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英伟达iGame GeForce RTX 40系列GPU携手七彩虹在Bilibili World展会亮相
英伟达携手七彩虹在Bilibili World展会展示iGame GeForce RTX 40系列GPU,为用户带来强大的本地AI算力性能,满足各类不同AI场景的需求。- 159
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英伟达和AMD在Computex科技大会上发布的Zen 5架构产品和锐龙AI 300系列芯片
本文介绍了英伟达和AMD在一年一度的Computex科技大会上发布的Zen 5架构产品和锐龙AI 300系列芯片,包括处理器性能、AI加速能力和上市时间等信息。- 541
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黄仁勋预警:下一代GPU将难买,企业应增加AI芯片采购
黄仁勋公开预警下一代GPU将难买,并呼吁企业增加自家AI芯片采购。他解释了如何将GPU和CPU结合来提升性能,强调了数据中心加入GPU后可变成AI工厂的概念。- 219
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英伟达创始人黄仁勋在台湾大学体育场带来的新一代GPU和AI革命
英伟达创始人黄仁勋在台湾大学体育场带来了新一代GPU和AI革命,宣布了Blackwell新架构和未来三代GPU路线图,以及AI模型参数扩展和新产品亮相。老黄展示了BlackWell系统,NIM推理微服务以及ACE生成式AI微服务,数字人AI技术套件等新技术,并介绍了英伟达与近200家技术合作伙伴的合作。此外,英伟达还推出了RTX AI Toolkit,帮助Windows开发者定制优化本地部署模型。- 269
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英伟达人工智能计算市场预计将增长五倍,2026年收入预计高达1300亿美元
了解英伟达在人工智能计算市场的巨大增长,预计到2026年收入将达到1300亿美元,数据中心GPU收入同比增长150%,展现出领先优势和市场主导地位。- 467
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英伟达发布RTX 500 Ada和RTX 1000 Ada入门级移动工作站GPU
英伟达在MWC 2024发布了最新款的入门级移动版工作站GPU,RTX 500 Ada和RTX 1000 Ada,配备入门级GPU的笔记本电脑能在AI任务处理方面提供高效率。新款GPU配备了光线追踪性能、Tensor核心、CUDA核心、专用GPU内存等功能,提升了处理能力和性能,将为各种工作流程带来生产力飞跃。- 467
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微软开发的新型大语言模型压缩方法——SLICE GPT
介绍了微软开发的一种新型大语言模型压缩方法SLICE GPT,能够在保持性能的同时减少模型参数数量,提高硬件运行效率,适用于资源受限的设备。- 589
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2024年AI PC选购指南:如何选择最适合你的人工智能电脑?
2024年CES大会上AI PC备受关注,本文提供了三点建议,帮助你选择最适合的AI PC:等待Windows内置AI功能、避开NPU炒作、选择配备高端GPU的笔记本电脑或台式电脑。同时提醒不要急于购买未来无法兑现承诺的AI PC或硬件。- 850
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英伟达和AMD新型AI芯片发布,开启AI PC时代
近日,英伟达和AMD发布新型AI芯片,将加速AI PC时代的到来。英伟达推出三款新型GPU,AMD结合神经处理单元(NPU),开启台式电脑AI任务时代。- 477
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Saturn Cloud
Saturn Cloud是一个专为数据科学和机器学习领域而设计的云平台,旨在解决复杂的基础设施管理和扩展需求。它提供了使用R和Python进行数据科学的环境,支持GPU、Dask集群等功能,可帮助简化开发、部署和数据处理的流程。- 220
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NVIDIA开源的cutlass库介绍及tensor core与wmma API原理解析
本文介绍了NVIDIA开源的cutlass库,以及基于Volta架构对底层所使用的wmma API原理进行的解析,涵盖了GPU加速计算和矩阵乘法优化的相关内容。- 620
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2023年人工智能半导体市场变化:Nvidia超越Intel成美国收入最高的芯片公司
2023年人工智能技术发展带来的半导体行业变化:Nvidia首次超越Intel成为美国收入最高的芯片公司,市场竞争加剧,投资者紧张,新进入者或夺取市场份额。- 676
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摩尔线程发布全新智算加速卡MTT S4000,支持48GB显存和MUSA内核
摩尔线程发布全新智算加速卡MTT S4000,支持48GB显存和MUSA内核,助力千亿大模型的分布式计算加速,提供先进的图形渲染和超高清8K HDR显示能力。- 671
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机器学习硬件性能趋势分析:GPU、加速器与互连带宽
本文分析了机器学习硬件性能的最新趋势,重点关注GPU、加速器和互连带宽的计算性能、内存、性价比和能效等指标,为读者提供了全面的ML硬件能力视图。- 225
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NVIDIA-SMI 时钟频率(CLOCK)详解
本文详细介绍了NVIDIA-SMI命令中的时钟频率(CLOCK)选项及其相关参数,以及如何控制和查询GPU的时钟频率信息,包括添加和删除同步超频组等操作。- 321
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Kaggle平台和Keras generator读取数据教程
了解如何使用Kaggle平台参与机器学习比赛,访问公开数据集并使用Keras generator读取数据。此教程还介绍了如何在Kaggle上使用GPU进行计算资源的优化。- 251
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