该设计还带来了 CUDA-X,这是 Nvidia 用于 Arm 处理器的 CUDA GPU 的特殊版本开发语言。 推出Nvidia Magnum IO 套件,旨在帮助数据科学家和 AI 以及高性能计算研究人员在几分钟而不是几小时内处理大量数据。它经过优化,消除了存储和 I/O 瓶颈,可为多服务器、多 GPU 计算节点提供高达 20 倍的数据处理速度。 Nv...
英伟达宣布,针对大型语言模型训练(LLM)设计,推出全新的H100 NVL计算加速卡。其搭载了两个基于Hopper架构的H100芯片,顶部配备了三个NVLink连接器,使用了两个相邻的PCIe插槽。英伟达去年就推出了H100,拥有800亿个晶体管,相比上一代的A100,有着六倍的性能提升以及两倍的MMA改进。其采用了CoWoS 2.5D晶圆级封装,...
本课程旨在帮助学生了解机器学习硬件的各个方面,包括机器学习相关的硬件和运行及操作系统、应用于机器学习的GPU图形处理器的研究、服务于机器学习的硬件加速器的设计,最后还有会以谷歌云部署为例,讲解其核心技术原理Tensor Processing Unit TPU...
之所以要推出这个架构,Neal表示有两方面的原因,一方面是可以让芯片设计公司在单核上做差异化,利用IP核构建神经网络加速器,而不需要把第三方GPU整合在一起,差异化对激烈的市场竞争而言非常关键;另一方面是神经网络行业正在快速发展,新技术、新框架需要可编程性和扩展性更强的SoC。除此之外,3NX在安全性方面也有...
商汤DeepLink的设计初衷是为了优化AI算法在各种硬件平台上的执行效率,特别是针对GPU等硬件加速器的性能优化。其核心目标与NVIDIA的CUDA相似,即提供一个开发者友好的编程模型和工具链,帮助研究人员和工程师更高效地利用硬件资源,开发出运行速度更快、能耗更低的AI应用。
虽然Transformer和CNN在算法层面有各自的独特性,但在硬件加速器设计中确实存在一些可以共用的部分: 1. **并行计算引擎**: - 无论是Transformer还是CNN,都需要执行大量的向量和矩阵运算,因此可以共享高度并行化的计算核心。这些核心可以是SIMD(单指令多数据)处理器、GPU的CUDA核心、或者专用的矩阵/向量处理单元。
高通发布了《 通过 NPU 和异构计算开启终端侧生成式 AI 》白皮书,阐述了终端侧生成式AI 的发展趋势,以及高通骁龙处理器的多模块异构计算引擎,特别是 NPU 的设计及能 够以极低功耗实现持续稳定的高峰值性能优势,看好 NPU 技术发展硬件加持下 AI PC 渗 透率增加。高通在 AI 方面采用的是异构计算引擎思路,由 Kryo...
【晟联科完成超亿元人民币B轮融资】金十数据11月13日讯,近日,晟联科完成超亿元人民币B轮融资,由元禾璞华领投,锐成芯微、南通临港东久基金、临港科创投跟投。本轮融资款项将主要用于高速Serdes IP及芯片产品的研发及量产。晟联科是一家半导体芯片IP设计服务商,为加速算
英伟达宣布,针对大型语言模型训练(LLM)设计,推出全新的H100 NVL计算加速卡。其搭载了两个基于Hopper架构的H100芯片,顶部配备了三个NVLink连接器,使用了两个相邻的PCIe插槽。 英伟达去年就推出了H100,拥有800亿个晶体管,相比上一代的A100,有着六倍的性能提升以及两倍的MMA改进。其采用了CoWoS 2.5D晶圆级封装,单芯片...
英伟达宣布,针对大型语言模型训练(LLM)设计,推出全新的H100 NVL计算加速卡。其搭载了两个基于Hopper架构的H100芯片,顶部配备了三个NVLink连接器,在服务器里使用了两个相邻的PCIe全长插槽。 英伟达去年就推出了H100,拥有800亿个晶体管,相比上一代的A100,有着六倍的性能提升以及两倍的MMA改进。其采用了CoWoS 2.5D晶圆...