全)”39本技术干货,随打包发送PDF阅读版本和可编辑PPT版本。现在下单更划算(活动优惠并享更新免费赠阅),后续随资料增加价格会上涨。 服务器主板包括PCIe总线、内存、GPU和SSD。CPU内部集成PCIe控制器和内存控制器,PCIe总线点对点连接CPU与各类高速设备,包括GPU、SSD...
正逢618,不少朋友也趁此机会开始升级自己的硬件配置。而不少朋友也突然发现,升级CPU居然会开不了机,提示什么“fPM”啥的?还以为是主板不兼容,需要整个平台升级。不用多花钱换主板,一步步来就可以解决。
英伟达是全球GPU龙头,2016年至今股价大幅增长近60倍,AI开启全新增长周期。2015年至今,英伟达持续深耕AI领域,并发布了多款AI硬件产品。公司GPU产品功能分为用于计算和网络的GPGPU与用于图形处理(Graphics)的GPU;平台化布局,打造数据中心、游戏、专业可视化、自动驾驶4条产品线。 英伟达是全球GPU龙头,2016年至今股价大幅增长近60倍,AI开启全新增长周期。2015年至今,英伟达持续深耕AI领域,并发布了多款AI硬件产品。公司GPU产品功能分为用于计算和网络的GPGPU与用于图形处理(Graphics)的GPU;平台化布局,打造数据中心、游戏、专业可视化、自动驾驶4条产品线。 为什么是英伟达: 英伟达作为全球AI算力龙头,以CUDA架构开启软硬件生态,形成护城河。CUDA的本质是“软件定义硬件”,实现“软件调用硬件”,可以简单理解,CUDA是英伟达实现软硬件适配的一种“类编译器”,将软件的代码转换成硬件汇编代码,CUDA是英伟达实现软硬件生态的护城河。此外, CUDA核越多,计算性能越强,而GPU的CUDA核数是CPU的上百倍,因此GPU比CPU更适合于并行计算。 此外,英伟达今年发布多款AI产品,助力全球AI生态,例如加速库、Grace CPU、DGX超级计算机、全新AI服务平台,AI foundations 云服务,我们判断英伟达正以AI产品开启第二波成长曲线。 我国目前已有较多应用,大模型短期百家争鸣, “自研大模型...
ChatGPT是基于OpenAI公司开发的InstructGPT模型的对话系统,GPT系列模型源自2017年诞生的Transformer模型,此后大模型数量激增,参数量进入千亿时代,国内百度也发布了ERNIE系列模型并有望运用于即将发布的文心一言(ERNIE Bot)对话系统,未来国内厂商有望在模型算法领域持续发力。
本文对ARM Neoverse系列服务器CPU做一些初步调研,并尝试比较服务器CPU与手机AP CPU的异同。
信创产业,即信息技术应用创新产业,旨在实现信息技术领域的自主可控,保障国家信息安全。从产业链角度看,信创产业主要由基础硬件、基础软件、应用软件、信息安全4部分构成,其中芯片、整机、操作系统、数据库、中间件是最重要的产业链环节。 信创产业(信创产业链全梳理(2022)),即信息技术应用创新产业,旨在实现信息技术领域的自主可控,保障国家信息安全。从产业链角度看,信创产业主要由基础硬件、基础软件、应用软件、信息安全4部分构成,其中芯片、整机、操作系统、数据库、中间件是最重要的产业链环节。 CPU概念及运作原理 中央处理器(Central Processing Unit),是实现计算机的运算核心和控制核心。主要包括运算器、控制器和寄存器等模块。运算器负责执行运算和测试,控制器负责提取指令、进行译码、控制数据流动方向,寄存器位于CPU内部和内存类似,能够在处理指令时暂时存储个数字能使运算变得更快。 CPU的运作原理可分为“取”、“译”、“执行”∶CPU从内存中提取指令,由解码器译码,将指令转化为控制CPU其他部分的信号,最后由运算器进行运算和测试。 CPU指令集概念及分类 CPU指令集(Instruction Set)是CPU中计算和控制计算机系统所有指令的集合。计算机的程序最终需要转化为“指令”才能在CPU上运行。 CPU按照指令集可分为CISC(复杂...
总体来说,CPU和GPU各有其擅长的领域。CPU适合处理各种类型的任务,具有通用性和容易编程的特点,并且在缓存系统方面有一定的优势;而GPU则适合处理大规模的数值计算任务,具有强大的并行计算能力和高效的内存带宽。因此,在选择并行计算方案时,需要根据具体应用场景和需求来选择适当的硬件和编程框架。