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Cumbre Mundial de Minería Digital (WDMS) 2023

Cumbre Mundial de Minería Digital (WDMS) 2023

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Características y comparación de los chips de inteligencia artificial

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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Por qué la GPU se puede usar para acelerar la computación en IA o aprendizaje automático (potencia de computación paralela)

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.

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¿Qué GPU es mejor para el aprendizaje de IA?

¿Qué GPU es mejor para el aprendizaje de IA?

NVIDIA ha desarrollado específicamente núcleos de precisión mixtos como Tensor Core en nuevas microarquitecturas para optimizar las operaciones matriciales en el aprendizaje profundo, por lo que GPU con Tensor Core es la mejor opción para el aprendizaje de IA.

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¡AI crea tarjetas de video, las tarjetas de video controlan AI! ¿NVIDIA ha logrado la autorreproducción en el diseño de chips?

¡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.

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¿Qué es el protocolo EpiK?

¿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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