NVIDIA作为老牌显卡厂商,在AI领域深耕多年.功夫不负有心人,一朝AI火,NVIDIA大爆发,NVIDIA每年送给科研院所和高校的大量显卡,大力推广Physix和CUDA,终于钓了产业的大鱼. 由弱到强理一下NVIDIA的现有产品线,在AMD锐龙发力之后,NVIDIA已经取代Intel,称为新的牙膏厂. 在与人工智能与机器人有关的平台上,NVIDAI产品线性能由低到高依次为Tegra X系列.GeForce 系列.DRIVER系列.Titan 系列.TESLA系列. 参考:NVIDIA-GP…

NVIDIA数据中心深度学习产品性能 在现实世界的应用程序中部署AI,需要训练网络以指定的精度融合.这是测试AI系统的最佳方法-准备将其部署在现场,因为网络随后可以提供有意义的结果(例如,对视频流正确执行图像识别).不收敛的训练是对指定AI网络上硬件吞吐能力的衡量,但不能代表实际应用. NVIDIA的完整解决方案堆栈,从GPU到库,再到NVIDIA GPU Cloud(NGC)上的容器,都使数据科学家可以通过深度学习快速启动并运行.NVIDIAA100 Tensor Core GPU在各种规模上…

作者:喵西和熊链接:https://www.zhihu.com/question/22630075/answer/29041618来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 现在Nvidia的节奏基本上是一个结构用两年.类似于intel的钟摆计划.我们先先谈谈开普勒架构之前的费米架构好了.费米的本质是什么,英伟达只要用他来搞通用计算的还有DX11(这个涉及当年的环境问题).费米架构提出了GPC和SM的结构概念.每一个GPC则有4个SM,sm里面有32个CUDA…

官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用:NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low latency, high-throughput inference for deep learning applications. TensorRT can be used to rapidly opti…

3.2.1 CPU计算能力分析 这里CPU计算能力用Intel的Haswell架构进行分析,Haswell架构上计算单元有2个FMA(fused multiply-add),每个FMA可以对256bit数据在一个时钟周期中做一次乘运算和一次加运算,所以对应32bit单精度浮点计算能力为:(256bit/32bit) 2(FMA) 2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle,即每个时钟周期可以做32个单精度浮点计算. CPU峰值浮点计算性能 = CPU核数 CPU频率 每周期执行的浮点操…

http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/50966071 vr现在正处于风生水起的阶段,但是vr的性能一直是大问题,最主要的问题就是响应延迟,玩家改变位置到这一位置的图像被cpu提交,gpu渲染,同步刷新到头部显示设备上,这中间的延迟会导致用户的头晕,减少相应的延迟,是vr从硬件到软件一直在优化的问题.Nvidia针对这个,新推出了VRWorks组件,这是一套软硬件结合的改善响应延迟以及提高vr渲染效率的方案,从硬件上做了一些改进和加速,同时也提…

CPU性能PK AMD vs Intel 2020: Who Makes the Best CPUs? 英文原文链接:https://www.tomshardware.com/features/amd-vs-intel-cpus 如果正在寻找最好的游戏CPU或桌面应用程序的最佳CPU,只有两个选择:AMD和英特尔.这一事实催生了两大阵营几乎都信奉宗教的追随者,以及由此引发的火焰战,这使得很难就下一代处理器的最佳选择获得公正的建议.但在很多情况下,答案其实非常明确.事实上,对大多数用户来说,这是一…

在人工智能AI芯片与Maker创意接轨(上)这篇文章中,介绍人工智能与深度学习,以及深度学习技术的应用,了解内部真实的作业原理,让我们能够跟上这波AI新浪潮.系列文来到了中篇,将详细介绍目前市面上的各类AI芯片,进一步分析不同类型的芯片. 目前市面上对人工智能(AI)芯片常见的作法大致可分成五大类:通用型的CPU(Central Processing Unit).半通用型的GPU (GraphicsProcessing Unit).半专用型的FPGA (Field Programmable Ga…

