blackwell gpu 文章進(jìn)入blackwell gpu技術(shù)社區(qū)

Nvidia聚焦數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能鞏固其GPU芯片地位

　　盡管自己的下一代GPU芯片要到明年才會(huì)推出，但在本周開幕的GPU Technology Conference(GTC)大會(huì)上，Nvidia把重點(diǎn)放在了一系列新設(shè)備和新服務(wù)上，旨在鞏固自身芯片在計(jì)算機(jī)圖形、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能等領(lǐng)域的領(lǐng)先地位?！　　　”局茉诿绹?guó)圣克拉拉舉行的年度GTC大會(huì)上，Nvidia推出了旨在加速數(shù)據(jù)科學(xué)的工作站新產(chǎn)品，以及基于RTX實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)的服務(wù)器新產(chǎn)品。RTX是Nvidia去年底推出的一項(xiàng)技術(shù)，用于提供電影級(jí)質(zhì)量的圖像，以制作視頻游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)?！　∵@次新推
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一文了解AI芯片市場(chǎng)走向未來(lái)GPU收益或滑落第二

　　曾是棄兒的人工智能，如今，已經(jīng)蓬勃發(fā)展了很長(zhǎng)一段時(shí)間了。現(xiàn)在，人們對(duì)提供高性能視覺識(shí)別、匹配或甚至超越人類技能的產(chǎn)品和技術(shù)產(chǎn)生了濃厚的興趣和投資。同樣，語(yǔ)音和音頻識(shí)別正變得越來(lái)越普遍，我們甚至開始看到更專業(yè)的應(yīng)用，比如在半導(dǎo)體設(shè)計(jì)中加入優(yōu)化的物理設(shè)計(jì)。我們被人工智能的各種可能性所迷惑了，但往往不太清楚的是投資真正流向了哪里，也不知道什么是雄心，什么是炒作，什么是現(xiàn)實(shí)?！　‖F(xiàn)在我們有多種方法可以解決這個(gè)問(wèn)題，例如按實(shí)際運(yùn)用或執(zhí)行的項(xiàng)目來(lái)進(jìn)行劃分。我們擁有獨(dú)特的視角，因?yàn)槲覀兊幕ヂ?lián)技術(shù)被運(yùn)用于許多定制的人
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深度學(xué)習(xí)的發(fā)展會(huì)帶給硬件架構(gòu)怎樣的影響？

2019 ISSCC 大會(huì)于2月17—21日在美國(guó)舊金山開幕，F(xiàn)acebook 首席 AI 科學(xué)家 Yann LeCun 在會(huì)上發(fā)表了主題演講「深度學(xué)習(xí)硬件：過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)」，詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)研究的發(fā)展將如何影響未來(lái)硬件架構(gòu)。
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深度學(xué)習(xí)首選GPU還是FPGA？

　　人工智能　　人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。　　人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。　　人工智能可
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英偉達(dá)暴跌：市值跌破千億美元，人工智能神話破滅？

華爾街對(duì)英偉達(dá)未來(lái)前景擔(dān)憂，昔日人工智能創(chuàng)造的神話也將面臨終結(jié)，全球各大科技巨頭進(jìn)入大調(diào)整階段。
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Imagination為各種GPU提供業(yè)界首個(gè)視覺無(wú)損圖像壓縮模塊以保障更低的內(nèi)存占用

　　Imagination Technologies宣布推出突破性的PowerVR PVRIC4，這是新一代功能強(qiáng)大的圖像壓縮技術(shù)，可協(xié)助為數(shù)字電視、智能手機(jī)和平板電腦等設(shè)備開發(fā)系統(tǒng)級(jí)芯片(SoC)的客戶降低成本，且不會(huì)出現(xiàn)明顯的圖像質(zhì)量損失。PVRIC4支持隨機(jī)訪問(wèn)視覺無(wú)損圖像壓縮，確保帶寬和內(nèi)存占用節(jié)省至少50%，并使系統(tǒng)能夠克服性能的帶寬限制。　　Imagination以獨(dú)立IP模塊的方式為SoC制造商提供PVRIC4，以將其集成到他們的多媒體流水線(pipeline)中。該模塊已經(jīng)被Chips&a
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超深度學(xué)習(xí)介紹

　　2016年隨著AlphaGo戰(zhàn)勝全人類棋手，使世界為之震驚，歷史上從來(lái)沒(méi)有過(guò)，對(duì)于一個(gè)技術(shù)投入了世界上如此巨大的資源。國(guó)際大的IT公司利用這個(gè)契機(jī)，為了各自利益和取得世界人工智能的發(fā)展主導(dǎo)權(quán)，極力宣傳“深度學(xué)習(xí)模型”，把“深度學(xué)習(xí)模型”神化，同時(shí)又拋出了各種類型的“深度學(xué)習(xí)模型”的開源程序，以及大型GPU服務(wù)器?！　≡谶@種勢(shì)力的推動(dòng)下，我國(guó)年輕的人工智能研究者只能在開源程序下研究，不了解“深度學(xué)習(xí)模型”的所以然，思想被限制。　　其實(shí)，“深度學(xué)習(xí)模型”，存在著訓(xùn)練不可能得到最佳解，作為補(bǔ)救措施的SGD也
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GPU如何訓(xùn)練大批量模型？方法在這里

