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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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圖像采集卡和顯卡是一樣的嗎？從核心差異、工作原理與應用全解析
不少朋友在做系統(tǒng)集成或設備選型時，經(jīng)常會問一個看似簡單但又容易混淆的問題：圖像采集卡和顯卡一樣嗎？一個是“采圖”的，一個是“顯圖”的，聽起來差不多，功能...
LeCun世界模型首項研究來了：自監(jiān)督視覺，已開源
LeCun 認為，構造自主 AI 需要預測世界模型，而世界模型必須能夠執(zhí)行多模態(tài)預測，對應的解決方案是一種叫做分層 JEPA（聯(lián)合嵌入預測架構）的架構。...
一、RK3588高性能芯片解析RK3588作為一款旗艦級處理器，憑借先進制程與架構設計成為嵌入式領域的熱門選擇。其CPU集成4核Cortex-A76+4...
過去，性能、功率和成本之間的權衡主要由大型 OEM 在行業(yè)范圍的擴展路線圖范圍內(nèi)定義。芯片制造商設計芯片以滿足這些 OEM 提出的狹窄規(guī)格。
摩爾線程Round Attention優(yōu)化AI對話
摩爾線程科研團隊發(fā)布研究成果《Round Attention：以輪次塊稀疏性開辟多輪對話優(yōu)化新范式》，該方法端到端延遲低于現(xiàn)在主流的Flash Atte...
還有一個與批次大小有關的數(shù)量，它們在一個有趣的點上相交。這個點不取決于硬件之外的任何因素。舉例來說，在 A10G 和 A100 上，硬件可以實現(xiàn)的總浮點...
2024-01-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡gpuAI 790 0
以Transformer架構為基礎的AI大模型導致了模型參數(shù)量激增，短短兩年間模型大小擴大了驚人的410倍，運算量更是激增了高達750倍。
大規(guī)模專家并行模型在TensorRT-LLM的設計
DeepSeek-V3 / R1 等模型采用大規(guī)模細粒度混合專家模型 (MoE) 架構，大幅提升了開源模型的質(zhì)量。Llama 4 和 Qwen3 等新發(fā)...
TDA4VE TDA4AL TDA4VL 處理器系列基于進化的 Jacinto? 7 架構，面向智能視覺相機應用，并建立在 TI 十多年來在視覺處理器市...
培訓大型深層學習模式需要大型數(shù)據(jù)集。亞馬遜簡單存儲服務(Amazon S3)是用于儲存大型培訓數(shù)據(jù)集的可縮放云點存儲服務。 機器學習(ML)實踐者需要高...
2023-09-04 標簽：數(shù)據(jù)gpu亞馬遜 758 0
Dynamo 0.4在NVIDIA Blackwell上通過PD分離將性能提升4倍
近期，OpenAI 的 gpt-oss、月之暗面的 Kimi K2 等多個新的前沿開源模型相繼問世，標志著大語言模型 (LLM) 創(chuàng)新浪潮的加速。近日發(fā)...
GPT-2 在此等體量的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳。隨著訓練的進行，我們來觀察計算成本 (通過浮點運算數(shù)來衡量) 與模型性能 (通過驗證集上的損失來衡量) 的聯(lián)動關系。
2023-03-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡gpu深度學習 744 0
為了完成任何事情，我們需要一些方法來存儲和操作數(shù)據(jù)。通常，我們需要對數(shù)據(jù)做兩件重要的事情：（i）獲取它們；(ii) 一旦它們進入計算機就對其進行處理。如...
2023-06-02 標簽：數(shù)據(jù)GPUpytorch 744 0
自首次推出以來，Gemma 模型的下載量已超過 1 億次，社區(qū)為各種用例創(chuàng)建了超過 60,000 個變體1。我們很高興推出 Gemma 3，這是 Gem...
假如我們想要錄制一段聲音，模擬信號的做法是把所有的聲音信息用一段連續(xù)變化的電磁波或電壓信號原原本本地記錄下來。而按照一定的規(guī)則將其轉(zhuǎn)換為一串二進制數(shù)0和...
深度學習是一種技術，它使用一種稱為梯度反向傳播的優(yōu)化技術來生成“程序”(也稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡”)，就像上面故事中學者學生編寫的那些程序一樣。
2024-03-31 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡gpu人工智能 715 0
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