...对Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch进行比较评测。在两个CPU平台、三个GPU平台下，比较这五个深度学习库在三类流行深度神经网络(FCN、CNN、RNN)上的性能表现。并对它们在单机多GPU卡环境下分布式版本进行了比较。相比以前的评...
...人工智能、无人驾驶、工业仿真等领域的崛起，使得通用CPU在处理海量计算、海量数据／图片时遇到越来越多的性能瓶颈，如并行度不高、带宽不够、时延高等。为了应对计算多元化的需求，越来越多的场景开始引入GPU、FPGA等...
...G质量部 背景 我们在安卓上进行性能测试时，如果想获取CPU以及内存等常用性能指标，linux系统自身就提供了现成的方法，谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具。而相比之下，想要获取GPU的相关指标则没那...
...即1exaFlops。简单演算一下可发现，基于一个主频为2.0GHz的CPU core来训练这样的模型需要好几年的时间。下图列了几种最常使用的计算设备——CPU、 GPU、 TPU等。众所周知，现在GPU是深度学习领域应用最广的计算设备，TPU 据说比GPU ...
...见或不可用状态，刷新动画是没有意义的，而且还浪费 CPU 资源。而 rAF 则完全不同，当页面处理未激活的状态下，该页面的屏幕绘制任务也会被系统暂停，因此跟着系统步伐走的 rAF 也会停止渲染，当页面被激活时，动画就从上...
...文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱到。作者指出，组装者首先要弄清自己的需求，然后根据预算做出合理的选择。 注：...
...费用更高，并且使用寿命不如 LCD 。 图形显示核心 GPU 与CPU相对比，GPU的计算单元更多，更擅长大规模并发计算，例如密码破解、图像处理等。CPU 则是遵循冯诺依曼架构存储程序顺序执行，在大规模并行计算能力上，受到的限制...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
