在AI推理任务中,A40凭借其稳定的性能和适中的价格成为许多企业的首选。然而,与L40s相比,A40在计算能力和显存容量上存在一定差距。 A100 A100是一款基于NVIDIA Ampere架构的高端GPU,专为深度学习、AI推理等计算密集型任务而设计。它以其卓越的FP16和INT8低精度浮点性能著称,分别达到了312 TFLOPS和624 TOPS,这些性能在...
今天评测的三款GPU显卡是Quadro系列里的三款产品:分别是NVIDIA RTX™ A4000、NVIDIA RTX™ A4500、NVIDIA RTX™ A5000显卡,显存大小分别是16GB、20GB、24GB,搭配测试的塔式工作站主机是全新戴尔Precision 3660塔式工作站,搭载第十三代英特尔®酷睿™ i7-13700处理器,内存为32GB,硬盘为2T+256G SSD。 01模...
乍一看，核心数量、缓存容量增加的不多，但性能实现了飞跃，峰值AI算力高达125PFlops，也就是每秒12.5亿亿次浮点计算，堪比顶级超算。它可以训练相当于GPT-4、Gemini十几倍的下一代AI大模型，能在单一逻辑内存空间内存储24万亿参数，无需分区或者重构。用它来训练1万亿参数大模型的速度，相当于用GPU训练10亿参数。...
RTX 5090 D在生产力和AI方面的技术点也都点在了“刀刃”上,在FP4下,AI图像生成速度相比RTX 4090 D最高有150%以上的提升。 ▲RTX 5090 D与RTX 4090 D在部分代表性AI测试项目中的成绩对比 16499元的中国合规版RTX 5090 D,着实香爆了。 去年的英伟达Blackwell B200企业级核弹可以说成为数据中心GPU市场的AI新...
进入全面AI化的图形时代:NVIDIA RTX 50系列Blackwell架构浅析 ▲AI算力、神经网络渲染开始成为GPU和视觉计算最重要也是发展最快的部分。 ▲Blackwell的设计目标,神经网络变得更为重要。 ▲GeForce Blackwell神经网络渲染架构的特性一览。 Blackwell架构问世,我们对GPU计算的传统认识和定义正经历着深刻的变革。AI计算已经成为...
Transformer模型需要强大的硬件支持,例如200毫秒以下的响应时间。Artificial Analysis最近分析了AI模型性能和定价,特别指出AMD的“Antares” Instinct MI300X GPU加速器在运行Meta Platforms最新发布的Llama 3.1 405B模型方面可能会优于Nvidia的硬件。 考虑到开源PyTorch框架和Llama模型的优势,我们认为PyTorch/Llama组合将会非常...
NVIDIA ACE具体来说是一款借助生成式AI为NPC创作更多交互可能性的技术,现场这项名为NVIDIA Kairos ACE demo融合了NVIDIA与Convai合作的自动语音识别技术ACE Production Microservices,通过话筒进行自然语音对话,就可以从NPC身上获取信息和物品,这是以前游戏中都不敢想象的。
今天，更具性价比的NVIDIAA30（功耗165W）和A10（功耗150W） GPU也在MLPerf Inference v1.0中首秀。A30 GPU强于计算，支持广泛的AI推理和主流企业级计算工作负载，如推荐系统、对话式AI和计算机视觉。A10 GPU更侧重图像性能，可加速深度学习推理、交互式渲染、计算机辅助设计和云游戏为混合型AI和图形工作负载提供...
NVIDIA最强AI GPU跑游戏:竟然还不如核显 AI浪潮之下,NVIDIA A100无疑是当下最为火爆的产品之一,其实还有更先进一代的H100,早在去年3月份就发布了,但不久前才全面投产,用上的还不多。 NVIDIA H100基于GH100 GPU核心,定制版台积电4nm工艺制造,800晶体管,集成18432个CUDA核心、576个张量核心、60MB二级缓存,支持...
生成式AI引发了全球企业置顶AI战略的紧迫感，而早在5年前就开始推出DLSS深度学习超采样技术的NVIDIA，已在AI游戏消费场景的起跑线领跑。更不说ChatGPT的背后，也运用NVIDIA GPU所提供的强大算力，所以在AI与GPU相关的这些事上，NVIDIA以行业领导者身份在探索自己的解法。近日我们有幸独家专访到NVIDIA中国区消费业务总...