回答:1.數(shù)據(jù)量太大,比如上億,就用oracle,優(yōu)點上億數(shù)據(jù)對Oracle來說輕飄飄的,也不用太多優(yōu)化配置,缺點安裝比較麻煩,上手比較慢。2.數(shù)據(jù)量較大,比如千萬級,用postgresql,它號稱對標Oracle,處理千萬級數(shù)據(jù)還是可以的,也是易學易用。3.數(shù)據(jù)量一般,比如百萬級,用mysql,這個級別的數(shù)據(jù)量mysql處理還是比較快的。4.數(shù)據(jù)量較小,比如十萬以下,sqlite、access都可以。...
回答:AI人工智能絕對會成為未來最大的變革之一,但是這能否成為一種趨勢我持懷疑態(tài)度。因為AI技術需要的數(shù)據(jù)樣本和硬件投入都是非常高規(guī)格的,只有那些滲透到生活場景中的大型科技公司才有能力去經(jīng)營這一事業(yè)。放一組資料:2014年,F(xiàn)acebook的DeepFace人臉庫包含了4030位樣本人物的4400萬張圖,算法方面由多達8層網(wǎng)絡、1.2億訓練參數(shù)的系統(tǒng)來支持。而谷歌的FaceNet數(shù)據(jù)庫規(guī)模更大,容量為來...
...類型的計算單元都可以執(zhí)行自己最山擅長的任務。CPU雖然運算不行,但是擅長管理和調度,比如讀取數(shù)據(jù),管理文件,人機交互等,例程多,輔助工具也很多;GPU管理更弱,運算更強,但由于是多進程并發(fā),更適合整塊數(shù)據(jù)進行...
...(高端),布局時間比較長,也開發(fā)出有自主的指令集,運算速率快,好像就是功耗比較大,有點燙,高性能產品散熱設計不容忽視;湖南進芯(對標TI的28系列)。 ?????? Cortex-A系列國外廠家TI、瑞薩等,國內的就是全志、...
...軟文,想想也像是軟文,不過里邊提到的任一個廠家都沒有給贊助,也是很無奈。文章主要目的是把我接觸到的國產廠家羅列出來,有些需要進行國產化設計的技術人員可以快速找到相關的國產廠家,節(jié)省大家檢索信息...
...量。從雙精度浮點到單精度浮點,再到定點處理。而定點運算卻是FPGA的傳統(tǒng)優(yōu)勢,相比于GPU,F(xiàn)PGA內部配備了眾多的定點處理單元,甚至整個FPGA芯片內部邏輯資源全部可以配置成定點處理單元,進而具備了超高的頂點運算能力。...
...架,如 TensorFlow、MXNet、Caffe 和 PyTorch,支持在有限類型的服務器級 GPU 設備上獲得加速,這種支持依賴于高度特化、供應商特定的 GPU 庫。然而,專用深度學習加速器的種類越來越多,這意味著現(xiàn)代編譯器與框架越來越難以覆蓋...
...并且能夠支持在不同矩陣高速調度時形成一個流水線。在運算當前矩陣的時候調用下一個矩陣來片上運行,并且能保持每個權重就每個矩陣的權重在片上存儲待的時間足夠長。這樣做既可節(jié)省整個帶寬的需求,也可加快運算速度...
...力,更要具備強大的靈活性。但這兩種需求都不是傳統(tǒng)x86服務器所擅長的,因此就需要與x86異構的協(xié)處理器來完成對應的模型訓練任務。在這一領域,最大的贏家無疑就是NVIDIA。面對這一市場的巨大需求和豐厚利潤,NVIDIA不僅推...
...完整的硬件和軟件相結合的解決方案,實現(xiàn)了高性能矩陣運算(矩陣乘、轉置、求逆、QR分解)和超高速FFT(傅立葉變換)。為了方便客戶使用高層語言開發(fā),加速云提供基于FPGA完整的OpenCL異構開發(fā)環(huán)境,快速實現(xiàn)用戶自定義的...
...LOCK)的驅動下工作,內部集成了+1.1V參考電壓(+1.10V REF)、運算放大器、電流源(CURRENT SOURCE ARRAY)和鎖存器(LATCHES)。兩個電流輸出端IOUTA和IOUTB為一對差分電流,當輸入數(shù)據(jù)為0(DB9DB0=10’h000)時,IOUTA的輸出電流為0,而IOUTB的...
...宣布,推出國內首款高性能異構計算基礎設施——FPGA云服務器,以云服務方式將大型公司才能長期支付使用的FPGA推廣到更多企業(yè)。騰訊云官網(wǎng)現(xiàn)已開放FPGA使用申請通過FPGA云服務器,企業(yè)可以進行FPGA硬件編程,可將性能提升至...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...