...架,如 TensorFlow、MXNet、Caffe 和 PyTorch,支持在有限類型的服務(wù)器級 GPU 設(shè)備上獲得加速,這種支持依賴于高度特化、供應(yīng)商特定的 GPU 庫。然而,專用深度學(xué)習(xí)加速器的種類越來越多,這意味著現(xiàn)代編譯器與框架越來越難以覆蓋...
...類型的計算單元都可以執(zhí)行自己最山擅長的任務(wù)。CPU雖然運算不行,但是擅長管理和調(diào)度,比如讀取數(shù)據(jù),管理文件,人機交互等,例程多,輔助工具也很多;GPU管理更弱,運算更強,但由于是多進程并發(fā),更適合整塊數(shù)據(jù)進行...
...量。從雙精度浮點到單精度浮點,再到定點處理。而定點運算卻是FPGA的傳統(tǒng)優(yōu)勢,相比于GPU,F(xiàn)PGA內(nèi)部配備了眾多的定點處理單元,甚至整個FPGA芯片內(nèi)部邏輯資源全部可以配置成定點處理單元,進而具備了超高的頂點運算能力。...
...并且能夠支持在不同矩陣高速調(diào)度時形成一個流水線。在運算當(dāng)前矩陣的時候調(diào)用下一個矩陣來片上運行,并且能保持每個權(quán)重就每個矩陣的權(quán)重在片上存儲待的時間足夠長。這樣做既可節(jié)省整個帶寬的需求,也可加快運算速度...
...化網(wǎng)絡(luò)功能(vnfs),在虛擬機上運行或在C中運行。標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器上的容器。這就是NFV背后的理念。從離散的、定制的體系結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向更為統(tǒng)一的僅x86體系結(jié)構(gòu),將有助于降低成本、簡化網(wǎng)絡(luò)工作基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的部署和管理、擴大供應(yīng)商...
...力,更要具備強大的靈活性。但這兩種需求都不是傳統(tǒng)x86服務(wù)器所擅長的,因此就需要與x86異構(gòu)的協(xié)處理器來完成對應(yīng)的模型訓(xùn)練任務(wù)。在這一領(lǐng)域,最大的贏家無疑就是NVIDIA。面對這一市場的巨大需求和豐厚利潤,NVIDIA不僅推...
...完整的硬件和軟件相結(jié)合的解決方案,實現(xiàn)了高性能矩陣運算(矩陣乘、轉(zhuǎn)置、求逆、QR分解)和超高速FFT(傅立葉變換)。為了方便客戶使用高層語言開發(fā),加速云提供基于FPGA完整的OpenCL異構(gòu)開發(fā)環(huán)境,快速實現(xiàn)用戶自定義的...
...LOCK)的驅(qū)動下工作,內(nèi)部集成了+1.1V參考電壓(+1.10V REF)、運算放大器、電流源(CURRENT SOURCE ARRAY)和鎖存器(LATCHES)。兩個電流輸出端IOUTA和IOUTB為一對差分電流,當(dāng)輸入數(shù)據(jù)為0(DB9DB0=10’h000)時,IOUTA的輸出電流為0,而IOUTB的...
...環(huán)境(IDE),可用于Netronome已量產(chǎn)的Agilio CX及LX系列智能服務(wù)器適配卡(ISA)。作為NetronomeProgrammerStudiov6.0核心功能之一,該IDE將有助于快速而便捷地利用其Agilio的高性能硬件和高靈活性軟件,實現(xiàn)吞吐量提升5倍和CPU需求量降低...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
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大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...