NVIDIA GPU Volta架构简述 本文摘抄自英伟达Volta架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/tesla-product-literature/sc18-tesla-democratization-tech-overview-r4-web.pdf SM Volta架构目前仅GV100支持 Volta architecture comprises a single variant:

NVIDIA深度架构 本文介绍A100 GPU,NVIDIA Ampere架构GPU的重要新功能. 现代云数据中心中运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速的云计算的爆炸式增长.此类密集型应用程序包括AI深度学习(DL)训练和推理,数据分析,科学计算,基因组学,边缘视频分析和5G服务,图形渲染,云游戏等.从扩展的AI训练和科学计算,到扩展的推理应用程序,再到支持实时对话式AI,NVIDIA GPU提供了必要的功能,加速当今云数据中心中运行的众多复杂且不可预测的工作负载. N

NVIDIA安倍架构 NVIDIA Ampere ArchitectureNVIDIA The Heart of the World's Highest-Performing, Elastic Data Centers 一．现代数据中心中AI和HPC的核心 科学家.研究人员和工程师我们这个时代的达芬奇和爱因斯坦正致力于用人工智能和高性能计算(HPC)解决世界上最重要的科学.工业和大数据挑战.与此同时,企业甚至整个行业都在寻求利用人工智能的力量,从海量数据集中(包括内部和云中)获取新的见解.NVI

NVIDIA安培架构 NVIDIA Ampere Architecture In-Depth 在2020年英伟达GTC主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋介绍了基于新英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU.本文将介绍新的A100 GPU,并描述NVIDIA安培体系结构GPU的重要新功能. 在现代云数据中心运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速云计算的爆炸式增长.这些密集型应用包括人工智能深度学习(AI deep learning,DL)培训和推理.数据分析.

TEGRA K1 — 全球的移动处理器 创新的全新 Tegra K1 处理器包含 NVIDIA Kepler™ 架构 GPU,与全球强超级计算机和 PC 游戏系统所采用的 GPU 无异.这种 GPU 不但性能强劲,而且十分节能. 这意味着你现在可以在每一台采用 Tegra K1 的移动设备上畅享更令人难以置信的图形性能.强大的计算能力以及真正的特性. 包含 192 个 NVIDIA CUDA® 核心的 NVIDIA Kepler™ GPU - NVIDIA Kepler 是覆盖面极广的 GPU

A100 GPU硬件架构 NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理群集(GPC),纹理处理群集(TPC),流式多处理器(SM)和HBM2内存控制器组成. GA100 GPU的完整实现包括以下单元: 每个完整GPU 8个GPC,8个TPC / GPC,2个SM / TPC,16个SM / GPC,128个SM 每个完整GPU 64个FP32 CUDA内核/ SM,8192个FP32 CUDA内核 每个完整GPU 4个第三代Tensor核心/ SM,512个第三代Tensor核心 6个HBM

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU

http://news.mydrivers.com/1/15/15020_all.htm [前言] 您可能还没有意识到---您手头的这块显卡(或者说这块GPU)---它不仅仅是一个应用工具(游戏.平面设计或诸如此类)---它还是一个开发工具. 游戏开发者的硬件配置似乎总比我们普通用户的要高(当然是指3D游戏的开发者,现在没有游戏不是3D的了吧?抛开多如牛毛的FPS不说,一直是2D唱主角的RTS,如魔兽争霸III到命令与征服-将军也都已毫不例外的转到了3D),在“ATi的魔咒日-程序员的训练课程”

A100 Tensor核心可加速HPC HPC应用程序的性能需求正在迅速增长.众多科学研究领域的许多应用程序都依赖于双精度(FP64)计算. 为了满足HPC计算快速增长的计算需求,A100 GPU支持Tensor操作,以加速符合IEEE的FP64计算,提供的FP64性能是NVIDIA Tesla V100 GPU的2.5倍. A100上新的双精度矩阵乘法加法指令替换了V100上的八条DFMA指令,从而减少了指令提取,调度开销,寄存器读取,数据路径功率和共享存储器读取带宽. A100中的每个SM总

CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使用GPU能够解决复杂的计算问题.它包含了CUDA指令集架构(ISA)及GPU内部的并行计算引擎.用户可以使用NVIDIA CUDA攻击使用哈希算法加密的密码,这样可以提高处理的速度.本节将介绍使用OclHashcat工具攻击密码. 使用OclHashcat工具之前,一定要确定当前系统已正确安装了NVIDIA显卡驱动.在Kali中,OclHashcat默认安装在/u

