算力概念TOPS操作亿次每秒Tera Operation per s=10^12TOPS=10^12 Tera GOPS=10^9 Giga MOPS=10^6 millionTFLOPS=float OPS 浮点操作算力 PFLOPS=10^15 千亿 1 alexnet：1.4GOPS 也是0.0014TOPS 2 Resnet152：22.6GOPS 也是0.0226TOPS自动驾驶L3，4
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2024-03-01 13:49:42
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据悉，在2023年算力大会期间算能科技、寒武纪等国产GPU厂商也获得了ChatGLM2-6B模型适配认证，下面我们就国产化GPU和高端GPU到底有多大差距和ChatGLM2-6B模型是什么模型，能决绝那些问题等方面展开聊一下。 文章目录什么是GPU？国产化GPU羲彩®G100（图形处理GPU）羲云®C500（通用计算GPU）曦思®N100（推理GPU）算能 SC5（AI加速卡）算能 SC7（AI加
文-William Koehrsen
译- Allen
近年来，数据科学呈现出了两个明显的趋势: 1.越来越多的数据分析和模型训练通过云计算完成 2.机器学习工作流水线（英文名称为pipeline）自身正在通过算法进行优化 使用Google Colab进行云计算 如今，几乎每个人都拥有自己的计算机。但笔记本电脑和台式电脑一般只适用于
This blog is a chinese version of xoppa's Libgdx new 3D api tutorial. For English version, please refer to >>LINK<<在这一章中，你将看到在Libgdx中是如何使用Materials的。Material是基于Shader的，所以这一节其实是上一节教程的续，上一节中
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2024-10-05 14:27:39
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系列文章目录在机器学习之Win10 64位下安装Cuda+Cudnn文中，我们已经简单的阐述了一下gpu在机器学习中性能好于cpu，但是到底有多大的差距呢？刚开始的同学没有一个直观的认识（主要是我自己也没有直观的认识），在此记录一下吧。 我们采用同样的一个简单的基于VGG16的图像分类代码来对比一下，如果有误导或者理解不到位的地方，恳请指正，谢谢！服务器虽然有点旧，但是还是可以看出问题的！ 图像分
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2024-03-07 19:29:57
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gpu算力cuda版本torch版本终于搞懂了！首先！cuda版本需要和gpu算力匹配：查看gpu的名称算力—在python控制台中/cmd终端python控制台中import torchtorch.cuda.get_device_name(0)得到显卡的名字torch.cuda.get_arch_list()返回此库编译所针对的 CUDA 架构列表终端中nvidia-smi其中显示的CUDA V
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2024-08-29 21:07:18
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对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和Jupyter
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2024-06-07 12:51:47
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环境ubuntu20.04 RTX3080 conda虚拟环境问题描述使用pytorch时遇到报错：UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install s
背景介绍数据、算法和算力是人工智能技术的三大要素。其中，算力体现着人工智能(AI)技术具体实现的能力，实现载体主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四类器件。CPU基于冯诺依曼架构，虽然灵活，却延迟很大，在推理和训练过程中主要完成其擅长的控制和调度类任务。GPU以牺牲灵活性为代价来提高计算吞吐量，但其成本高、功耗大，尤其对于推理环节，并行度的优势并不能完全发挥。专用ASIC芯片开发周期长，资金投
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2024-06-18 05:14:08
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GPU加速计算NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和高性能计算 (HPC)，在各种规模上实现出色的加速，应对极其严峻的计算挑战。作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎，A100 可以高效扩展，系统中可以集成数千个 A100 GPU，也可以利用 NVIDIA 多实例 GPU (MIG) 技术将每个 A100 划分割为七个独立的 GPU 实例，以加速各种规模的
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2024-04-13 10:04:15
