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標(biāo)簽 > nvidia
NVIDIA是(NVIDIA Corporation,NASDAQ:NVDA,官方中文名稱英偉達(dá))的簡(jiǎn)稱,是一家以設(shè)計(jì)智核芯片組為主的無晶圓(Fabless)IC半導(dǎo)體公司,公司創(chuàng)立于1993年1月,總部位于美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉市。
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革命性的圖形分析: NVIDIA cuGraph 加速的下一代架構(gòu)
在我們的 先前的圖分析探索 中,我們使用 NVIDIA cuGraph 揭示了 GPU-CPU 融合的變革力量。基于這些見解,我們現(xiàn)在引入了一種革命性的...
借助NVIDIA Aerial CUDA增強(qiáng)5G/6G的DU性能和工作負(fù)載整合
Aerial CUDA 加速無線接入網(wǎng) (RAN)可加速電信工作負(fù)載,使用 CPU、GPU 和 DPU 在云原生加速計(jì)算平臺(tái)上提供更高水平的頻譜效率 (SE)。
Amdocs使用NVIDIA NIM加速生成式AI性能并降低成本
電信公司正在利用生成式 AI,通過自動(dòng)化流程、改善客戶體驗(yàn)和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)來提高員工生產(chǎn)力。
Omniverse教程(12):NVIDIA Omniverse USD Presenter的基礎(chǔ)應(yīng)用
如前所述,NVIDIA Omniverse? 是一個(gè)參考開發(fā)平臺(tái),通過模塊化的開發(fā)框架能夠輕松擴(kuò)展和自定義。
NVIDIA Omniverse USD Composer能用來做什么?如何獲取呢?
NVIDIA Omniverse? USD Composer(以前稱為 Create)是 NVIDIA Omniverse? 中用于構(gòu)建虛擬世界的參考應(yīng)...
SmartNIC智能網(wǎng)卡/DPU數(shù)據(jù)處理引擎的下一跳ConnectX-8/BlueField-4目標(biāo)速率為 800G,與1.6T Quantum和Spe...
本實(shí)踐中,唯品會(huì) AI 平臺(tái)與 NVIDIA 團(tuán)隊(duì)合作,結(jié)合 NVIDIA TensorRT 和 NVIDIA Merlin HierarchicalK...
RTX 5880 Ada Generation GPU與RTX? A6000 GPU對(duì)比
NVIDIA RTX? 5880 Ada Generation GPU 是目前國(guó)內(nèi)重量級(jí) GPU,基于全新 NVIDIA Ada Lovelace 架構(gòu)...
NVIDIA cuOpt算法將路徑優(yōu)化求解速度提高100倍
NVIDIA cuOpt 是一個(gè)用于解決復(fù)雜路徑問題的加速優(yōu)化引擎。它能高效解決不同方面的問題,如休息時(shí)間、等待時(shí)間、多個(gè)車輛成本和時(shí)間矩陣、多個(gè)目標(biāo)、...
計(jì)算機(jī)發(fā)展成為今天的機(jī)器有著悠久的歷史,今天看到的許多計(jì)算機(jī)都遵循類似的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu),至少包含CPU、GPU、內(nèi)存和存儲(chǔ)。迄今為止,我們對(duì)計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)的了解大...
基于B100雙Die架構(gòu),采用雙Socket板級(jí)3D擴(kuò)展可以實(shí)現(xiàn)與X100同等的算力。類似的方法也可以應(yīng)用到X100中進(jìn)一步擴(kuò)展算力。
在Roofline模型可以直觀展示一張曲線圖,其中x軸表示AI(Arithmetic Intensity),即每個(gè)內(nèi)存操作對(duì)應(yīng)的浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù);y軸表示性...
同一主機(jī)內(nèi)GPU之間的通信:通過NVLink技術(shù),雙向帶寬達(dá)到600GB/s,單向帶寬達(dá)到300GB/s。
2024-04-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)傳輸NVIDIAgpu 3.1k 0
B100將采用雙Die架構(gòu)。如果采用異構(gòu)Die合封方式,封裝基板面積將小于當(dāng)前先進(jìn)封裝4倍Reticle面積的約束。而如果采用計(jì)算Die和IO Die分...
深入解析NVIDIA Blackwell架構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
盡管堅(jiān)持使用4nm級(jí)節(jié)點(diǎn),但NVIDIA已經(jīng)能夠?qū)⒏嗟木w管壓縮到單個(gè)芯片中。整個(gè)加速器的晶體管數(shù)量為 208B,即每個(gè)芯片 104B 晶體管。
FP8在NVIDIA GPU架構(gòu)和軟件系統(tǒng)中的應(yīng)用
在深度學(xué)習(xí)和人工智能的快速發(fā)展背景下,尤其是大語(yǔ)言模型(Large Language Model,LLM)的蓬勃發(fā)展,模型的大小和計(jì)算復(fù)雜性不斷增加,對(duì)...
2024-03-28 標(biāo)簽:NVIDIA人工智能深度學(xué)習(xí) 3k 0
在多 GPU 系統(tǒng)內(nèi)部,GPU 間通信的帶寬通常在數(shù)百GB/s以上,PCIe總線的數(shù)據(jù)傳輸速率容易成為瓶頸,且PCIe鏈路接口的串并轉(zhuǎn)換會(huì)產(chǎn)生較大延時(shí),...
2024-03-27 標(biāo)簽:cpu數(shù)據(jù)傳輸NVIDIA 6.7k 0
從時(shí)延角度來看,NVLink C2C采用40Gbps NRZ調(diào)制,可以實(shí)現(xiàn)無誤碼運(yùn)行 (BER《1e-12),免除FEC,接口時(shí)延可以做到小于5ns。
根據(jù)IRDS的樂觀預(yù)測(cè),未來5年,邏輯器件的制造工藝仍將快速演進(jìn),2025年會(huì)初步實(shí)現(xiàn)Logic器件的3D集成。TSMC和Samsung將在2025年左...
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