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

1 GPU简介 图形处理单元GPU英文全称Graphic Processing Unit,GPU是相对于CPU的一个概念,NVIDIA公司在1999年发布GeForce256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡减少了对CPU的依赖,并进行部分原本CPU的工作(主要是并行计算部分).GPU具有强大的浮点数编程和计算能力,在计算吞吐量和内存带宽上,现代的GPU远远超过CPU. 目前NVIDIA最新的CUDA图形计算架构主要是Fermi架构和Kepler架构. 2  Fermi架构概述 上

NVIDIA GPU Pascal架构简述 本文摘抄自英伟达Pascal架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/en-us/data-center/resources/pascal-architecture-whitepaper/ SM 相比Maxwell架构,Pascal架构改进了16-nm FinFET的制造工艺,并提供了各种其它架构改进. Pascal further improves the already excellent power efficiency pr

NVIDIA GPU Turing架构简述 本文摘抄自Turing官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/technologies/turing-architecture/NVIDIA-Turing-Architecture-Whitepaper.pdf SM Turing的流式多处理器(SM)和Volta的架构相同,都是7.x. The Turing Streaming Mult

NVIDIA Turing Architecture架构设计(下) GDDR6 内存子系统 随着显示分辨率不断提高,着色器功能和渲染技术变得更加复杂,内存带宽和大小在 GPU 性能中扮演着更大的角色.为了保持最高的帧速率和计算速度, GPU 不仅需要更多的内存带宽,还需要一个大的内存池来提供持续的性能. NVIDIA 与 DRAM 行业密切合作,开发了世界上第一款使用 HBM2 和 GDDR5X 内存的 GPUs .现在图灵是第一个使用 GDDR6 内存的 GPU 架构. GDDR6 是高带宽

NVIDIA Turing Architecture架构设计(上) 在游戏市场持续增长和对更好的 3D 图形的永不满足的需求的推动下, NVIDIA 已经将 GPU 发展成为许多计算密集型应用的世界领先的并行处理引擎.除了渲染高度逼真和身临其境的 3D 游戏外, NVIDIA GPUs 还可以加速内容创建工作流.高性能计算( HPC )和数据中心应用程序,以及众多人工智能系统和应用程序.新的 NVIDIA 图灵 GPU 架构建立在 GPU 长期领导地位的基础上. 图灵代表了十多年来最大的体系结构

一.Dom0或者控制域 XenServer从安装上看起来像是一个Linux,所以有些同学认为XenServer就是Linux或者是Linux修改的.真实的XenServer和Linux的关系是这样的:XenServer不是Linux,但Dom0是Linux.之所以有这样的误区在于我们在安装好XenServer之后是通过Dom0这个特权用户空间进行控制和访问XenServer的,这个Dom0是经过自定义和优化过后的CentOS系统,自然我们看起来.用起来都感觉和Linux并无二致.而且XenSer

在 Linux 桌面系统下玩了这么久,大部分时间都是使用 Ubuntu,偶尔使用一下 Fedora.我的电脑中安装有多个 Linux 发行版,见这里<在同一个硬盘上安装多个Linux发行版及Fedora 21初体验>.在 Ubuntu 桌面系统中,安装 Nvidia 显卡驱动是分分钟的事,使用起来也一直很顺畅,见这里<桌面美化那点事儿>.然而到了 Fedora 中,则一直是好事多磨.特别是对于 Fedora 21 Workstation 版,在我的笔记本电脑上安装 Nvidia 驱

这一篇我要体验的虚拟机系统是 Xen.在虚拟机领域,Xen 具有非常高的知名度,其名字经常在各类文章中出现.同时 Xen 也具有非常高的难度,别说玩转,就算仅仅只是理解它,都不是那么容易.之所以如此,那是因为 Xen 采用了和我前面介绍的那几个虚拟机完全不同的架构.在这里,我称之为令人脑洞大开的奇异架构. 比如说在经典的虚拟机架构中,虚拟机软件运行于 Host System 之中,而 Guest System 运行于虚拟机软件之中.为了提高 Guest System 的运行速度,虚拟机软件一般会

华硕低价位手机ZenFone一推出就掀起市场话题,许多人也对ZenFone所采用的Intel Atom处理器有所意见,深怕其相容性问题无法正确执行应用程式App,这究竟是怎么回事呢? Intel近几年一直很想进军手机或是平板的移动市场,特别是采用Android操作系统这一块大饼(忘了MeeGo吧!),所采取的战术便是尽量将低Atom系列处理器的功耗,使其符合手机长时间待机的要求,实际使用第一世代的产品即为Atom Z24x0系列,而Asus ZenFone则是采用第二世代的产品,Atom Z25