Домашняя страница
О нас
Профиль компании
новости
программное обеспечение
условия обслуживания
политика конфиденциальности
магазин
система жидкостного охлаждения
Фермы для майнинга
Комплект пластин водяного охлаждения
Серия шасси графических процессоров
серия источников питания
ИИ-сервер
Аксессуары
Жидкое охлаждение
Шкафы с водяным охлаждением Ant
Шкаф WhatsMiner с водяным охлаждением
Шахтный ящик с водяным охлаждением
Система охлаждения иммерсионного масла
Отвод воды для отвода тепла в быту
биткойн-майнер
контакт
Связаться с нами
Оставить сообщение
Центр загрузки
中文版
English
Русский язык
Français
España
Новости компании
Новости отрасли
Какой графический процессор лучше всего подходит для обучения ИИ?
NVIDIA специально разработала ядра смешанной точности, такие как Tensor Core, в новых микроархитектурах для оптимизации матричных операций при глубоком обучении, поэтому GPU с Tensor Core - лучший выбор для обучения ИИ.
21
2022
/
06
ИИ создает видеокарты, видеокарты управляют ИИ! NVIDIA достигла самовоспроизводства в дизайне чипов?
В своей презентации на GTC 2022 Дэлли сказал: "Наша команда дизайнеров - это группа из примерно 300 человек, которая пытается найти более дальновидное направление в дизайне продуктов NVIDIA. Мы похожи на далекий свет, который пытается осветить то, что находится вдалеке". Наша команда разделена на две половины.
Что такое протокол EpiK?
В 2012 году продукт Google Knowledge Graph приобрел первоначальную форму и открыл эру графов знаний. К настоящему времени Knowledge Graph широко используется в различных задачах обработки естественного языка, таких как поиск информации, автоматизированные вопросы и ответы, анализ решений в финансовой сфере, электронной коммерции, здравоохранении, государственном управлении и многих других областях.
Характеристики и сравнение микросхем искусственного интеллекта
В настоящее время для ускорения обработки алгоритмов глубокого обучения ИИ в области интеллектуального вождения используются в основном GPU, FPGA и другие чипы общего назначения, пригодные для параллельных вычислений. В то же время некоторые компании
31
2023
08
Почему GPU можно использовать для ускорения вычислений в ИИ или машинном обучении (параллельная вычислительная мощность)
Вычисления есть вычисления, математика одна и та же, 1 + 1 при любом вычислении равно 2, вычисление нейронных сетей на CPU также возможно, вычисление нейронных сетей в реальном применении эффекта также очень хорошо, но скорость будет очень медленной.
Известно, что современные модели глубокого обучения занимают огромный объем видеопамяти, и многие GPU, которые раньше считались мощными по производительности, теперь могут испытывать недостаток памяти. В статье рассматривается, какие GPU могут обучать модели без ошибок в памяти и какие видеокарты лучше подходят для ПК и небольших рабочих станций. Основной вывод статьи заключается в том, что объем видеопамяти имеет значение. Да, объем видеопамяти сдерживает обучение многих моделей глубокого обучения.
Глобальный поиск