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圖形處理器(英語:Graphics Processing Unit,縮寫:GPU),又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設(shè)備(如平板電腦、智能手機等)上圖像運算工作的微處理器。
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使用NVIDIA Triton和TensorRT-LLM部署TTS應用的最佳實踐
針對基于 Diffusion 和 LLM 類別的 TTS 模型,NVIDIA Triton 和 TensorRT-LLM 方案能顯著提升推理速度。在單張...
微智達推出基于RK3566的 10.1寸Linux工業(yè)一體機
Cortex A55處理器,主頻最高可達1.8GHz效能有大幅提升具有低功耗高性能的特點,集成GPU、VPU、NPU協(xié)處理器。
摩爾線程Round Attention優(yōu)化AI對話
摩爾線程科研團隊發(fā)布研究成果《Round Attention:以輪次塊稀疏性開辟多輪對話優(yōu)化新范式》,該方法端到端延遲低于現(xiàn)在主流的Flash Atte...
人工智能涵蓋了從訓練算法到推理的方方面面。它包括大量的訓練計劃,以及可以適應微型物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的tinyML算法。此外,它越來越多地用于芯片設(shè)計的許多方面...
請注意,所有剩余的命令都將從Darknet目錄執(zhí)行。因此,所有路徑都將相對于該目錄,并且數(shù)據(jù)集目錄應該是相對于Darknet目錄的一個文件夾。
通過靈活的基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn)創(chuàng)新
在本系列的第二部分也是最后一部分中,我將介紹一種更好的方法來應對這些挑戰(zhàn),并展示Microchip創(chuàng)新如何構(gòu)建計算、內(nèi)存和存儲的敏捷基礎(chǔ)架構(gòu)。我還將...
提升AI訓練性能:GPU資源優(yōu)化的12個實戰(zhàn)技巧
在人工智能與機器學習技術(shù)迅速發(fā)展的背景下,GPU計算資源的高效利用已成為關(guān)鍵技術(shù)指標。優(yōu)化的GPU資源分配不僅能顯著提升模型訓練速度,還能實現(xiàn)計算成本的...
隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,推動創(chuàng)新與創(chuàng)造力的工具和設(shè)備也在不斷升級。其中,樹莓派系列憑借其多功能性和強大性能,在從簡單的DIY項目到復雜的計算任務(wù)等眾多應用場...
過去十年,人工智能研究主要集中在探索深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛力。我們近年來看到的進步至少可以部分歸因于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴大。從使用GPT-3 [1] 的文本生成到...
2022-10-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu人工智能 498 0
2025年春節(jié),DeepSeek發(fā)布全新AI模型R1,以千億級參數(shù)規(guī)模突破中國大模型技術(shù)邊界,標志著算力驅(qū)動型人工智能進入產(chǎn)業(yè)化深水區(qū)。在以GPU、CP...
生成式人工智能可以通過協(xié)助質(zhì)量檢查和生產(chǎn)調(diào)度來提高芯片利用率和產(chǎn)量,”而供應鏈可以通過監(jiān)控和識別產(chǎn)品交付中的斷點來優(yōu)化材料可用性來改善。
圖形工作負載的優(yōu)化對于許多現(xiàn)代移動應用程序而言往往必不可少,因為幾乎所有渲染現(xiàn)在都直接或間接地由基于 OpenGL ES 的渲染后端負責處理。本文介紹如...
這些性能強大的新系統(tǒng)將利用 NVIDIA Omniverse 平臺加速高計算密集度的復雜應用,包括 AI 訓練和推理、3D 設(shè)計和可視化、視頻處理、工業(yè)...
Ollama 和 OpenVINO 的結(jié)合為大型語言模型(LLM)的管理和推理提供了強大的雙引擎驅(qū)動。Ollama 提供了極簡的模型管理工具鏈,而 Op...
CPU渲染、GPU渲染、XPU渲染詳細對比:哪個渲染最快,哪個效果最好?
動畫渲染動畫3D渲染技術(shù)需要應對復雜的計算任務(wù)和精細的圖像處理,作為渲染技術(shù)人員,選擇合適的渲染模式,會直接影響制作效率和成品質(zhì)量。在主流的渲染模式分類...
VR/AR頭顯的功耗挑戰(zhàn)是許多計算密集型、始終在線的移動電子產(chǎn)品面臨的常見困境。想想家庭自動化中心、機頂盒、游戲系統(tǒng)和上網(wǎng)本。這些類型的應用越來越依賴于...
2023-06-29 標簽:cpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 457 0
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