GPU

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。

IMG A系列GPU的HyperLane(超线程)技术

几个月前我们推出了IMG A系列,它是我们最新的GPU IP,具有多维度的可扩展性、低功耗的图形和计算性能,我们认为它是一系列应用市场的理想解决方案,从移动手机、平板电脑、游戏到汽车、DTV(数字电视)、服务器等应用。因此,我们将其称为“万物的GPU”。

为什么 GPU 进行矩阵操作和卷积操作会比 CPU 要快?

比较 GPU 和 CPU ,就是比较它们两者如何处理任务。CPU 使用几个核心处理单元去优化串行顺序任务,而 GPU 的大规模并行架构拥有数以千计的更小、更高效的处理单元,用于处理多个并行小任务。CPU 拥有复杂的系统指令,能够进行复杂的任务操作和调度,两者是互补关系,而不能相互代替。

Imagination David Harold:AI“芯”应用大而广,汽车是2020年GPU市场“重头戏”

最初,我们预计摄像头和汽车会成为核心市场,但实际上,现在从已经签署了我们神经网络加速器(NNA)技术的很多授权生意来看,所涉及的领域相当广泛,从以书写识别和人脸解锁为主要应用案例的移动设备,到非常关注目标识别和分类的摄像头和汽车,再到传感器、工业和移动边缘计算,皆有所覆盖。

浅谈 CPU 与 GPU 如何分工?

针对渲染导致的性能问题,这个世界上是没有一套万能的解决方案的。渲染的性能问题涉及到许多因素,不仅仅是游戏本身,它也很大程度上取决于运行游戏的硬件和操作系统。最重要的是我们要通过不断的研究和实验来解决这些性能问题。