h100 gpu 文章 進(jìn)入h100 gpu技術(shù)社區(qū)
一文了解AI芯片市場(chǎng)走向 未來GPU收益或滑落第二
- 曾是棄兒的人工智能,如今,已經(jīng)蓬勃發(fā)展了很長(zhǎng)一段時(shí)間了。現(xiàn)在,人們對(duì)提供高性能視覺識(shí)別、匹配或甚至超越人類技能的產(chǎn)品和技術(shù)產(chǎn)生了濃厚的興趣和投資。同樣,語音和音頻識(shí)別正變得越來越普遍,我們甚至開始看到更專業(yè)的應(yīng)用,比如在半導(dǎo)體設(shè)計(jì)中加入優(yōu)化的物理設(shè)計(jì)。我們被人工智能的各種可能性所迷惑了,但往往不太清楚的是投資真正流向了哪里,也不知道什么是雄心,什么是炒作,什么是現(xiàn)實(shí)?! ‖F(xiàn)在我們有多種方法可以解決這個(gè)問題,例如按實(shí)際運(yùn)用或執(zhí)行的項(xiàng)目來進(jìn)行劃分。我們擁有獨(dú)特的視角,因?yàn)槲覀兊幕ヂ?lián)技術(shù)被運(yùn)用于許多定制的人
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深度學(xué)習(xí)的發(fā)展會(huì)帶給硬件架構(gòu)怎樣的影響?
- 2019 ISSCC 大會(huì)于2月17—21日在美國舊金山開幕,F(xiàn)acebook 首席 AI 科學(xué)家 Yann LeCun 在會(huì)上發(fā)表了主題演講「深度學(xué)習(xí)硬件:過去、現(xiàn)在和未來」,詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)研究的發(fā)展將如何影響未來硬件架構(gòu)。
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深度學(xué)習(xí)首選GPU還是FPGA?
- 人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)?! ∪斯ぶ悄苁怯?jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會(huì)是人類智慧的“容器”?! ∪斯ぶ悄芸?/li>
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Imagination為各種GPU提供業(yè)界首個(gè)視覺無損圖像壓縮模塊以保障更低的內(nèi)存占用
- Imagination Technologies宣布推出突破性的PowerVR PVRIC4,這是新一代功能強(qiáng)大的圖像壓縮技術(shù),可協(xié)助為數(shù)字電視、智能手機(jī)和平板電腦等設(shè)備開發(fā)系統(tǒng)級(jí)芯片(SoC)的客戶降低成本,且不會(huì)出現(xiàn)明顯的圖像質(zhì)量損失。PVRIC4支持隨機(jī)訪問視覺無損圖像壓縮,確保帶寬和內(nèi)存占用節(jié)省至少50%,并使系統(tǒng)能夠克服性能的帶寬限制?! magination以獨(dú)立IP模塊的方式為SoC制造商提供PVRIC4,以將其集成到他們的多媒體流水線(pipeline)中。該模塊已經(jīng)被Chips&a
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超深度學(xué)習(xí)介紹
- 2016年隨著AlphaGo戰(zhàn)勝全人類棋手,使世界為之震驚,歷史上從來沒有過,對(duì)于一個(gè)技術(shù)投入了世界上如此巨大的資源。國際大的IT公司利用這個(gè)契機(jī),為了各自利益和取得世界人工智能的發(fā)展主導(dǎo)權(quán),極力宣傳“深度學(xué)習(xí)模型”,把“深度學(xué)習(xí)模型”神化,同時(shí)又拋出了各種類型的“深度學(xué)習(xí)模型”的開源程序,以及大型GPU服務(wù)器。 在這種勢(shì)力的推動(dòng)下,我國年輕的人工智能研究者只能在開源程序下研究,不了解“深度學(xué)習(xí)模型”的所以然,思想被限制?! ∑鋵?shí),“深度學(xué)習(xí)模型”,存在著訓(xùn)練不可能得到最佳解,作為補(bǔ)救措施的SGD也
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GPU如何訓(xùn)練大批量模型?方法在這里
- 深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)集的規(guī)模增長(zhǎng)速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開始捉襟見肘,如果你的 GPU 連一個(gè)樣本都容不下,你要如何訓(xùn)練大批量模型?通過本文介紹的方法,我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個(gè)訓(xùn)練樣本大于 GPU 內(nèi)存時(shí),在單個(gè)或多個(gè) GPU 服務(wù)器上訓(xùn)練模型。 分布式計(jì)算 2018 年的大部分時(shí)間我都在試圖訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)克服 GPU 極限。無論是在含有 1.5 億個(gè)參數(shù)的語言模型(如 OpenAI 的大型生成預(yù)訓(xùn)練 Transformer 或最近類似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬個(gè)元素輸入的元學(xué)習(xí)
