GPU

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。

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。

思尔芯助力中微电自研高性能安全GPU芯片开发

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。

独立云计算领导者Vultr将NVIDIA A16添加到其A40、A100和GPU分片产品阵容中

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Imagination通过IMG DXT GPU为所有移动游戏玩家带来可扩展的高级光追技术

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

直播预约!与大咖一起聊聊本土GPU的现状与未来

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!

Codasip为SiliconArts的光线追踪GPU提供定制化的RISC-V处理解决方案

SiliconArts在其光线追踪GPU中使用Codasip 7系列内核IP和Codasip Studio工具

NEC选用Supermicro GPU系统,助力打造日本最大超级计算机进行前瞻性人工智能研究

本方案提升580 PetaFLOPSAI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

Supermicro推出搭载全新NVIDIA L40 GPU的第二代NVIDIA OVX计算系统,适用于3D协作、元宇宙和数字孪生仿真

客户可以针对图形和仿真基础部署Supermicro服务器,以大规模建构及运行元宇宙应用——系统将支持多达8个NVIDIA L40 GPU、ConnectX-7 SmartNIC,以及Intel和AMD现有及未来的CPU处理器

Supermicro推出全新NVIDIA H100优化GPU系统

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

英业达Rhyperior - 所有AI和ML企业都需要的强大GPU加速器系统

Rhyperior是一种高效的理想系统,可显著提高现代工作负载的性能。