疑似兆芯开先KX-7000跑分曝光:IPC性能大幅提升 https://www.bilibili.com/read/cv4028300 数码 11-23 1589阅读28点赞22评论 尽管有ARM架构的华为鲲鹏.自主架构的中科龙芯处理器,但台式机和笔记本依然是x86架构的天下,生态注定大部分产品还将继续使用X86架构CPU.国产x86架构中,上海兆芯开发的国产x86处理器是最有希望的. 上海兆芯在今年6月发布基于16nm工艺打造的KX-6000系列国产X86处理器,是国内首款主频达到3.0GHz…

使用NVIDIA A100 TF32获得即时加速 NVIDIA A100带来了我们公司历史上最大的单代性能增长.这是一个新的结构创新,这是一个多功能的支持,这是一个多功能的结构支持.TF32是用于深度学习训练的绝佳精度,因为它结合了FP32的范围和FP16的精度,与上一代的FP32精度相比,可提供高达5倍的加速.在这篇文章中,将简要介绍TF32的内部工作原理,并讨论显示其在一系列使用和网络中的影响的性能数据. TF32 at a glance 浮点数据表示十进制数,如硬件中使用符号位(正数或负数…

STM32F051芯片解密STM32F091IC解密STM32F042单片机破解多少钱? STM32F0系列解密的芯片: STM32F031解密 | STM32F051解密 | STM32F091解密 | STM32F070解密 STM32F058解密 | STM32F042解密 | STM32F048解密 -- 意法半导体基于ARM® Cortex®-M0的STM32 F0系列单片机实现了32位性能,同时传承了STM32系列的重要特性,特别适合成本敏感型应用.STM32 F0 MCU集实时性能…

原文链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-11/2825678 摘要:本文全面介绍了分布式数据库和它的设计理念,以及分布式数据库的优势和应用场景,从而引出OLTP领域使用分布式数据库的考虑因素和分布式数据库取代Oracle的常见应用方案,最终大数据应用促进了"分布式架构"的繁荣. 分布式数据库简介 分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统,每台计算机可单独放在一个地方,每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本,或者部分拷贝副本,并具有自己局…

一 .背景介绍 近年来,TokuDB作为MySQL的大数据(Big Data)存储引擎受到人们的普遍关注.其架构的核心基于一种新的叫做分形树(Fractal Trees)的索引数据结构,该结构是缓存无关的,即使索引数据大小超过内存性能也不会下降,也即没有内存生命周期和碎片的问题. 特别引人注意的是,TokuDB拥有很高的压缩比(官方称最大可达25倍),可以在很大的数据上创建大量的索引,并保持性能不下降.同时,TokuDB支持ACID和MVCC,还有在线修改表结构(Live Schema Modi…

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是飞思卡尔i.MX RT系列MCU的性能. 在前面的文章 i.MXRT微控制器概览 里,痞子衡给大家简介过恩智浦半导体在2017年推出的新一代跨界微控制器i.MX RT系列,该系列第一款芯片i.MXRT105x性能完爆同时期市面上所有的微控制器,官方公布的CoreMark跑分高达3020,有人可能不明白这个数字意味着什么,作为对比,我们再来看看意法半导体最流行的芯片STM32F103RB,它的CoreMark是108(此处应该有类似M…

       <java performance><品悟性能优化 oracle><面向模式的软件架构-模式系统>读书笔记应用调优分享.      性能问题的解决,首先需要有理论和方法论的指导.否则东一耙,西一棒子,那就是二师兄耕地.既没有从总体上把握住性能问题,同时又浪费了大量宝贵的资源和时间.另外,缺乏方法论的指导,很多问题的解决也只会成为隔靴抓痒,无法从根本上解决问题. 一.关于性能优化的误区与反思 1.性能优化就是调参数 简单地认为性能优化就是调系统参数: 系统参…

