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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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Burn 是一個新的深度學習框架，支持CPU和GPU，使用新的 stable 特性: GAT.
編譯燒錄之后運行黑屏，受到 SIG-OpenGfxDrv 群里的大神指導，調試 GPU 可以先設置 CPU 合成，GPU 渲染的模式，即保持 confi...
從1999年的第一顆GPU，到2008年NVIDIA公司推出的第一顆可用于AI的GPU——Tegra，再到最近幾年涌入AI領域的、百花齊放的各類芯片方案...
目前AMD的GPU 分為兩個截然不同的產品領域，一個是針對游戲的，另一個是用于超級計算機、大數據分析和機器學習系統的。
FPGA 是一堆晶體管，你可以把它們連接（wire up）起來做出任何你想要的電路。它就像一個納米級面包板。使用 FPGA 就像芯片流片，但是你只需要買...
FPGA這個詞可能很多人都有所耳聞，尤其是理工科的同學們大多數應該都自愿或被迫被這個詞刷屏過。但要真追究起來FPGA到底是個什么東西。
100 多個開箱即用的 GNN 模型示例，15 多個在 Open Graph Benchmark（OGB）上排名靠前的基準模型； * 150 多個 G...
通過使用 GPU 創建這些復雜的環境，您可以將圖形體驗提升到新的水平。在 PC 上開發應用程序可以實現更高的保真度和信息深度，以及更大的、完全動態的環境...
基于Transformer架構的大型模型在人工智能領域中發揮著日益重要的作用，特別是在自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）領域。
英偉達為因應管制措施，特地針對中國開發三款芯片，最初只是為規避先前的管制而設計，但值得注意的是，改良后的芯片將焦點從GPU 之間的互連互通轉移到運算能力...
事實上，Serverless所謂的“無服務器計算”，并不是真的不需要服務器，而是說，對于用戶，服務器變得“不可見”了（或者說“無感知”了）。
CPU的話盡量看主頻比較高的，緩存比較大的，核心數也是比較重要的參數。顯卡盡可能選現存比較大的，這樣才能滿足大batch訓練，多卡當讓更好。內存要求64...
除了 CPU（中央處理器）以外，SoC（System On a Chip：片上系統）另一個重要的組成部分是圖像處理單元（Graphical Proces...
傳統的任務與運動規劃（TAMP）系統在機器人操作應用中通常依賴靜態模型運行，因此在面對新環境時往往表現不佳。將感知與操作相融合，是應對這一挑戰的有效途徑...
計算：GPU是ChatGPT訓練和推理的核心支柱，其更新速度遠超過“摩爾定律” ，受益于AI和高性能市場需求增長，GPU行業景氣度顯著提升。AI服務器作...
為了降低超大規模、實時處理對中心架構的挑戰，通過基于ROI的視頻編碼理念，來架構對應的計算與存儲架構，這不僅取得帶寬成本的收益，在用戶指標方面，包括平均...
在上篇介紹中，通訊負載不均的優化我們解釋過了，但還遺留了一個顯存開銷問題：數據并行中，每個GPU上都復制了一份完整模型，當模型變大時，很容易打爆GPU的...
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) 創新浪潮的加速。近日發...
X-Silicon發布RISC-V新架構 實現CPU/GPU一體化
X-Silicon 的芯片與其他架構不同，其設計將 CPU 和 GPU 的功能整合到單核架構中。這與英特爾和 AMD 的典型設計不同，前者有獨立的 CP...
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