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现在有市场消息表示，NVIDIA正计划减少A800 GPU的产量，以促进其更高端的H800 GPU 的销售。很显然NVIDIA是希望从H800 GPU上获得更多销售量，从中国市场获得更多利益。而且最近一段时间有传闻美国要彻底封杀AI芯片的出口，让国内甚至连A100和H800都无法买到，所以受到这个传闻的影响，国内厂商这段时间疯狂采购NVIDIA的GPU，而现在NVIDIA减产A800，同时将产能
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2024-08-26 20:21:31
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安装tensorflow-gpu版本 首先需要知道tensorflow-gpu的要求 这个可以上官网查 ensorflow-gpu 2.0.0-alpha0的要求如下： 这里边都说了有关 显卡驱动的 ，cuda的，cudnn的 当把这三个都安装好，再安装tensorflow-gpu就行了。 （现在的显卡一般都能用，只要不是七八年前的就行，算力大于3.1 就行https://developer.nv
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2024-05-06 16:00:09
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01 算力，已经成为先进生产力当前承载算力的基础设施是各种规模的的数据中心，从几十个服务器节点的小规模企业级计算中心到数万个节点的巨型数据中心，通过云计算的模式对应用层客户提供存储、软件、计算平台等服务。这个生态直接承载了全球数十万亿美元规模的数字经济，而且对全球服务业、工业、农业的渗透率随着大数据、5G、人工智能等技术的发展还在不断提高。算力，已不仅仅是一个技术指标，它已经成为了先进生产力的代表
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2024-03-27 08:45:37
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GPU的TFLOPS（Tera FLOPS）指的是每秒可以进行的万亿次浮点运算（Floating Point Operations Per Second）。计算GPU的TFLOP
前言恒源智享云是一个专注 AI 行业的共享算力平台，旨在为用户提供高性比价的GPU云主机和存储服务，让用户拥有高效的云端编程和训练体验，不再担忧硬件迭代/环境搭建/数据存储等一系列问题。一、进入官网新手注册可领代金券。1.创建实例在 用户中心 中左侧选择 实例与数据 - 我的实例。在实例列表上方点击 创建实例在 购买实例 页面选择计费方式与主机配置。计费模式：支持 包月、包周 和 按量 三种模式，
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2023-10-27 17:19:13
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云计算（七）：计算的概述与未来算力的定义计算的分类计算的量度计算的发展云计算、超算和智算的关系与区别计算的未来冯诺依曼结构的瓶颈突破，存算一体技术或将改变计算架构摩尔定律的尽头，精度的极限，Chiplet可能是最现实技术路径量子计算光子计算神经拟态计算（类脑计算） 算力的定义算力是设备根据内部状态的改变，每秒可处理的信息数据量。——2018年诺贝尔经济学奖获得者William D. Northa
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2024-03-22 14:44:55
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黄老板的 RTX 30 系列显卡 9 月 17 日就要发售了，现在我要怎么买 GPU？很急很关键。
在 9 月 2 日 RTX 30 系列发布时，英伟达宣传了新显卡在性能上和效率上的优势，并称安培可以超过图灵架构一倍。但另一方面，除了 3090 之外，新一代显卡的显存看起来又有点不够。在做 AI 训练时，新一代显卡效果究竟如何？
近日，曾经拿到过斯
安装了3天，终于成功了，记录一下辛酸史！提示：GPU算力5.0以上可以跟下面一样安装，GPU算力3.5的，关于版本的地方需要改为以下版本（小编用笔记本装了后训练时因内存不够一直出错，含泪换台式机装了这个版本）：CUDA9.0 CUDNN7.6.5 python3.6 VS：2017 torch：conda install pytorch1.1.0 torchvision0.3.0 cudatool
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2024-05-11 20:28:54
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1. CPU一般来说CPU运算能力最弱，CPU虽然主频最高，但是单颗也就8核、16核的样子，一个核3.5g，16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。 2. DSPDSP虽然主频不如CPU,但是胜在乘法器多，随随便便带16个乘法器，还是浮点的。再来个4核，8核，还有特定的算法硬件加速，所以虽然主频只有1,2g但是运算能力还是比CPU强。当然现在出现了带专用乘法器的CP
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2024-03-17 14:51:14
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人工智能这两年的火爆大家有目共睹，取得的一些技术进步大家想必也有所耳闻。这里就来谈谈人工智能的三要素：数据、算力和算法。首先，这三要素缺一不可，都是人工智能取得如此成就的必备条件。如果非要给这三者排个序的话，我认为应该是数据、算力和算法。第一是数据。因为人工智能的根基是训练，就如同人类如果要获取一定的技能，那必须经过不断地训练才能获得，而且有熟能生巧之说。AI也是如此，只有经过大量的训练，神经网络