我的机子装的是64位ubuntu 14.04 LTS系统,显卡是GeForce 405 ,想使用cuda所以需要装NVidia官方驱动,但是总是碰到 nouveau 驱动正在使用的问题.找了好久,网上各种将nouveau加入blacklist的文章都不能用,最终找到这篇文章,成功解决问题 转载[Ubuntu安装NVIDIA官方驱动] 由于NVIDIA显卡的开源驱动在性能和效果上比官方的驱动差之太远,无奈只能自己动手安装官方的驱动.安装NVIDIA驱动的具体流程如下:其实NVIDIA的官网的REA…

EasyIPCamera流媒体服务器 今年EasyDarwin团队在给国内某最大的金融安防公司做技术咨询的时候,开发了一款适用于嵌入式IPCamera.NVR的RTSP流媒体服务器:EasyIPCamera,EasyIPCamera的核心是基于live555进行封装的,外围增加对live555 RTSPServer的调用接口,更加方便海思等安防芯片进行RTSPServer服务的建立,EasyIPCamera在海思3156A芯片上的性能经过我们半年多的调试,目前已经可以稳定在4路1080P并发:…

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是飞思卡尔i.MX RTyyyy系列MCU的性能. 在前面的文章 i.MXRTyyyy微控制器概览 里,痞子衡给大家简介过恩智浦半导体在2017年推出的新一代跨界微控制器i.MX RTyyyy系列,该系列第一款芯片i.MXRT105x性能完爆同时期市面上所有的微控制器,官方公布的CoreMark跑分高达3020,有人可能不明白这个数字意味着什么,作为对比,我们再来看看意法半导体最流行的芯片STM32F103RB,它的CoreMark是…

在上周刚结束的网易数字+大会上 网易数帆宣布: 开源一款名为Curve的高性能分布式存储系统, 性能可达Ceph的1.84倍! 网易副总裁.网易杭州研究院执行院长兼网易数帆总经理汪源: 基础软件的能力对于数字化转型非常关键,当前存储领域需要一款性能更高.可用性/可靠性更好.自治能力更强的分布式存储系统,Curve的开源不仅代表网易数帆在基础软件市场的坚持,也为软件定义基础设施生态的繁荣再添一把火. 采用先进架构设计 单卷性能1.84倍于Ceph Curve的定位,是提供一个高性能.低延迟的存储底…

用NVIDIA NsightcComputeRoofline分析加速高性能HPC的应用 编写高性能的软件不是一件简单的任务.当有了可以编译和运行的代码之后,当您尝试并理解它在可用硬件上的执行情况时,将引入一个新的挑战.不同的平台,无论是cpu.gpu还是其他平台,都会有不同的硬件限制,比如可用内存带宽和理论计算限制.Roofline性能模型帮助您了解应用程序使用可用硬件资源的情况,以及哪些资源可能会限制应用程序的性能.在劳伦斯伯克利国家实验室,国家能源研究科学计算中心(NERSC)和计算研究部(…

『码哥』的 Redis 系列文章有一篇讲透了 Redis 的性能优化 --<Redis 核心篇:唯快不破的秘密>.深入地从 IO.线程.数据结构.编码等方面剖析了 Redis "快"的内部秘密.65 哥深受启发,在学习 Kafka 的过程中,发现 Kafka 也是一个性能十分优秀的中间件,遂要求『码哥』讲一讲 Kafka 性能优化方面的知识,所以『码哥』决定将这篇性能方面的博文作为 Kafka 系列的开篇之作. 先预告一下 Kafka 系列文章,大家敬请期待哦: 以讲解性能…

概念 图形处理器( Graphics Processing Unit ) 专门用来处理在个人电脑.工作站或游戏机上图像运算工作 显卡的“心脏” 90%以上的新型台式电脑和笔记本型电脑拥有集成图形处理器,但是在性能上往往低于那些独立显卡. 按照类型来分,可以分为独立显卡GPU和集成绘图GPU. 独立显卡GPU 性能最高的一类绘图处理器是通过PCI-Express.PCI或AGP等扩展槽界面与主板连接的,而通常它们可以相对容易地被取代或升级(假设主板能支持升级).现在,仍然有少数显卡采用带宽有限的P…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

