成熟且完善的平台生态是 GPU 厂商的护城河。相较于持续迭代的微架构带来的技术壁垒硬实力,成熟的软件生态形成的强大用户粘性将在长时间内塑造 GPU厂商的软实力。以英伟达 CUDA 为例的软硬件设计架构提供了硬件的直接访问接口,不必依赖图形 API 映射,降低 GPGPU 开发者编译难度,以此实现高粘性的开发者生态。目前主流的开发平台还包括 AMD ROCm 以及 OpenCL。 成熟且完善的平台生态是 GPU 厂商的护城河。相较于持续迭代的微架构带来的技术壁垒硬实力,成熟的软件生态形成的强大用户粘性将在长时间内塑造 GPU厂商的软实力。以英伟达 CUDA 为例的软硬件设计架构提供了硬件的直接访问接口,不必依赖图形 API 映射,降低 GPGPU 开发者编译难度,以此实现高粘性的开发者生态。目前主流的开发平台还包括 AMD ROCm 以及 OpenCL。 本文内容来源:AI算力行业深度:AI模型乘风起,GPU掌舵算力大,上篇内容参考“GPU竞争壁垒:微架构和平台生态”。 CUDA(Compute Unified Device Architectecture),是 NVIDIA 于 2006 年推出的通用并行计算架构,包含 CUDA 指令集架构(ISA)和 GPU 内部的并行计算引擎。该架构允许开发者使用高级编程语言(例如 C 语言)利用 GPU 硬件的并行计算能力并对计算任务进行分配和管理,CUDA 提供了一种比 CPU 更有效的解决大规模数据计算问题的方案,在深度学习训练和推理领域被广泛使用。 ...
本文重点介绍服务器可靠性设计原理及方法,内容包括可靠性的重要性、可靠性的概念理解、可靠性的主要分析方法,最后介绍了可靠性测试验证知识。 本文重点介绍服务器可靠性设计原理及方法,内容包括可靠性的重要性、可靠性的概念理解、可靠性的主要分析方法,最后介绍了可靠性测试验证知识。 内容参考“计算服务器可靠性知识和设计方法”。服务器基础知识全解PPT(终极版)。 来源:服务器可靠性知识和设计方法
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。 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。 本文内容来源:AI算力行业深度:AI模型乘风起,GPU掌舵算力大,上篇内容参考“GPU竞争壁垒:微架构和平台生态”。 1、寒武纪 寒武纪自 2016 年成立以来一直专注于人工智能芯片产品研发与技术创新,致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片。公司主要提供云端智能芯片及加速卡、训练整机、边缘智能芯片及加速卡、终端智能处理器 IP 及配套基础软件开发平台,产品广泛应用于消费电子、数据中心、云计算等诸多场景。 2022 年 3 月 21 日,公司正式发布新款训练加速卡 M...
英特尔发布了一份新的白皮书(Intel X86-S扩展架构规格),计划简化其处理器指令集架构(ISA)。英特尔提供了“x86-S”的ISA(指令集架构),其中“S”可能代表“简化”。它是当前 x86-64 ISA 的修订版,去除了所有遗留问题,作为一个仅 64 位的指令集架构独立存在。 英特尔发布了一份新的白皮书(Intel X86-S扩展架构规格),计划简化其处理器指令集架构(ISA)。英特尔提供了“x86-S”的ISA(指令集架构),其中“S”可能代表“简化”。它是当前 x86-64 ISA 的修订版,去除了所有遗留问题,作为一个仅 64 位的指令集架构独立存在。 你可能会问是什么遗留问题?有很多。现代 x86-64 ISA 起源于1978 年发布的英特尔 8086 处理器,大量原始指令集保留在现代处理器中,更不用说每个后续处理器添加的扩展了: 286、386和486, 英特尔正在考虑削减的内容包括 16 位寻址支持、环 3 I/O 端口访问、环 1 和环 2 整体、字符串端口 I/O、包括 8259 在内的遗留 APIC 支持,当然还有所有与所有这些旧东西相关的处理器模式位。 许多喜欢使用最新Windows应用程序和游戏的当代PC用户早已在Windows 7时代转移到64位Windows。这使得系统内存量超过4GB(32位操作系统只能解决3.2GB的内存),而...
ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能系统,它通过对人类语言和语境的理解,可以模拟人类的对话和思维过程,达到与人类交流的目的。相比其他人工智能技术,ChatGPT更加注重模拟人类的语言交流和思维方式。因此,ChatGPT可以处理非结构化的自然语言数据,能够更好地应对各种复杂的场景和情境。ChatGPT在各行业的应用情况广泛,包括制造业、教育、零售、医疗保健、金融等领域,为相应行业提供智能化、高效化的服务和解决方案。
英伟达(NVIDIA)加速计算的先驱者,创立于 1993 年,公司于 1999 年发明的GPU 推动了 PC 游戏市场的增长,重新定义了现代计算机显卡,并对并行计算进行了革新。目前,英伟达的产品应用领域包括数据中心和云计算、游戏和创作、高性能计算、自动驾驶汽车、计算机开发和边缘计算等,已逐渐转型为计算机平台公司。长久以来,英伟达是加速计算的先驱者。 本文内容来源:AI算力行业深度:AI模型乘风起,GPU掌舵算力大时代,上篇内容参考“GPU竞争壁垒:微架构和平台生态”。 1、英伟达 英伟达(NVIDIA)加速计算的先驱者,创立于 1993 年,公司于 1999 年发明的GPU 推动了 PC 游戏市场的增长,重新定义了现代计算机显卡,并对并行计算进行了革新。目前,英伟达的产品应用领域包括数据中心和云计算、游戏和创作、高性能计算、自动驾驶汽车、计算机开发和边缘计算等,已逐渐转型为计算机平台公司。长久以来,英伟达是加速计算的先驱者。 英伟达 GeForce RTX™ 40 系列 GPU 为游戏玩家和创作者提供了高性能游戏体验。这一系列 GPU 由更高效的 NVIDIA Ada Lovelace 架构提供动力支持,可在性能和 AI 驱动图形领域实现质的飞跃。得益于光线追踪和更高的 FPS 游戏分辨率,玩家和创作者能够以更低的延迟体验栩栩如生的虚拟世界,探索革新的创作方式和远胜以往的工作流程加速技术。 NVIDIA A100 Tens...
据Global Market Insights 数据,全球 GPU 市场预计将以 CAGR 25.9%持续增长,至 2030 年达到 4000 亿美元规模。其中 AI 领域大语言模型的持续推出以及参数量的不断增长有望驱动模型训练端、推理端 GPU 需求快速增长。
ChatGPT有多火,企业信息安全就有多危险! 这真的不是小编危言耸听。在疯狂火爆了两个月之久,近来,因其可能引发的信息安全问题,ChatGPT被海外多个国家的监管机构调查。而这背后,再次引发了人们对安全的担忧。
R750xa跟R750一样,可以再选配BOSS S2模块,这个视频教您如何移除并安装BOSS S2模块及M.2 SSD。
使用 NVIDIA T4 进行推断 摘要: HPC, 高性能计算, HPC 和 AI 创新实验室, Dell EMC, PowerEdge R740, 性能, NVIDIA T4, CUDA, TensorRT, AlexNet, GoogLeNet, ResNet 50, VGG-19