GPU

简单介绍:算力单位TOPS,GPU处理能力(TFLOPS/TOPS)

TOPS是Tera Operations Per Second的缩写,1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次(10^12)操作。与此对应的还有GOPS(Giga Operations Per Second),MOPS(Million Operation Per Second)算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次(109)操作,1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次(106)操作。TOPS同GOPS与MOPS可以换算,都代表每秒钟能处理的次数,单位不同而已。

从云到端,Imagination GPU+ NNA提供灵活、高效的AI解决方案

12月17-18日,2020 第七届中国国际人工智能大会暨展示会(CIAI2020)在上海举行,AI业内多家企业齐聚一堂,就推动技术创新和产业发展进行了精彩分享和深入探讨。Imagination Technologies中国区销售总监杜昕代表公司出席大会,并发表“多核GPU与专用NNA推动从云到端侧智能应用”主题演讲。

为什么在AI领域GPU比CPU性能更强?

图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

如何获得最佳的GPU存储性能

支持AI人工智能和ML机器学习部署的数据中心依靠基于图形处理单元(GPU)的服务器为其计算密集型架构提供支持。到2024年,在多个行业中,GPU使用量的增长将使GPU服务器的复合年增长率超过31%。这意味着将有更多的系统架构师承担承担相应的职责,以确保GPU系统具有最高的性能和成本效益。

SOC,System on-a-Chip技术初探

SOC(拼作S-O-C)是一种集成电路,它包含了电子系统在单个芯片上所需的所有电路和组件。它可以与传统的计算机系统形成对比,后者由许多不同的组件组成。例如,台式计算机可以具有CPU、视频卡和声卡,它们通过主板上的不同总线连接。SoC将这些组件组合成一个芯片。

【白皮书】IMG B 系列:多核技术

传统的GPU 可扩展性方法受到集中共享模块和着色器内核之间的连接限制。通常,共享逻辑包括集中式内存数据通路、作业管理器和几何分片引擎。这种中心化依赖性产生了一种星形网状结构,其中所有内核都需要连接到单一的中央单元。但是,这会导致拥塞和布局灵活性问题……

【白皮书】IMG B 系列:使用多核执行更多任务

IMG B系列是全新系列GPU IP,它继承了IMG A 系列的所有先进特性,是有史以来最快的GPU IP,并增加了更多的性能——具有多种新的配置选项,为客户提供更多选择。凭借先进的多核架构,B 系列达到了前所未有的 IP性能级别,可应对各种新兴市场,使我们的客户能够以更低的功耗创造新型设备。

【视频】IMG B 系列多核GPU——性能空前的GPU IP

日前,Imagination重磅发布 B 系列多核GPU,在计算能力、性能功耗、带宽等各方面均有大幅提升。同时,凭借核心部分的可扩展性,它成为移动设备(从高端到入门级)、消费类电子、物联网、微控制器、数字电视(DTV)和汽车等多个市场的终极解决方案。视频特别展示了在单核、双核、四核三种方案下达到的高质量画面效果,可满足不同市场需求。

最强GPU助力,Imagination踏上新征途

日前,Imagination公司带来全新的B系列,将公司GPU性能再次带上了一个新台阶。全新的B系列GPU能提供最高的性能密度,可以针对给定的性能目标实现更低的功耗和高达35%的带宽降低,这使其成为顶级设计的理想解决方案。与前几代产品相比,B系列的功耗降低了多达30%,面积缩减了25%,且填充率比竞品IP内核高2.5倍。