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Características y comparación de los chips de inteligencia artificial
Actualmente, las GPU, FPGA y otros chips de propósito general adecuados para la computación paralela se utilizan principalmente para acelerar el procesamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo de AI en el campo de la conducción inteligente. Al mismo tiempo, algunas empresas
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2023
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Por qué la GPU se puede usar para acelerar la computación en IA o aprendizaje automático (potencia de computación paralela)
Los cálculos son cálculos, las matemáticas son las mismas, 1 1 con cualquier cálculo es igual a 2, el cálculo de redes neuronales en la CPU también es posible, el cálculo de redes neuronales en la aplicación de efecto real también es muy bueno, pero la velocidad será muy lenta.
¿Qué GPU es mejor para el aprendizaje de IA?
Se sabe que los modelos modernos de aprendizaje profundo ocupan una gran cantidad de memoria de video, y muchas GPU que solían ser poderosas en rendimiento ahora pueden carecer de memoria. El artículo analiza qué GPU pueden enseñar modelos sin errores de memoria y qué tarjetas de video son más adecuadas para PC y estaciones de trabajo pequeñas. La conclusión principal del artículo es que la cantidad de memoria de video importa. Sí, la cantidad de memoria de video está frenando el entrenamiento de muchos modelos de aprendizaje profundo.
¡AI crea tarjetas de video, las tarjetas de video controlan AI! ¿NVIDIA ha logrado la autorreproducción en el diseño de chips?
En su presentación en GTC 2022, Dalley dijo: “Nuestro equipo de diseño es un grupo de aproximadamente 300 personas que intentan encontrar una dirección más prospectiva en el diseño de productos NVIDIA. Somos como una luz distante que intenta iluminar lo que hay en la distancia ". Nuestro equipo está dividido en dos mitades.
¿Qué es el protocolo EpiK?
En 2012, el producto de Google Knowledge Graph tomó su forma original y dio paso a la era de los gráficos de conocimiento. Por ahora, Knowledge Graph es ampliamente utilizado en diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural, como recuperación de información, preguntas y respuestas automatizadas, análisis de decisiones en el sector financiero, comercio electrónico, salud, administración pública y muchos otros campos.
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