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Nvidia 是全球圖形技術和數字媒體處理器行業領導廠商，NVIDIA的總部設在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個國家和地區擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進的專業技術，在并行處理方面實現了諸多突破。公司創立于1993年1月，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。

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英偉達神奇研究：用別的模型權重訓練神經網絡，改神經元不影響輸出！

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英偉達L40S GPU及A100、H100對比分析

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英偉達a100和h100哪個強?英偉達A100和H100的區別

英偉達a100和h100哪個強? 就A100和H100這兩個產品來說，它們雖然都是英偉達公司的高性能計算產品，但是面向的市場和應用場景不同，所以不能簡單...

2023-08-09 標簽：接口 GPU 數據中心 5.0萬 0

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2023-08-08 標簽：gpu 英偉達 A100 3.7萬 0

生成式ai會帶來怎樣的改變？生成式AI引領各行各業邁向高效新時代

2022 年 11 月 22 日是一個歷史性時刻，給各行各業帶來了震撼和影響。那一天，OpenAI 發布了有史以來最先進的 AI 聊天機器人 Chat...

2023-08-04 標簽：cpu NVIDIA gpu 2002 0

a800怎么樣 a800和A100顯卡區別

時間推回到2022年11月，英偉達推出了中國特供版GPU芯片A800，可以直接取代A100系列，是專門為了解決美國商務部半導體出口新規而設計。其芯片數據...

2023-07-31 標簽：顯卡英偉達 A100 1.1萬 0

NVIDIA JETSON載板設計開發教程 NVIDIA SDK Manager對載板進行自定義

NVIDIA SDK Manager 是在 NVIDIA Jetson 開發者套件上安裝 NVIDIA JetPack SDK 的必備工具。它提供了一...

2023-07-28 標簽：NVIDIA SDK 英偉達 2246 0

英偉達 H100 vs 蘋果M2 大模型訓練，哪款性價比更高？

訓練和微調大型語言模型對于硬件資源的要求非常高。目前，主流的大模型訓練硬件通常采用英特爾的CPU和英偉達的GPU。然而，最近蘋果的M2 Ultra芯片和...

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一種用于新穎未知動態物體的因果 6 自由度姿態跟蹤和 3D 重建的新方法。該方法利用了并發跟蹤和神經重建過程的新穎共同設計，能夠在幾乎實時的在線環境中運...

2023-07-03 標簽：3D 通信英偉達 721 0

通往AGI之路：揭秘英偉達A100、A800、H800、V100在高性能計算與大模型訓練中的霸主地位

英偉達前段時間發布GH 200包含 36 個 NVLink 開關，將 256 個 GH200 Grace Hopper 芯片和 144TB 的共享內存連...

2023-06-29 標簽：AI 英偉達 Agi 3.0萬 0

不同技術架構AI芯片比較

2022年12月，OpenAI發布基于GPT-3.5的聊天機器人模型ChatGPT，參數量達到1750億個。ChatGPT引領全球人工智能浪潮，人工智能...

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詳解英偉達芯片在自動駕駛的軟件移植設計開發

整體上看，Orin系列芯片頂層SOC架構的模塊主要由三部分處理單元組成：即 CPU、GPU 和硬件加速器組成。以當前較火的Orin-x作為典型說明英偉達...

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GPU平臺生態：英偉達CUDA和AMD ROCm對比分析

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2023-06-06 標簽：amd gpu C語言 2942 0

英偉達新發GH200對PCB的影響如何？

DGX H100的架構為典型的機架式服務器，8個GPU之間通過4個NVLink Switch在1張UBB板中完成，而GH200的架構中因GPU與CPU完...

2023-06-05 標簽：cpu 英偉達 1167 0

英偉達深耕GPU高性能計算的的核心戰略

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2023-05-31 標簽：gpu 人工智能機器學習 726 0

國內外GPU市場現狀分析

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2023-05-23 標簽：處理器 gpu 人工智能 1532 0

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2023-05-05 標簽：amd 英特爾 gpu 6473 0

基于 TPU v4的超級計算機性能解析

谷歌張量處理器（tensor processing unit，TPU）是該公司為機器學習定制的專用芯片（ASIC），第一代發布于 2016 年，成為了 ...

2023-04-23 標簽：連接器 gpu TPU 1298 0

英偉達Jetson設備上的YOLOv8性能基準測試

我們將談論在不同的NVIDIA Jetson 系列設備上運行YOLOv8 模型的性能基準測試。我們特別選擇了3種不同的Jetson設備進行測試，它們是 ...

2023-04-12 標簽：AI 基準測試模型 7439 0

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