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圖形處理器(英語:Graphics Processing Unit,縮寫:GPU),又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備(如平板電腦、智能手機等)上圖像運算工作的微處理器。
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NVIDIA A10 張量核 GPU 是具有人工智能的主流媒體和圖形的理想 GPU 。第二代 RT 核和第三代 Tensor 核通過強大的 AI 豐富了...
Kubernetes 是一個開源的容器編排系統(tǒng),用于自動化計算機應用程序部署、擴展和管理。它是一個非常流行的工具,可以用于自動展開和回滾、水平擴展、...
企業(yè)可在Kubernetes上輕松擴展NVIDIA GPU
通過使用 Kubernetes 簡化 GPU 的部署和管理, GPU 運營商使基礎設施團隊能夠在幾分鐘內(nèi)自動無誤地擴展 GPU 應用程序。
如何在CUDA C/C++中實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸和其他操作的重疊
CUDA 中的 stream 是按照主機代碼發(fā)出的順序在設備上執(zhí)行的操作序列。雖然流中的操作被保證按規(guī)定的順序執(zhí)行,但是不同流中的操作可以被交錯,并...
如何在主機和主機之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化
這篇文章的重點是提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男省T?下一篇文章 中,我們討論了如何將數(shù)據(jù)傳輸與計算和其他數(shù)據(jù)傳輸重疊。
如何在CUDA C/C++中實現(xiàn)主機和設備同步執(zhí)行
這篇文章描述了如何使用 CUDA 事件 API 為內(nèi)核執(zhí)行計時。 CUDA 事件使用 GPU 計時器,因此避免了與主機設備同步相關的問題。我們提出了...
CUDA 編程模型是一個異構模型,其中使用了 CPU 和 GPU 。在 CUDA 中, host 指的是 CPU 及其存儲器, device 是指 GP...
面向數(shù)組計算任務而設計的Numba具有CUDA加速功能
Numba 為 Python 開發(fā)人員提供了一個進入 GPU 加速計算的簡單入口,并為使用日益復雜的 CUDA 代碼提供了一條路徑,只需使用最少的新語法和行話。
我經(jīng)常想知道我的 CUDA 應用程序是否按預期運行。有時這只是一個正常的檢查:應用程序是否在 GPU 上運行內(nèi)核?它是否執(zhí)行過多的內(nèi)存復制?通過使用 n...
如何在CUDA程序中簡化內(nèi)核和數(shù)據(jù)副本的并發(fā)
在不指定流的情況下執(zhí)行異步 CUDA 命令時,運行時使用默認流。在 CUDA 7 之前,默認流是一個特殊流,它隱式地與設備上的所有其他流同步。
利用NVIDIA CUDA 11.5實現(xiàn)128十進制算法
在 NVIDIA CUDA 11.5 中, NVCC 離線編譯器在主機編譯器支持的平臺上為有符號和無符號__int128數(shù)據(jù)類型添加了預覽支持。
用于數(shù)字孿生的預后和健康管理的NVIDIA SimNet
在未來, Viana 教授和他的團隊計劃通過處理更復雜的應用,在加載和變形高度非線性且可能涉及多重物理的情況下,擴大 SimNet 在混合釘中累積損...
一個完整的醫(yī)療影像推理流程一般包含數(shù)據(jù)的前處理、AI 推理以及數(shù)據(jù)后處理這幾部分。
如何用GPUDirect存儲器如何緩解CPU I / O瓶頸
除了使用 GPUs 而不是 CPU 加快計算的好處外,一旦整個數(shù)據(jù)處理管道轉移到 GPU 執(zhí)行,直接存儲就起到了一個力倍增器的作用。這一點變得尤為重要,...
Matx 是一個實驗性的 GPU 加速的數(shù)值計算 C ++庫,旨在跨越用戶之間可能需要的最高性能之間的差距,在所有 CUDA 庫中使用相同的簡單語法和類...
使用NVIDIA DeepStream構建可管理的IVA管道
許多公司和開發(fā)人員都在努力構建可管理的 IVA 管道,因為這些工作需要人工智能專業(yè)知識、高效的硬件、可靠的軟件和廣泛的資源來大規(guī)模部署。 NVIDIA ...
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