CUDA学习笔记（2）—— GPU虽然GPU具有强大的算力，但GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器，因此当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作。 GPU的存储体系根据GPU的类型不同，可以是逻辑上的，也可以是物理上的。对于集成显卡（即integra
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2023-07-25 23:38:30
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NVIDIA今天终于把全新的Fermi架构带到了世人面前，但并不是面向桌面市场的GeForce系列显卡，而是针对高性能计算(HPC)领域的Tesla 20系列并行处理器和系统。
2、面向数据中心客户的Tesla S2050/S2070 GPU 1U计算系统
－ 四GPU
－ 尺寸17.425×28.5×1.71英
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2023-07-26 20:48:54
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Memory kernel性能高低不仅仅和线程的执行方式相关，还和存储器的访问和管理密切相关。众所周知，memory的操作在讲求效率的语言中占有极重的地位。low-latency和high-bandwidth是高性能的理想情况。但是购买拥有大容量，高性能的memory是不现实的，或者不经济的。因此，我们就要尽量依靠软件层面来获取最优latency和bandwidth。CUDA将memory mod
Nvidia首席执行官Jensen Huang在日本GTC会议上的演讲中宣布了一系列消息，包括推出Tesla T4 GPU芯片，最新版本的TensorRT 5和TensorRT推理服务器，以及Jetson AGX Xavier开发人员套件。Tesla T4 GPU芯片Nvidia今天推出了Tesla T4 GPU芯片，以加速数据中心深度学习系统的推理。T4 GPU采用2560个CUDA内核和320
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2023-07-26 20:48:36
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sram vs dram：静态随机访问存储器（Static Random-Access Memory, SRAM）是随机访问存储器的一种。所谓的“静态”，是指这种存储器只要保持通电，里面储存的数据就可以恒常保持。相对之下，动态随机存取存储器（DRAM）里面所储存的数据就需要周期性地更新。动态随机存取存储器（Dynamic Random
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，游戏卡的价格相比专业卡要便宜不少。那么二者之间的差异是什么呢？ 首先，gtx的单卡计算性能和tesla差别不大。虽然英伟达大幅削减了gtx的FP16性能，使其聊胜于无。但gtx的INT8性能并未受到影响。 然而，由于互联特性的缺失，gtx在多卡计算时会有性能损失，集群组网方面更是难堪重任。以下内容
人们一直希望计算机内存变得容量更大、速度更快、功率更低、物理尺寸更小。这些需求正推动着 DRAM 技术不断发展。在过去几年中，多次技术增强已经推进了主流DRAM 的发展，如 SDRAM (同步 DRAM)、DDR (双倍数据速率) SDRAM、DDR2 SDRAM、DDR3 SDRAM、DDR4SDRAM、LPDDR (低功率DDR)、GDDR2 (图形DDR2)、GDDR3、GDDR4和GDDR
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2023-07-24 16:37:22
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参考资料：http://www.anandtech.com/show/3851/everything-you-always-wanted-to-know-about-sdram-memory-but-were-afraid-to-ask SDRAM(Synchronous dynamic random access memory)，同步动态随机访问内存，通常包括
想必大家都知道，显卡巨头Nvidia公司的产品可以分为三大类：科学计算卡（Tesla）、专业图形卡（Quadro）和家用显卡（Geforce）类。可是同样都是显卡，为什么Geforce卡只需要几千块，而Tesla计算卡能卖到5-6万呢？FP64双精度浮点计算能力强 对于专业卡而言，仅强调FP32单精度运算速度是不够的，毕竟进行生化模拟，比如化学分析和生物遗传学对数学精度的要求远远高于图形
据外媒报道，特斯拉汽车公司人工智能（AI）总监安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)日前参加2018年TRAIN AI大会时，剖析了该公司构建自动驾驶仪（Autopilot）计算机视觉解决方案的方法。据介绍，Autopilot编程团队主要分为两部分：第一个团队构建了神经网络本身，而第二个团队则专注于神经网络的实际编程，它包括选择已标注的图像，帮助神经网络学习。他的演讲题目是“构建软件2.
