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圖形處理器（英語(yǔ)：Graphics Processing Unit，縮寫：GPU），又稱顯示核心、視覺(jué)處理器、顯示芯片，是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備（如平板電腦、智能手機(jī)等）上圖像運(yùn)算工作的微處理器。

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gpu技術(shù)

FPGA和GPU加速的視覺(jué)SLAM系統(tǒng)中特征檢測(cè)器研究

特征檢測(cè)是SLAM系統(tǒng)中常見(jiàn)但耗時(shí)的模塊，隨著SLAM技術(shù)日益廣泛應(yīng)用于無(wú)人機(jī)等功耗受限平臺(tái)，其效率優(yōu)化尤為重要。本文首次針對(duì)視覺(jué)SLAM流程開(kāi)展硬件加...

2025-10-31 標(biāo)簽：FPGA 機(jī)器人 gpu 688 0

生成式AI時(shí)代要來(lái)了嗎 NVIDIA生成式AI獲新突破

這些性能強(qiáng)大的新系統(tǒng)將利用 NVIDIA Omniverse 平臺(tái)加速高計(jì)算密集度的復(fù)雜應(yīng)用，包括 AI 訓(xùn)練和推理、3D 設(shè)計(jì)和可視化、視頻處理、工業(yè)...

2023-08-23 標(biāo)簽：NVIDIA gpu AI 687 0

游戲卡頓元兇竟然是 Draw Call！

本文轉(zhuǎn)自：字符無(wú)限科技玩游戲時(shí)遇到畫面掉幀、操作延遲，大概率和一個(gè)叫DrawCall的指標(biāo)有關(guān)。它是游戲渲染的核心環(huán)節(jié)，也是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的坎，哪怕是U...

2025-11-04 標(biāo)簽：cpu gpu 685 0

基于深度學(xué)習(xí)的路面坑洞檢測(cè)方案

請(qǐng)注意，所有剩余的命令都將從Darknet目錄執(zhí)行。因此，所有路徑都將相對(duì)于該目錄，并且數(shù)據(jù)集目錄應(yīng)該是相對(duì)于Darknet目錄的一個(gè)文件夾。

2023-09-18 標(biāo)簽：gpu 分辨率深度學(xué)習(xí) 676 0

英偉達(dá)微通道液冷板技術(shù)全解析：原理、工藝、優(yōu)勢(shì)與產(chǎn)業(yè)適配

隨著AI算力的爆發(fā)式增長(zhǎng)，英偉達(dá)Rubin架構(gòu)GPU等高端芯片的單芯片功耗已逼近2.2kW（2026年最新實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)），局部熱點(diǎn)熱流密度最高可達(dá)650W/...

2026-02-14 標(biāo)簽：芯片 gpu 英偉達(dá) 674 0

簡(jiǎn)單的人工智能可以加快設(shè)計(jì)過(guò)程

生成式人工智能可以通過(guò)協(xié)助質(zhì)量檢查和生產(chǎn)調(diào)度來(lái)提高芯片利用率和產(chǎn)量，”而供應(yīng)鏈可以通過(guò)監(jiān)控和識(shí)別產(chǎn)品交付中的斷點(diǎn)來(lái)優(yōu)化材料可用性來(lái)改善。

2023-07-17 標(biāo)簽：處理器 gpu AI 653 0

如何確定合適的存儲(chǔ)系統(tǒng) 存儲(chǔ)的關(guān)鍵瓶頸是什么

機(jī)器學(xué)習(xí)需要組織處理大量數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)量越大，模型的準(zhǔn)確性相對(duì)也越高，這意味著企業(yè)每天必須收集和存儲(chǔ)越來(lái)越多的數(shù)據(jù)。而當(dāng)存儲(chǔ)無(wú)法擴(kuò)展時(shí)，數(shù)據(jù)密集型工作負(fù)...

2023-06-15 標(biāo)簽：gpu 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)NAS 649 0

ARM Mali GPU: 抽象機(jī)器幀管線化

圖形工作負(fù)載的優(yōu)化對(duì)于許多現(xiàn)代移動(dòng)應(yīng)用程序而言往往必不可少，因?yàn)閹缀跛袖秩粳F(xiàn)在都直接或間接地由基于 OpenGL ES 的渲染后端負(fù)責(zé)處理。本文介紹如...

