英伟达在GPGPU上迭代形成集成了张量核心（Tensor Core）的领域定制架构，2022年最新发布的H100 GPU基于4 nm工艺，可以提供2000 TFLOPS（万亿次浮点运算每秒）的算力。算力进化的路径二：先进工艺平台的挑战 集成电路尺寸的微缩能够带来单位面积算力指数的提升。在相同架构的不同工艺下，随着工艺节点的缩小，英伟达GPU单位...
英伟达提出的“黄氏定律”,预测GPU将推动AI性能实现逐年翻倍,采用新技术协调并控制通过设备的信息流,最大限度减少数据传输,来避免“存储墙”问题。 英伟达在GPGPU上迭代形成集成了张量核心(Tensor Core)的领域定制架构,2022年最新发布的H100 GPU基于4 nm工艺,可以提供2000 TFLOPS(万亿次浮点运算每秒)的算力。 算力进化...
英伟达提出的「黄氏定律」, 预测 GPU 将推动 AI 性能实现逐年翻倍, 采用新技术协调并控制通过设备的信息流, 最大限度减少数据传输, 来避免「存储墙」问题。 英伟达在 GPGPU 上迭代形成集成了张量核心(Tensor Core)的领域定制架构,2022 年最新发布的 H100 GPU 基于 4 nm 工艺,可以提供 2000 TFLOPS(万亿次浮点运...
英伟达提出的“黄氏定律”,预测GPU将推动AI性能实现逐年翻倍,采用新技术协调并控制通过设备的信息流,最大限度减少数据传输,来避免“存储墙”问题。 英伟达在GPGPU上迭代形成集成了张量核心(Tensor Core)的领域定制架构,2022年最新发布的H100 GPU基于4 nm工艺,可以提供2000 TFLOPS(万亿次浮点运算每秒)的算力。 算力进化...
英伟达提出的“黄氏定律”,预测GPU将推动AI性能实现逐年翻倍,采用新技术协调并控制通过设备的信息流,最大限度减少数据传输,来避免“存储墙”问题。 英伟达在GPGPU上迭代形成集成了张量核心(Tensor Core)的领域定制架构,2022年最新发布的H100 GPU基于4 nm工艺,可以提供2000 TFLOPS(万亿次浮点运算每秒)的算力。 算力进化...
英伟达在GPGPU上迭代形成集成了张量核心(Tensor Core)的领域定制架构,2022年最新发布的H100 GPU基于4 nm工艺,可以提供2000 TFLOPS(万亿次浮点运算每秒)的算力。 算力进化的路径二:先进工艺平台的挑战 集成电路尺寸的微缩能够带来单位面积算力指数的提升。在相同架构的不同工艺下,随着工艺节点的缩小,英伟达GPU单位面积芯片...
英伟达在GPGPU上迭代形成集成了张量核心(Tensor Core)的领域定制架构,2022年最新发布的H100 GPU基于4 nm工艺,可以提供2000 TFLOPS(万亿次浮点运算每秒)的算力。 算力进化的路径二:先进工艺平台的挑战 集成电路尺寸的微缩能够带来单位面积算力指数的提升。在相同架构的不同工艺下,随着工艺节点的缩小,英伟达GPU单位面积芯片...
英伟达在GPGPU上迭代形成集成了张量核心(Tensor Core)的领域定制架构,2022年最新发布的H100 GPU基于4 nm工艺,可以提供2000 TFLOPS(万亿次浮点运算每秒)的算力。 算力进化的路径二:先进工艺平台的挑战 集成电路尺寸的微缩能够带来单位面积算力指数的提升。在相同架构的不同工艺下,随着工艺节点的缩小,英伟达GPU单位面积芯片...
英伟达在GPGPU上迭代形成集成了张量核心(Tensor Core)的领域定制架构,2022年最新发布的H100 GPU基于4 nm工艺,可以提供2000 TFLOPS(万亿次浮点运算每秒)的算力。 算力进化的路径二:先进工艺平台的挑战 集成电路尺寸的微缩能够带来单位面积算力指数的提升。在相同架构的不同工艺下,随着工艺节点的缩小,英伟达GPU单位面积芯片...
安霸之后或许会出现更多的英伟达挑战者,三星的5纳米产能充足,价格估计不到台积电的1/4,超过1000TOPS算力也不是什么难事,超过4TFLOPS的GPUIP也有出现。就是ARM的A78架构比较昂贵。单纯从芯片指标挑战英伟达并不困难,难的是整体竞争力。 报告订购及合作咨询私信小编 ...