GPU

当GPU主导了数据中心——GPU的功耗模型的建立

近年来随着GPU、FPGA和TPU等并行计算硬件的蓬勃发展,HPC数据中心逐渐成为工业和学术界完成大规模计算任务(例如,地理和气候环境模拟、DNA匹配、机器学习算法训练) 的最佳选择。其中,GPU因具有很高的通用性和易用性,使用最为广泛。

Strategy Analytics的研究报告指出Imagination在智能手机和平板GPU份额不断上升,而Arm份额持续下降

Strategy Analytics的研究报告《智能手机和平板电脑GPU市场份额追踪2021年第一季度:Imagination实现三位数增长,而市场领导者Arm失去了份额》估计,Arm、高通、苹果、Imagination Technologies和英特尔在2020年占据了智能手机和平板电脑GPU市场的前五名数量份额排名。

Imagination刘国军:本土汽车芯片迎绝佳发展机会,多核异构平台鼎力相助

Imagination Technologies携合作伙伴芯驰科技在展会上接受了与非网的视频直播采访,围绕“智能驾驶、智能网联趋势下的汽车芯片产业”话题进行了深度对话。

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。