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...對Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch進行比較評測。在兩個CPU平臺、三個GPU平臺下，比較這五個深度學習庫在三類流行深度神經網絡(FCN、CNN、RNN)上的性能表現。并對它們在單機多GPU卡環境下分布式版本進行了比較。相比以前的評...
...人工智能、無人駕駛、工業仿真等領域的崛起，使得通用CPU在處理海量計算、海量數據／圖片時遇到越來越多的性能瓶頸，如并行度不高、帶寬不夠、時延高等。為了應對計算多元化的需求，越來越多的場景開始引入GPU、FPGA等...
...G質量部 背景 我們在安卓上進行性能測試時，如果想獲取CPU以及內存等常用性能指標，linux系統自身就提供了現成的方法，谷歌官方甚至公司內部也都提供了大量功能強大的分析工具。而相比之下，想要獲取GPU的相關指標則沒那...
...即1exaFlops。簡單演算一下可發現，基于一個主頻為2.0GHz的CPU core來訓練這樣的模型需要好幾年的時間。下圖列了幾種最常使用的計算設備——CPU、 GPU、 TPU等。眾所周知，現在GPU是深度學習領域應用最廣的計算設備，TPU 據說比GPU ...
...見或不可用狀態，刷新動畫是沒有意義的，而且還浪費 CPU 資源。而 rAF 則完全不同，當頁面處理未激活的狀態下，該頁面的屏幕繪制任務也會被系統暫停，因此跟著系統步伐走的 rAF 也會停止渲染，當頁面被激活時，動畫就從上...
...文作者詳細描述了自己組裝深度學習服務器的過程，從 CPU、GPU、主板、電源、機箱等的選取到部件的安裝，再到服務器的設置，可謂面面俱到。作者指出，組裝者首先要弄清自己的需求，然后根據預算做出合理的選擇。 注：...
...費用更高，并且使用壽命不如 LCD 。 圖形顯示核心 GPU 與CPU相對比，GPU的計算單元更多，更擅長大規模并發計算，例如密碼破解、圖像處理等。CPU 則是遵循馮諾依曼架構存儲程序順序執行，在大規模并行計算能力上，受到的限制...
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。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
