与此同时,Ascend 910B还搭载了64GB HBM显存,并提供了高达400G/S的互联带宽,确保了数据传输的高效性。这些先进的技术特性使得Ascend 910B在处理复杂的AI任务时能够迅速完成数据交换和计算,从而大幅提升了计算效率! û收藏 1044 81 ñ1152 评论 o p 同时转发到
数据传输能力:昇腾910B的显存不仅容量大,而且数据传输能力也非常强。其互联带宽可达数百GB/s(有说法为400GB/s,也有说法指出其带宽最高可达1600GB/s,这可能与具体配置或测试环境有关),这有助于在处理大型语言模型等复杂任务时保持高效的数据交换。 综上所述,昇腾910B的64GB HBM2E显存为其在AI领域的出色表现提供...
先进制程与封装：昇腾910C采用中芯国际第二代7nm（N+2）工艺，集成约530亿个晶体管，通过Chiplet双芯片封装技术将两颗昇腾910B Die整合，突破单芯片物理极限，使HBM2e显存容量达128GB，带宽提升至6.4TB/s，较初代昇腾910提升100%。架构优化：基于达芬奇架构3.0设计，定位高性能计算与智能推理场景，通过对架构的优...
Atlas 300T 训练卡采用了1颗高性能Ascend 910 AI处理器，显存为容量为32GB ，带宽为1228GB/s ，最大...
假如910C性能是简单的910B*2,那还算可以了,因为带宽本来也不高,性能冒高也没用 来自iPhone客户端11楼2024-12-20 19:38 回复 briankwok 7225A 1 前排围观咸阳仔 来自Android客户端12楼2024-12-20 19:43 回复 linjiepsp 8+64 9 主要还是和台积电的制程差距带来的能耗差距,万卡集群电老虎太恐怖,电费带...
H20基于Hopper GPU架构,运算能力达到296 TFLOPs,内存带宽高达4.0 Tb/s。而Ascend 910B采用达芬奇架构,半精度(FP16)运算能力达到320 TFLOPS,整数精度(INT8)运算能力为640 TOPS。在训练大规模语言模型时,Ascend 910B的效率高达80%,并在测试性能上超过NVIDIA A100约20%。