AMD也不是说没有，但是起步做的比较晚，毕竟现在主流的框架TF也是可以使用AMDROCm进行训练的。所以但就...
它基于Cray Slingshot 10高性能可扩展互连架构,惠与(HPE)负责建造,共有560个节点,每个节点配备两颗AMD EPYC 7532处理器、四块NVIDIA A100计算卡,合计1120颗处理器、2240块计算卡。 EPYC 7532拥有32核心64线程(Zen2机构),A100计算卡则有6912个CUDA核心(Ampere架构),因此这套超算总共有多达35840个CPU核心、15482880...
AMD这些年一直是唯一一家同时拥有高性能x86 CPU处理器、GPU显卡、芯片组主板平台的厂商，3A平台可谓独一份的存在。眼下，Intel Xe独立显卡正在陆续推出，3I平台落地。只剩下NVIDIA有点无依无靠。自家平台的好处当然是更好的兼容性、协同性，比如说AMD提出了全新的“智能访问显存”(Smart Access Memory/SAM)技术。当...
amd的cpu加上nvidia的GPU做深度学习有什么坑？没有。我就是这么搭配的，主要是考虑intel的pcie通道太少...
在GTC 2022大会上,NVIDIA推出了Grace CPU Superchip,合共144个Arm v9架构CPU内核,通过NVLink-C2C进行连接,提供了900GB/s的连接带宽。眼看NVIDIA就要完成CPU、GPU和DPU三芯片战略,英特尔也有底牌亮出,那就是首个百亿亿次级计算GPU--Ponte Vecchio。自从Xe GPU架构发布后,英特尔回归显卡市场的野心显而易见。从入门...
7713 64-Core Processor server with 4x AMD Instinct MI250 OAM (128 GB HBM2e) 560W GPU with AMD Infinity Fabric™ technology vs. TensorRT v8.5.0.12 and FasterTransformer (v5.1.1 bug fix) with CUDA® 11.8 running on 2x AMD EPYC 7742 64-Core Processor server with 4x Nvidia A100...
AMD通过MI300系列加速卡，将CPU、GPU与HBM3内存集成在单一封装，在Llama 2-70B模型推理中，能耗比达到英伟达H100的1.8倍。其ROCm开源软件栈持续完善，已支持PyTorch、TensorFlow等主流框架。而英伟达则构建起包含CUDA-X、DGX超级计算机、NVIDIA AI Enterprise的完整生态，其Omniverse平台更将图形渲染与AI仿真深度融合，在...
3nm节点对决：AMD用TSMC 3nm工艺打造RDNA4架构，能效比预计再提升30%；NVIDIA则押注4N工艺，在RTX 50系中实现晶体管密度飞跃。先进封装革命：AMD的3D V-Cache技术将扩展至GPU，NVIDIA则用CoWoS-L封装实现芯片间10TB/s带宽。光子芯片曙光：两者均在研发光互连技术，用光速替代电信号传输，有望突破现有PCIe 5.0的物理...
机器学习的光线追踪类似于NVIDIA的DLSS中的光线重建技术，通过神经网络重新生成无法准确路径追踪的像素，实时预测和过滤颗粒状噪声。FSR Redstone还将支持机器学习帧生成，这与NVIDIA的DLSS 3类似，将补帧的负载转移到GPU内的AI加速器上，从而提升帧率和视觉效果。不过遗憾的是，就像FSR 4一样，FSR Redstone在发布时将...
AMD vs Nvidia:游戏性能 数十年来,更快的GPU使游戏开发人员能够创建越来越详细和复杂的世界。虽然AMD和Nvidia都能提供不同价位和性能的GPU产品,但在性能方面,Nvidia拥有明显的整体领先优势。如果你看一下我们的GPU性能等级,你会发现(不包括Titan卡,它并不只是针对...