NVIDIA深度架构 本文介绍A100 GPU,NVIDIA Ampere架构GPU的重要新功能. 现代云数据中心中运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速的云计算的爆炸式增长.此类密集型应用程序包括AI深度学习(DL)训练和推理,数据分析,科学计算,基因组学,边缘视频分析和5G服务,图形渲染,云游戏等.从扩展的AI训练和科学计算,到扩展的推理应用程序,再到支持实时对话式AI,NVIDIA GPU提供了必要的功能,加速当今云数据中心中运行的众多复杂且不可预测的工作负载. N

NVIDIA安培架构 NVIDIA Ampere Architecture In-Depth 在2020年英伟达GTC主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋介绍了基于新英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU.本文将介绍新的A100 GPU,并描述NVIDIA安培体系结构GPU的重要新功能. 在现代云数据中心运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速云计算的爆炸式增长.这些密集型应用包括人工智能深度学习(AI deep learning,DL)培训和推理.数据分析.

1 GPU简介 图形处理单元GPU英文全称Graphic Processing Unit,GPU是相对于CPU的一个概念,NVIDIA公司在1999年发布GeForce256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡减少了对CPU的依赖,并进行部分原本CPU的工作(主要是并行计算部分).GPU具有强大的浮点数编程和计算能力,在计算吞吐量和内存带宽上,现代的GPU远远超过CPU. 目前NVIDIA最新的CUDA图形计算架构主要是Fermi架构和Kepler架构. 2  Fermi架构概述 上

NVIDIA安倍架构 NVIDIA Ampere ArchitectureNVIDIA The Heart of the World's Highest-Performing, Elastic Data Centers 一．现代数据中心中AI和HPC的核心 科学家.研究人员和工程师我们这个时代的达芬奇和爱因斯坦正致力于用人工智能和高性能计算(HPC)解决世界上最重要的科学.工业和大数据挑战.与此同时,企业甚至整个行业都在寻求利用人工智能的力量,从海量数据集中(包括内部和云中)获取新的见解.NVI

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV

NVIDIA CUDA C++ 编译器 nvcc 基于每个内核,既可以用来产生特定于体系结构的 cubin 文件,又能产生前向兼容的 PTX 版本. 每个 cubin 文件针对特定的计算能力版本,并且仅与相同主要版本号的 GPU 架构向前兼容. 例如,针对计算能力 3.0 的 cubin 文件支持所有计算能力 3.x 设备,但不支持计算能力 5.x 或 6.x 设备. 基于这个原因,为了确保与应用程序发布后引入的 GPU 架构的向前兼容性,建议所有应用程序都包含其内核的 PTX 版本. 注意:C

NVIDIA® Jetson TX1 是一台模块式计算机,代表了视觉计算领域近20年的研发成就,其尺寸仅有信用卡大小.Jetson TX1 基于NVIDIA Maxwell™ 架构,配有256个 NVIDIA CUDA® 核心和64位 CPUs,并具有出类拔萃的电源效率.此外,其还囊括了深度学习.计算机视觉.GPU 计算和图像处理等新技术.它是您值得拥有的完善的开发平台——包括开发者组件.工具.开发者平台.社区.支持.培训和产品设计包——因此其可以应付研究.原型设计.开发和生产.总之,Jetso

TEGRA K1 — 全球的移动处理器 创新的全新 Tegra K1 处理器包含 NVIDIA Kepler™ 架构 GPU,与全球强超级计算机和 PC 游戏系统所采用的 GPU 无异.这种 GPU 不但性能强劲,而且十分节能. 这意味着你现在可以在每一台采用 Tegra K1 的移动设备上畅享更令人难以置信的图形性能.强大的计算能力以及真正的特性. 包含 192 个 NVIDIA CUDA® 核心的 NVIDIA Kepler™ GPU - NVIDIA Kepler 是覆盖面极广的 GPU

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原文地址: https://blog.csdn.net/m0_37462765/article/details/74394932 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/yiran103/article/details/78532855———————————————— 英伟达gtx不仅可以用来玩游戏,就深度学习任务而言,gtx具备的算力并不亚于tesla专业显卡.并且,游戏卡的价

NVIDIA 认证系统 AI 是这个时代最强大的技术,需要新一代经过调整和测试的计算机来推动其发展. 自 1 月 27 日开始,可从 NVIDIA 合作伙伴处获取用于数据中心的新型加速服务器,推动 AI 和数据分析的发展.顶尖的系统制造商正在交付首批NVIDIA 认证系统,目前业内唯一通过现代工作负载测试的服务器. 得益于使用 NVIDIA Mellanox 网络连接的 NVIDIA 最新 GPU ,这些系统能够为 AI 提速.它们能够加快机器学习的速度,从不断增长的企业数据堆中挖掘洞察,寻找传

A100 GPU硬件架构 NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理群集(GPC),纹理处理群集(TPC),流式多处理器(SM)和HBM2内存控制器组成. GA100 GPU的完整实现包括以下单元: 每个完整GPU 8个GPC,8个TPC / GPC,2个SM / TPC,16个SM / GPC,128个SM 每个完整GPU 64个FP32 CUDA内核/ SM,8192个FP32 CUDA内核 每个完整GPU 4个第三代Tensor核心/ SM,512个第三代Tensor核心 6个HBM

cuSPARSELt开发NVIDIA Ampere结构化稀疏性 深度神经网络在各种领域(例如计算机视觉,语音识别和自然语言处理)中均具有出色的性能.处理这些神经网络所需的计算能力正在迅速提高,因此有效的模型和计算至关重要.神经网络剪枝(删除不必要的模型参数以生成稀疏网络)是一种在保持准确性的同时降低模型复杂性的有用方法. 为了利用细粒度的网络剪枝,NVIDIA Ampere GPU架构引入了细粒度的结构稀疏性的概念.在NVIDIA A100 GPU上,结构显示为2:4模式:每四个元素中至少有两个

在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据 如今,最流行的拍照设备智能手机可以捕获高达4K UHD的图像(3840×2160图像),原始数据超过25 MB.即使考虑到令人尴尬的低HD分辨率(1280×720),原始图像也需要超过2.5 MB的存储空间.存储少至100张UHD图像将需要近3 GB的可用空间. 显然,如果以这种方式存储数据,则会很快耗尽空间.这是图像压缩派上用场的地方.众所周知的JPEG格式可以将图像大小从30 MB缩小到3 MB. 对于深度学

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