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
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.
Какой графический процессор лучше всего подходит для обучения ИИ?
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.
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.
Глобальный поиск