IBM推出基于IBM Cloud的GPU解决方案,助力客户部署基础模型和AI工作负载
在全球范围内,AI的采用正在稳步增长。最近,我们看到"性能密集型计算即服务"(Performance-intensive computing-as-a-service,PICaaS)开始更多地支持基础模型工作负载。
GPU,全称为图形处理单元(Graphics Processing Unit),是一种专用于处理图形和图像计算的处理器。起初,GPU主要用于图形渲染,但随着计算需求的增加,尤其是在科学计算、深度学习和其他并行计算领域,GPU的通用计算能力逐渐受到重视。
GPU相对于传统的中央处理单元(CPU)在设计上有一些显著的区别。CPU更适用于处理通用的控制流任务,而GPU则专注于高度并行的数据处理。GPU通常拥有大量的小型处理单元,被设计成能够同时处理大量相似的任务,例如图形渲染中的像素计算或深度学习中的矩阵运算。
总体而言,GPU在图形处理领域的成功应用和对并行计算需求的响应使其逐渐演变成为通用计算设备,广泛用于加速各种科学和工程计算应用。
在全球范围内,AI的采用正在稳步增长。最近,我们看到"性能密集型计算即服务"(Performance-intensive computing-as-a-service,PICaaS)开始更多地支持基础模型工作负载。
思尔芯(全称“上海思尔芯技术股份有限公司”)近日宣布,其全芯片原型验证解决方案成功协助中微电(全称“深圳中微电科技有限公司”)首款拥有自主知识产权的高性能桌面电脑 GPU 芯片——“南风一号”流片成功。
无论在主流设备还是高端设备上,首款D系列GPU都能令画面惊艳无比
12月13日晚19点,我们特邀Imagination中国区战略市场和生态副总时昕博士做客贸泽电子芯英雄联盟直播间,与大家围绕“本土GPU的现状与未来”来展开讨论,欢迎预约围观!
本方案提升580 PetaFLOPS的AI性能,以满足不断成长的AI训练需求,并运用Supermicro广泛的产品组合及通过市场考验的大规模AI全方位解决方案来达成
扩展NVIDIA认证服务器产品组合;新款服务器可将AI 训练效率提升多达9倍