　　深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)集的規(guī)模增長(zhǎng)速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開始捉襟見肘，如果你的 GPU 連一個(gè)樣本都容不下，你要如何訓(xùn)練大批量模型?通過(guò)本文介紹的方法，我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個(gè)訓(xùn)練樣本大于 GPU 內(nèi)存時(shí)，在單個(gè)或多個(gè) GPU 服務(wù)器上訓(xùn)練模型?！　》植际接?jì)算　　2018 年的大部分時(shí)間我都在試圖訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)克服 GPU 極限。無(wú)論是在含有 1.5 億個(gè)參數(shù)的語(yǔ)言模型(如 OpenAI 的大型生成預(yù)訓(xùn)練 Transformer 或最近類似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬(wàn)個(gè)元素輸入的元學(xué)習(xí)
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GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片“爭(zhēng)奇斗艷”

　　AI芯片是當(dāng)前科技產(chǎn)業(yè)和社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)，也是AI技術(shù)發(fā)展過(guò)程中不可逾越的關(guān)鍵一環(huán)，不管有什么好的AI算法，要想最終應(yīng)用，就必然要通過(guò)芯片實(shí)現(xiàn)?！　≌凙I芯片，就必須先對(duì)AI下一個(gè)定義。在萊迪斯半導(dǎo)體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳英仁看來(lái)，“AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”不是簡(jiǎn)單定義為某類產(chǎn)品，而是一個(gè)新的設(shè)計(jì)方法，“傳統(tǒng)的一些算法，是照規(guī)則、照邏輯的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的結(jié)果。”那今天小編就給大家剖析四大AI芯片。　　四大AI芯片　　GPU：又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一
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英偉達(dá)深謀遠(yuǎn)慮豐富產(chǎn)品線但對(duì)抗市場(chǎng)變局仍存挑戰(zhàn)

加密貨幣挖礦行業(yè)的衰退導(dǎo)致了英偉達(dá)本季度營(yíng)收出現(xiàn)下滑，同時(shí)也將對(duì)其日后業(yè)績(jī)帶來(lái)持續(xù)且難以忽略的影響。
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CPU、GPU 和 TPU有什么區(qū)別？TPU為什能碾壓GPU?

　　很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區(qū)別，因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡(jiǎn)要介紹它們之間的區(qū)別，并討論為什么 TPU 能加速深度學(xué)習(xí)。　　張量處理單元(TPU)是一種定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌從頭設(shè)計(jì)，并專門用于機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。TPU 為谷歌的主要產(chǎn)品提供了計(jì)算支持，包括翻譯、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 將 TPU 作為可擴(kuò)展的云計(jì)算資源，并為所有在 Google Cloud 上運(yùn)行尖端 ML 模型的開發(fā)者與數(shù)據(jù)科學(xué)家提供計(jì)算資源
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中國(guó)唯一成功自主研發(fā)GPU的公司完成新一代產(chǎn)品流片

　　中國(guó)“缺芯”是不爭(zhēng)的事實(shí)，因此在政策和資本的支持下國(guó)內(nèi)正在大力發(fā)展集成電路產(chǎn)業(yè)。相比自主研發(fā)x86 CPU的上海兆芯，自稱是目前國(guó)內(nèi)唯—成功自主研發(fā)國(guó)產(chǎn)化圖形處理芯片(GPU)并產(chǎn)業(yè)化的景嘉微電子的知名度低很多。景嘉微本周一發(fā)布公告稱下一款圖形處理芯片已完成流片、封裝階段工作，目前已經(jīng)順利完成基本的功能測(cè)試，測(cè)試結(jié)果符合設(shè)計(jì)要求?！　o(wú)論是在CPU還是GPU市場(chǎng)都是巨頭壟斷，CPU市場(chǎng)英特爾統(tǒng)治多年，AMD正在迎來(lái)轉(zhuǎn)機(jī)，GPU市場(chǎng)英偉達(dá)獨(dú)占鰲頭，不過(guò)AMD在去年第四季度搶占了一些英偉達(dá)的市場(chǎng)份額。當(dāng)然
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圖形處理火熱，多媒體應(yīng)用新時(shí)代下ARM的野心

如果你翻閱詞典，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于ldquo;多媒體技術(shù)rdquo;的表述是mdash;mdash;通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)文字、數(shù)據(jù)、圖形、圖像、視頻、音頻等多種媒體信息進(jìn)行
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AI業(yè)界：全球最大16核心GPU原理剖析

　　隨著AI市場(chǎng)的興起，近年來(lái)各業(yè)界精英在GPU上持續(xù)發(fā)力，不斷推出全新的產(chǎn)品。新產(chǎn)品在計(jì)算能力提升的同時(shí)，其芯片面積也已經(jīng)屢創(chuàng)新高，甚至逼近了制程和成本的平衡極限。前不久，一款超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現(xiàn)的強(qiáng)大的計(jì)算能力，16核GPU可提供高達(dá)2PFLOPS的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力，成為目前AI業(yè)界的最強(qiáng)者?！　∵@16顆Tesla V100的GPU連接在一起，并發(fā)揮出如此強(qiáng)大的計(jì)算能力的的核心當(dāng)屬NVLink 2和NVSwitch?！　?、NVLINK　　隨著開
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AI業(yè)界，全球最大16核心GPU原理剖析

前不久，一款超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現(xiàn)的強(qiáng)大的計(jì)算能力，16核GPU可提供高達(dá)2PFLOPS的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力，成為目前AI業(yè)界的最強(qiáng)者。
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