2019-04-17 標(biāo)簽：arm gpu 642 0

微軟自研人工智能芯片進(jìn)程脈絡(luò)梳理

一方面AMD的半定制芯片領(lǐng)域?qū)?huì)是未來(lái)人工智能領(lǐng)域公司的重點(diǎn)投入方向之一，因?yàn)槿斯ぶ悄軕?yīng)用的大客戶（主要是互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭）對(duì)于這個(gè)領(lǐng)域有非常大的興趣

2023-05-17 標(biāo)簽：amd gpu 人工智能 641 0

全球GPU競(jìng)賽搶跑中國(guó)企業(yè)同時(shí)內(nèi)部騰挪

　中國(guó)大公司現(xiàn)在的動(dòng)作和心態(tài)都比海外巨頭更急迫。以百度為例，它今年向英偉達(dá)新下的 GPU 訂單高達(dá)上萬(wàn)塊。數(shù)量級(jí)與 Google 等公司相當(dāng)，雖然百度的...

2023-07-03 標(biāo)簽：云計(jì)算 gpu AI 636 0

一文詳解自壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

過(guò)去十年，人工智能研究主要集中在探索深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛力。我們近年來(lái)看到的進(jìn)步至少可以部分歸因于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大。從使用GPT-3 [1] 的文本生成到...

2022-10-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 人工智能 629 0

一文解析Numenta加速AI推理的的秘密

Numenta成立于2005年，由Jeff Hawkins和Donna Dubinsky創(chuàng)立，公司的目標(biāo)是將更多的大腦工作方式應(yīng)用于人工智能問(wèn)題。提出的...

2023-11-06 標(biāo)簽：英特爾 cpu NVIDIA 616 0

如何借助AI實(shí)現(xiàn)1萬(wàn)億晶體管GPU

人工智能成為所有人類事業(yè)的數(shù)字助手，擁有著巨大的機(jī)遇。ChatGPT是人工智能如何使高性能計(jì)算的使用民主化、為社會(huì)中的每個(gè)人帶來(lái)好處的一個(gè)很好的例子。

2024-04-02 標(biāo)簽：gpu 晶體管 AI 556 0

基于NVIDIA Isaac Lab拓展多模態(tài)機(jī)器人學(xué)習(xí)

構(gòu)建強(qiáng)大的智能機(jī)器人需要在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試。然而，在現(xiàn)實(shí)世界中收集數(shù)據(jù)不僅成本高昂、耗時(shí)漫長(zhǎng)，還常常伴隨高風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)關(guān)鍵危險(xiǎn)場(chǎng)景（例如高速碰撞或硬件故...

2026-03-09 標(biāo)簽：機(jī)器人 NVIDIA gpu 546 0

基于NVIDIA GPU加速端點(diǎn)使用千問(wèn)3.5 VLM開(kāi)發(fā)原生多模態(tài)智能體

阿里巴巴推出了全新開(kāi)源千問(wèn)3.5 系列，專為構(gòu)建原生多模態(tài)智能體而設(shè)計(jì)。該系列的首個(gè)模型是一款總參數(shù)為 397B、具備推理能力的原生視覺(jué)語(yǔ)言模型 (V...

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FPGA+GPU異構(gòu)混合部署方案設(shè)計(jì)

為滿足對(duì) “納秒級(jí)實(shí)時(shí)響應(yīng)” 與 “復(fù)雜數(shù)據(jù)深度運(yùn)算” 的雙重需求，“FPGA+GPU”異構(gòu)混合部署方案通過(guò)硬件功能精準(zhǔn)拆分與高速協(xié)同，突破單一硬件的性...

2026-01-13 標(biāo)簽：FPGA 接口 gpu 381 0

破解AI服務(wù)器CPU/GPU供電困局：納秒級(jí)瞬態(tài)如何穩(wěn)壓？MHz噪聲怎樣濾除？

本文摘要：AI芯片的算力狂奔，正將其供電網(wǎng)絡(luò)推向極限。核心電壓降至0.8-1.2V，單相電流沖擊達(dá)百安級(jí)，導(dǎo)致VRM輸出端出現(xiàn)納秒級(jí)（10-100ns）...

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借助NVIDIA CUDA Tile IR后端推進(jìn)OpenAI Triton的GPU編程

NVIDIA CUDA Tile 是基于 GPU 的編程模型，其設(shè)計(jì)目標(biāo)是為 NVIDIA Tensor Cores 提供可移植性，從而釋放 GPU 的...

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大模型服務(wù)報(bào) CUDA out of memory，很多現(xiàn)場(chǎng)第一反應(yīng)都是“模型太大，換更大的卡”。這個(gè)結(jié)論通常過(guò)于粗糙。生產(chǎn)里的顯存問(wèn)題至少有五類來(lái)源：...

2026-03-11 標(biāo)簽：gpu 參數(shù)大模型 253 0

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