#include<cuda.h>voidvecAdd(float*A,float*B,float*C,intn){intsize=n*sizeof(float);float*A_d,B_d,C_d;…1.// Allocate device memory for A, B, and C// copy A and B to device memory2.// Kernel launch code –to have the device// to perform the actual vector addition3.// c...
在准确性方面，cVector向量计算一体机、向量数据库A、向量数据库B和向量数据库C的数据准确度一致，通过了中国软件评测中心(工业和信息化部软件与集成电路促进中心)单项性能测试。cVector向量计算一体机在亿级乃至百亿千亿向量规模的的入库和查询等方面具有显著的性能优势，可帮助提高大模型推理的服务性能和服务质量，并...
cVector向量计算一体机在亿级乃至百亿千亿向量规模的的入库和查询等方面具有显著的性能优势,可帮助提高大模型推理的服务性能和服务质量,并能明显降低其基础设施建设成本,助力类ChatGPT等人工智能企业以更优的性价比解决算力不足的问题。 在具体应用方面,对于生成式AI相关企业,cVector向量计算一体机主要面向大模型推理应用...
/usr/local/cuda/bin/nvcc main_gpu.cu -o VectorSumGPU 1. 4.2 实践向量相加 编译之后得到可执行文件 VectorSumCPU 和 VectorSumGPU 之后,我们可以执行一下比较下运行时间 (注意要在 linux 下运行): 在CPU 下,执行1000000000次加需要4.18秒。 ./VectorSumCPU 1000000000 1000000000 4.18261 1. 2. 3. 在GPU...
在人工智能大规模图像检索场景中，“cVector向量计算一体机”较之GPU服务器，同等算力所需成本大幅下降，有助于解决当前同等投入规模情况下，仅依靠GPU算力不足以支撑大规模图像检索应用的难题。在生成式AI场景中，主要工作是对大模型的训练和推理，其中大模型训练仍是主要依赖GPU的领域，而“cVector向量计算一体机”...
// 计算左边缘元素之和 for (int i = 1; i < rows - 1; ++i) { sum += matrix[i][0]; } // 计算右边缘元素之和 for (int i = 1; i < rows - 1; ++i) { sum += matrix[i][cols - 1]; } return sum; } int main() { vector<vector<int>> matrix = { {1, 2, 3, 4...
6月13日,云创数据(股票代码:835035)公布了关于北交所2022年年报二次问询函回复,其中关于云创数据“cVector向量计算一体机”的商业价值,让众多投资者高度认可。 AI时代一切AI化,而AI化的本质则是向量化,然而向量化计算成本高昂,由此导致服务质量受限。因此,目前ChatGPT、AutoGPT等主流的生成式AI普遍采用了向量数据库...
在准确性方面,cVector 向量计算一体机、向量数据库A、向量数据库B和向量数据库C的数据准确度一致,通过了中国软件评测中心(工业和信息化部软件与集成电路促进中心)单项性能测试。 cVector向量计算一体机在亿级乃至百亿千亿向量规模的的入库和查询等方面具有显著的性能优势,可帮助提高大模型推理的服务性能和服务质量,并...
每经AI快讯，云创数据近日在接受调研时表示，公司cVector向量计算一体机是一款软硬件一体化的产品，主要通过自主研发的高维向量计算硬件加速算法软件、分布式并行计算框架软件等，从而实现由优化的CPU代替GPU实现基于硬件加速的向量计算，相当于是从硬件层面实现向量数据库的功能。每日经济新闻 ...
{0.0,0.0,0.0};//迭代向量22doubleβ0 =0.0;//β(k-1)23doubleβ1 =0.0;//βk24doubleη0 =0.0;//向量u(k-1)的二范数25doubleε =0.0;//计算的精度26printf("待求特征值和特征向量的矩阵A:\n");27printMatrix(a, M, M);28printf("\n");29printf("初始向量u0:\n");30printVector(uk0,...