为什么GPU性能效率比峰值性能更关键
demi 在 周四, 03/13/2025 - 09:32 提交
本文将概述关键的硬件和软件优化,帮助 Imagination 的 GPU 实现比竞争对手的嵌入式产品高出两倍的 FPS/TFLOPS 性能。
本文将概述关键的硬件和软件优化,帮助 Imagination 的 GPU 实现比竞争对手的嵌入式产品高出两倍的 FPS/TFLOPS 性能。
随着新兴GPU应用的出现,其重点已从提供游戏和高级图形效果(如光线追踪)转向能够作为高效的AI加速器。
Imagination DXTP GPU IP在加速移动设备和其他电力受限设备上的图形和计算工作负载时,能够延长电池续航时间。
站在2025的起点,我们希望这50张卡片能为您提供有益的学习、研究与决策参考。
GPU在AI领域的应用主要是由于其强大的并行计算能力和高内存带宽,这使得GPU成为处理大规模数据和复杂模型的理想选择。
矩阵乘法是一个常见的计算密集型任务,特别适合于 GPU(图形处理单元)并行计算。
“GPU和深度学习的结合对于使人工智能更快、更高效地升级也至关重要。”
实时云渲染是指将原本在本地电脑上进行的渲染工作转移到云端服务器上完成,并实时将处理结果返回给终端用户显示。
本文将简单探讨GPU如何通过其高级并行处理能力,在生物动力学模拟和物理模拟等科学领域中发挥革命性作用。
近日,Imagination Technologies推出IMG DXD,这是支持DirectX的高性能GPU IP新产品线的首款产品。