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Nouvelles de l'entreprise
Nouvelles de l'industrie
L'IA crée des cartes vidéo, les cartes vidéo contrôlent l'IA! NVIDIA a réalisé l'auto-reproduction dans la conception de puces?
Dans sa présentation à GTC 2022, Dalley a déclaré: «Notre équipe de conception est un groupe d'environ 300 personnes qui tentent de trouver une direction plus prospective dans la conception des produits NVIDIA. Nous sommes comme une lumière lointaine qui essaie d'éclairer ce qui est au loin. Notre équipe est divisée en deux moitiés.
21
2022
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06
Qu'est-ce que le protocole EpiK?
En 2012, le produit Google Knowledge Graph a pris sa forme originale et a inauguré l'ère des graphes de connaissances. À l'heure actuelle, Knowledge Graph est largement utilisé dans diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que la recherche d'informations, les questions et réponses automatisées, l'analyse des décisions dans le secteur financier, le commerce électronique, les soins de santé, l'administration publique et de nombreux autres domaines.
Caractéristiques et comparaison des puces d'intelligence artificielle
Actuellement, les GPU, les FPGA et d'autres puces polyvalentes adaptées au calcul parallèle sont principalement utilisés pour accélérer le traitement des algorithmes d'apprentissage en profondeur de l'IA dans le domaine de la conduite intelligente. Dans le même temps, certaines entreprises
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2023
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Pourquoi le GPU peut être utilisé pour accélérer le calcul en IA ou apprentissage automatique (puissance de calcul parallèle)
Les calculs sont des calculs, le calcul est le même, 1 1 avec n'importe quel calcul est égal à 2, le calcul des réseaux de neurones sur le CPU est également possible, le calcul des réseaux de neurones en application en effet réel est également très bon, mais la vitesse sera très lent.
Quel GPU est le meilleur pour l'apprentissage de l'IA?
Les modèles modernes d'apprentissage profond sont connus pour occuper une énorme quantité de mémoire vidéo, et de nombreux GPU qui utilisaient des performances puissantes peuvent maintenant manquer de mémoire. L'article examine quels GPU peuvent enseigner des modèles sans erreurs de mémoire et quelles cartes vidéo sont mieux adaptées aux PC et aux petits postes de travail. La principale conclusion de l'article est que la quantité de mémoire vidéo est importante. Oui, la quantité de mémoire vidéo freine la formation de nombreux modèles d'apprentissage profond.
AI crée des cartes vidéo, les cartes vidéo contrôlent AI! NVIDIA a réalisé l'auto-reproduction dans la conception de la puce?
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