NVIDIA英伟达GPU计算 今天10:37 来自微博网页版 #NVIDIA##GTC25#【GTC25 | NVIDIA 借助由超级芯片提供支持的 CUDA-X 库加速科学和工程发展】借助由 NVIDIA 超级芯片提供支持的 NVIDIA CUDA-X 库,各类科学家和工程师能够更快地解决棘手问题。NVIDIA GTC 全球 AI 大会上宣布,开发者现在可以通过 CUDA-X 与新一...
NVIDIA英伟达GPU计算 3月5日 18:17 来自微博网页版 #NVIDIA# 生成式 AI 正在通过自动化概念创建和使用实时逼真渲染技术改变产品设计的方式,减少了对实物原型的需求。配备先进 AI 加速功能的 NVIDIA RTX AI 工作站能够在数周内完成原本需要数个季度的流程。点击了解更多:O网页链接 û收藏 ...
NVIDIA Cloud Solutions on Demand NVIDIA GPU-powered solutions are available globally through all major cloud service providers (CSPs). Access the benefits of the cloud, right-sized GPU resources, and flexible pay-as-you-go pricing options. ...
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伴随Volta架构,英伟达持续打磨软件栈,相继发布了新版的CUDA9.0、cuDNN、cuBLAS、TensorRT等深度学习领域加速库,充分挖掘了Volta提供的新能力、新特性,从而放大了硬件的加速效果。这里也不得不佩服,英伟达在软硬件协同设计方面的卓越能力。 上一篇 TechThinker:Nvidia GPU架构研读系列——Pascal11 赞同 · 0 评论...
NVidia GPU的计算单元和存储层级 GPU中的Cache和Shared Memory机构 数据Load指令 广播语义的常量Cache 寄存器reuse和Prefetch 总结 参考 前文介绍了NVidia GPU指令集架构中的寄存器部分,对于一个GPU程序而言,这些寄存器数据最初来自于外部存储结构,如何将数据从外部存储结构搬运到寄存器,以及在搬运过程中经过哪些Cache对程序...
NVIDIA GPU 为全球数百万台台式机笔记本电脑工作站和超级计算机提供动力加速了消费者专业人士科学家和研究人员的计算密集型任务 开始使用 CUDA 和 GPU 计算并免费加入我们的NVIDIA 开发者计划。 了解CUDA Toolkit 了解Data center用于技术和科学计算 了解RTX用于专业可视化 ...
正如黄仁勋喜欢说的那样，摩尔定律已死——在本月的英伟达 GTC 大会上，这位 GPU 巨头的首席执行官透露了计算扩展法则究竟有多么不再适用。站在舞台上，黄仁勋不仅展示了芯片设计公司的下一代 Blackwell Ultra 处理器，还透露了关于未来两代加速计算平台的惊人细节，包括一个配备 576 个 GPU 的 600kW 机架规模系统...
项目主页: https://github.com/NVIDIA/nccl 介绍 针对GPU 间通信的优化原语 NCCL(发音为“Nickel”)是 GPU 标准通信例程的独立库,可实现全归约、全收集、归约、广播、归约分散以及任何基于发送/接收的通信模式。它经过优化,可在使用 PCIe、NVLink、NVswitch 的平台以及使用 InfiniBand Verbs 或 TCP/IP 套接字的...
CUDACore是NVIDIAGPU上的计算核心单元,用于执行通用的并行计算任务,是最常见的核心类型。NVIDIA通常使用最小的运算单元来表示自己的运算能力,CUDACore指的是一个执行基础运算的处理元件。通常来说,CUDACore的数量对应的是FP32计算单元的数量。这意味着CUDACore的数量越多,GPU在处理通用计算任务时的性能越强大。