DRAM的结构及特点现代DRAM内存系统主要由内存控制器和内存芯片组成，DRAM芯片是一个由块（Bank），行（Row），列（Column） 组成的三维结构。Bank： 一个二维的存储矩阵，包含Row和Column，单个Bank有若干行若干列，一行一般存储着连续的几KB的数据。Rank： 一个Rank由一组Bank组成（一般来说1个Rank包含8个Bank），同一个Rank里面的Bank能同时访问
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2023-09-24 06:31:03
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1.FSD Overview通过8台相机(36HZ)采集数据(960*1280的RGB图像)在自研的2颗*FSD chip(72TOPS(int8))上进行超过1000种不同任务的感知预测包括但不限于下面的超过50种Main Task:Moving Objects:Statics Objects:Enviroment Tags:每个Main Task下面还有若干Sub tasks,例如车辆检测还包
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2023-06-25 16:47:57
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当今计算设备中使用了各种各样的易失性和非易失性内存单元，与静态随机存取存储器（SRAM）相比，动态随机存取存储器（DRAM）是最常用的架构之一，因为它具有成本效益。本文简要概述了不同类型的DRAM之间的主要区别，包括同步动态存取存储器（SDRAM）和各种类型双倍数据速率（DDR）。什么是DRAM？DRAM由一系列电容器组成，旨在为随机存取存储器（RAM）存储单个比特。RAM是一种可以访问数据元素的
异构计算再添新秀TESLA GPU特性Tesla K80Tesla K40GPU2 颗 Kepler GK2101 Kepler GK110B峰值双精度浮点性能2.91 Tflops (GPU 动态提速频率)1.87 Tflops (基础频率)1.66 Tflops (GPU 动态提速频率)1.43 Tflops (基础频率)峰值单精度浮点性能8.74 Tflops (GPU 动态提速频率)5.6
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精选
2015-03-06 23:44:57
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特斯拉 开源 在本版开源新闻综述中，我们将看看特斯拉（终于）开始遵守GPL，腾讯的新开源AI，开源保险政策等等。 特斯拉开始遵守GPL 与许多公司一样，电动汽车制造商特斯拉（Tesla）使用GPL ed软件来快速启动并运行。 像许多公司一样，特斯拉在遵守该许可要求方面一直很慢。 但这已经开始改变 。 经过多年的哄骗，该公司“现在正在发布其软件的某些部分，这将对特斯拉黑客和安全研究人员很有用。”
NVIDIA的GPU产品主要有GeForce、Tesla和Quadro三大系列，虽然从硬件角度来看它们都采用同样的架构设计，也都支持用作通用计算(GPGPU)，但因为它们分别面向的目标市场以及产品定位的不同，这三个系列的GPU在软硬件的设计和支持上都存在许多差异。其中Quadro的定位是专业用途显卡而Tesla的定位是专业的GPGPU，单价相对较高，也都很少会被用作其他用途。但面向消费者的GeFo
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2023-08-10 20:13:27
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计算显卡对比（20190103- ）1、科学计算显卡的几个主要`性能指标`：2、性能指标比较3、优缺点4、FP64`双精度`浮点计算能力强（[参考]()）5、FP16`半精度`计算能力强 显卡巨头Nvidia公司的产品可以分为三大类：科学计算卡（Tesla）、专业图形卡（Quadro）和家用显卡（Geforce）类。可是同样都是显卡，为什么Geforce卡只需要几千块，而Tesla计算卡能卖到5
硬件能力
基于GPU并行处理的优势，Tesla P100能够实现数百CPU服务器节点性能。DGX-1采用NVIDIA新Pascal架构的Tesla P100显卡系列，数据处理速度是NVIDIA 此前Maxwell架构——才刚于2014年推出 ——显卡系列的12倍。据NVIDIA官网消息，DGX-1共装入8组各内建16BG存储器的Tesla P100显卡，配置英特尔
# DRAM的硬件架构实现指南
在计算机领域，动态随机存取内存（DRAM）是最常见的内存类型之一。了解其硬件架构是每个开发者的重要技能。本文将指导你如何实现DRAM的硬件架构，讲解整个过程，提供必要的代码，并通过图表的形式帮助你更好地理解。我们将按照以下步骤进行：
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 了解DRAM基本结构 |
| 2
前言如果说车辆智能化是未来，那么智能电气架构一定是其基础。上篇文章我们也讲过，特斯拉的三个分布式区域控制器已基本实现了智能电气架构，但是你搞清楚了特斯拉怎么实现智能电气架构，就能指导大众和福特实现智能电气架构吗？答案显然是否定的。就像张笑宇老师说的，鸡蛋变成鸡的学问可以指导鸡，但是怎么能够帮助到鸭呢？本文将从特斯拉、大众与福特3款新型SUV的电气架构对比开始分析，看特斯拉为何能领先业界6年实现智能
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2023-10-30 16:01:20
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