近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，特别是深度学习模型的广泛运用，GPU（图形处理单元）在AI领域的重要性日益凸显。AI推理，即利用已训练模型对新数据进行预测的过程，对GPU提出了独特的需求。与模型训练阶段不同，推理阶段更侧重于能效比、延迟以及并发处理能力的优化。本文将深入探讨NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、...
不过,NVIDIA 的 GPU 在中国很难买到,尤其是 A6000。如果你需要高性能的 GPU 来运行推理任务,那么购买搭载了 GPU 的云服务可能是更方便且划算的方式。DigitalOcean 旗下的Paperspace 平台是专注 AI 模型训练的云 GPU 服务器租用平台,提供了包括 A5000、A6000、H100 等强大的 GPU 和IPU实例,以及透明的定价,可以比...
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支持。可以应用于AI推理和训练的A30和A10 GPU今年夏天开始会应用于各类服务器中。 A100云端AI推理性能比CPU...
3月18日,英伟达召开了年度NVIDIA GTC大会,在这个大会上,黄仁勋又放了核弹了,发布了AI芯片最新震圈之作——Blackwell GPU。 这个新的GPU,再次将英伟达自己之前的Hopper GPU颠覆了,真正拍死在沙滩上了。 新的GPU芯片有两款,一款是B100,这个之前已经透露过的芯片,B100 GPU的AI运算性能,是上一代Hopper构架的2倍多。
L40S作为新一代工作站GPU,除了在计算能力和显存方面的提升外,它也能够满足中型到大型模型的训练需求。特别是在图形处理和AI训练结合的场景下,L40S显示出了良好的应用潜力。在推理任务中,L40S凭借其出色的FP32和TensorCore性能,展现了高效处理复杂任务的能力。例如,多个动画工作室已经开始应用L40S进行高分辨率的3D渲染...
B200的AI训练性能是上一代Hopper H100 GPU的4倍,AI推理性能则高达30倍,能效比也提高了25倍。基于全新的Blackwell架构,B200还可以与Nvidia Grace CPU结合,构建新一代DGX SuperPOD计算机,利用新型低精度数值格式,实现高达11.5亿亿次(1.15亿exaflops)AI运算。
这方面最有话语权的自然是NVIDIA，一方面是专业级的GPU加速器近乎垄断整个行业，另一方面是消费级的GeForce RTX 40系列GPU正在各行各业变革体验。2018年，NVIDIA推出了全新的GeForce RTX 20系列GPU、RTX技术，首次通过专用的Tensor Core为AI提供全面加速，DLSS超分辨率技术正是AI在游戏中最领先、最直观的体现。即使是...
从2016年至今,NVIDIA在8年间推出了5代针对AI的GPU,实现了1000倍的AI算力提升,早就跑赢了半导体行业著名的摩尔定律,也为生成式AI的大热奠定了基础。 除了硬件上的提升,NVIDIA还持续在软件方案上进行迭代优化。要知道,全球能够提供AI算力的硬件方案商并不只有NVIDIA一家,其在图形加速领域的老对手AMD同样可以提供相当有...
AI PC当然就是搭载AI加速硬件的计算机，可以是CPU处理器，可以是GPU显卡，也可以是NPU神经网络单元，可以摆脱对云端联网的依赖，本地执行响应更快、延迟更低，也可以更好地保护隐私安全。其中，GPU加速提升效果无疑是最为突出的，尤其是RTX GPU内置了专用的加速器Tensor Core，可以显著加速AI性能。衡量AI性能的基本...
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。...