本文来自计算机体系结构专家王逵.他认为,“摩尔定律结束之后,性能提升一万倍”不会是科幻,而是发生在我们眼前的事实.   2008年,<三体2:黑暗森林>里写到:   真的很难,你冬眠后不久,就有六个新一代超级计算机大型研究项目同时开始,其中三个是传统结构的,一个是非冯结构的,另外两个分别是量子和生物分子计算机研究项目.但两年后,这六个项目的首席科学家都对我说,我们要的计算能力根本不可能实现.量子计算机项目是最先中断的,现有的物理理论无法提供足够的支持,研究撞到了智子的墙壁上.紧接着生物分子计算…

FPGA最全科普总结   FPGA 是可以先购买再设计的"万能"芯片.FPGA (Field Programmable Gate Array)现场可编程门阵列,是在硅片上预先设计实现的具有可编程特性的集成电路,它能够按照设计人员的需求配置为指定的电路结构,让客户不必依赖由芯片制造商设计和制造的 ASIC 芯片.广泛应用在原型验证.通信.汽车电子.工业控制.航空航天.数据中心等领域. Altera LUT4 架构 FPGA 硬件三大指标:制程.门级数及 SERDES 速率,配套 EDA…

MindSpore技术理解(上) 引言 深度学习研究和应用在近几十年得到了爆炸式的发展,掀起了人工智能的第三次浪潮,并且在图像识别.语音识别与合成.无人驾驶.机器视觉等方面取得了巨大的成功.这也对算法的应用以及依赖的框架有了更高级的要求.深度学习框架的不断发展使得在大型数据集上训练神经网络模型时,可以方便地使用大量的计算资源. 深度学习是使用多层结构,从原始数据中自动学习并提取高层次特征的一类机器学习算法.通常,从原始数据中提取高层次.抽象的特征是非常困难的.目前有两种主流的深度学习框架:一种是…

目录 14.1 本篇概述 14.1.1 游戏引擎简介 14.1.2 游戏引擎模块 14.1.3 游戏引擎列表 14.1.3.1 Unreal Engine 14.1.3.2 Unity 14.1.3.3 CryEngine 14.1.3.4 Doom / Quake / ID Tech 14.1.3.5 OGRE 14.1.3.6 Gamebryo 14.1.3.7 BigWorld 14.1.3.8 Torque3D 14.1.3.9 Source Engine 14.1.3.10 Frost…

转载请引用:GPU---并行计算利器 源于阿里巴巴CCO<猿来如此>分享 1 GPU是什么 如图1所示,这台PC机与普通PC机不同的是这里插了7张显卡,左下角是显卡,在中间的就是GPU芯片.显卡的处理器称为图形处理器(GPU),它是显卡的“心脏”,与CPU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的. GPU计算能力非常强悍,举个例子:现在主流的i7处理器的浮点计算能力是主流的英伟达GPU处理器浮点计算能力的1/12. 图1 显卡与GPU 2 为什么GPU计算能力如此强悍? 图2对…

原文地址:http://www.expreview.com/19604-all.html SSD横评是最具消费指导意义的评测文章,也是各类热门SSD固态硬盘的决斗疆场.SSD评测在行业内已经有不少网站做过,超能网也从今年开始专注SSD固态硬盘重点产品的评测.随着40nm和25nm新制程的NAND颗粒的 量产,SSD固态硬盘在今年迎来了价格大幅度下降,特别是国内120GB和128GB的SSD固态硬盘价格已经达到非常合理的区间,因此需要阅读SSD评测特别是SSD横评来指导消费的用户,也在呈现爆发式增…

引用 http://www.cnblogs.com/alifpga/p/9292588.html FPGA作为通信.航天.军工等领域的关键核心器件,是保障国家战略安全的重要支撑基础.近年来,随着数字化.网络化和智能化的发展,FPGA的应用领域得到快速扩张.美国在FPGA领域拥有绝对的垄断优势,已成为制约他国的重要工具之一.基于保护国家战略资产的考虑,美国总统特朗普下达行政指令,宣布停止具有中资背景的私募股权基金(Canyon Bridge)收购美国FPGA芯片制造商Lattice(莱迪思)的交易…