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GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片“爭(zhēng)奇斗艷”
- AI芯片是當(dāng)前科技產(chǎn)業(yè)和社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn),也是AI技術(shù)發(fā)展過程中不可逾越的關(guān)鍵一環(huán),不管有什么好的AI算法,要想最終應(yīng)用,就必然要通過芯片實(shí)現(xiàn)?! ≌凙I芯片,就必須先對(duì)AI下一個(gè)定義。在萊迪斯半導(dǎo)體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳英仁看來,“AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”不是簡(jiǎn)單定義為某類產(chǎn)品,而是一個(gè)新的設(shè)計(jì)方法,“傳統(tǒng)的一些算法,是照規(guī)則、照邏輯的,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的結(jié)果?!蹦墙裉煨【幘徒o大家剖析四大AI芯片?! ∷拇驛I芯片 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
- 關(guān)鍵字: GPU FPGA ASIC
CPU、GPU 和 TPU有什么區(qū)別?TPU為什能碾壓GPU?
- 很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區(qū)別,因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡(jiǎn)要介紹它們之間的區(qū)別,并討論為什么 TPU 能加速深度學(xué)習(xí)?! 埩刻幚韱卧?TPU)是一種定制化的 ASIC 芯片,它由谷歌從頭設(shè)計(jì),并專門用于機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。TPU 為谷歌的主要產(chǎn)品提供了計(jì)算支持,包括翻譯、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 將 TPU 作為可擴(kuò)展的云計(jì)算資源,并為所有在 Google Cloud 上運(yùn)行尖端 ML 模型的開發(fā)者與數(shù)據(jù)科學(xué)家提供計(jì)算資源
- 關(guān)鍵字: CPU GPU TPU
中國唯一成功自主研發(fā)GPU的公司完成新一代產(chǎn)品流片
- 中國“缺芯”是不爭(zhēng)的事實(shí),因此在政策和資本的支持下國內(nèi)正在大力發(fā)展集成電路產(chǎn)業(yè)。相比自主研發(fā)x86 CPU的上海兆芯,自稱是目前國內(nèi)唯—成功自主研發(fā)國產(chǎn)化圖形處理芯片(GPU)并產(chǎn)業(yè)化的景嘉微電子的知名度低很多。景嘉微本周一發(fā)布公告稱下一款圖形處理芯片已完成流片、封裝階段工作,目前已經(jīng)順利完成基本的功能測(cè)試,測(cè)試結(jié)果符合設(shè)計(jì)要求?! o論是在CPU還是GPU市場(chǎng)都是巨頭壟斷,CPU市場(chǎng)英特爾統(tǒng)治多年,AMD正在迎來轉(zhuǎn)機(jī),GPU市場(chǎng)英偉達(dá)獨(dú)占鰲頭,不過AMD在去年第四季度搶占了一些英偉達(dá)的市場(chǎng)份額。當(dāng)然
- 關(guān)鍵字: GPU 上海兆芯
AI業(yè)界:全球最大16核心GPU原理剖析
- 隨著AI市場(chǎng)的興起,近年來各業(yè)界精英在GPU上持續(xù)發(fā)力,不斷推出全新的產(chǎn)品。新產(chǎn)品在計(jì)算能力提升的同時(shí),其芯片面積也已經(jīng)屢創(chuàng)新高,甚至逼近了制程和成本的平衡極限。前不久,一款超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)布,讓人嘩然,人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現(xiàn)的強(qiáng)大的計(jì)算能力,16核GPU可提供高達(dá)2PFLOPS的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力,成為目前AI業(yè)界的最強(qiáng)者?! ∵@16顆Tesla V100的GPU連接在一起,并發(fā)揮出如此強(qiáng)大的計(jì)算能力的的核心當(dāng)屬NVLink 2和NVSwitch。 1、NVLINK 隨著開
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