亚愽app-NVIDIA最先进的hopper GPU[有13000个AI设计电路]

您如今的地位是：首页 > DIY电脑 > 硬件资讯 > NVIDIA最早进的hopper GPU[有13000个AI设计电路] NVIDIA最早进的hopper GPU[有13000个AI设计电路] 2023-12-14 11:12 马力 次 微信大众号"dnpz2010" NVIDIA正在过来几年中曾经成了人工智能巨头，他们的GPU不只成为HPC的首选，同样成为了数据中心（包罗人工智能以及深度学习生态零碎）的首选。比来，NVIDIA发表，它在行使人工智能来设计以及开发远远优于人类创立的GPU，看起来NVIDIA的旗舰Hopper GPU就是对这一申明的证实，该申明的特性是近13000个电路实例齐全由AI制造。 正在NVIDIA开发者网站上公布的博客中，该公司重申了其劣势和它本人若何行使其AI才能创立其最年夜的GPU，即HopperH100。NVIDIAGPU次要应用最早进的EDA（电子设计主动化）对象设计，但正在AI应用PrefixRL办法（应用深度强化学习优化并行前缀电路）的协助下，公司能够创立更小、更快，更节能的芯片同时具备更好的功能。较量争论机芯片中的算术电路是应用逻辑门网络（例如NAND、NOR以及XOR）以及电线构建的。所需的电路应具备如下特点： 小：容许更多电路装置正在芯片上的底面。 疾速：缩小提早以进步芯片功能。 耗费更少的功率：芯片的功耗更低。NVIDIA应用这类办法设计了近13,000个AI辅佐电路，与EDA对象相比，它们的面积缩小了25%，而EDA对象的速率以及性能相称。然而PrefixRL听说是一项较量争论量十分年夜的义务，而且物理模仿每一个GPU需求256个CPU以及超越32,000个GPU小时。为了消弭这一瓶颈，NVIDIA开发了Raptor，这是一个外部散布式强化学习平台，专门行使NVIDIA硬件进行此类产业强化学习。 Raptor有几个性能能够进步可扩大性以及训练速率，例如：B.功课调剂、自界说网络以及支持GPU的数据构造。正在PrefixRL的上下文中，Raptor容许将工作散布正在CPU、GPU以及Spot实例的夹杂中。此强化学习使用顺序中的网络是多种多样的，并受害于如下几点。 Raptor正在NCCL之间切换以进行点对点传输以将模子参数间接从学习器GPU传输到推理GPU的才能。 Redis用于异步以及较小的音讯，例如处分或统计信息。 一个JIT编译的RPC来解决年夜容量、低提早的申请，例如B.上传经历数据。NVIDIA患上出论断，将AI使用于事实世界的电路设计成绩可能会正在将来带来更好的GPU设计。 intel最强核显Adamantine 功能最高将达RTX3050程度2022年最佳用的电容笔保举[平板电脑的最好伴侣]显卡暴跌谁最赢利？nvidia为什么要限度显卡挖矿？NVIDIA再次限度RTX3060挖矿，新版RTX3060行将上市2020年12月显卡跌价缘由及价钱走势猜度小编通知你世界上最小的电脑有多年夜最强8代奔流G5600双核四线程，功能看齐i3-7100内存刚提价，主板又开端涨了？intel最新至尊X系列解决器型号一览，i9首发7900X史上最闻达卡Tesla V100（较量争论卡）售价高达102万带你见识下三个屏幕的条记本2014最新电脑硬件返修率排行-亚愽app