Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能生态相关技术 - 用于加速构建 AI 核心算力的 GPU 硬件技术。 众所周知，深度学习作为一种能够从海量数据中自主学习、提炼知识的技术，正在为各行各业赋能，成为企业和机构改变现实的强大工具。

DeepSeek-R1火遍海内外，但推理服务器频频宕机，专享版按GPU小时计费的天价成本更让中小团队望而却步。 而市面上所谓“本地部署”方案，多为参数量缩水90%的蒸馏版，背后原因是671B参数的MoE架构对显存要求极高——即便用8卡A100也难以负荷。因此，想在本地小 ...

来源于小伙伴提问。 以下是我的一些看法。 GPU频率已经接近CPU，是否能取代CPU这一问题是一个相当复杂且具有深度的技术话题。 我们可以从多个角度来分析：计算架构、指令集、缓存机制、扩展性、内存带宽和实际应用需求。 1 GPU和CPU的架构差异 首先，GPU和CPU ...

2022新思科技科普类短视频栏目《了不起的芯片》全新上线！新思科技一直致力于打造“人人都能懂”的行业科普视频，传播更多芯片相关小知识，解答各类科技小问题。每周3分钟，多一些“芯”知识。 第一期，我们一起聊聊CPU、GPU、GPGPU的前世今生。 CPU、GPU ...

美东时间周一，英伟达在加州圣何塞正式拉开GTC大会帷幕。 智通财经获悉，美东时间周一，英伟达(NVDA.US)在加州圣何塞正式拉开GTC大会帷幕，一口气发布多款全新芯片与平台，从新一代Nvidia Groq 3语言处理单元(LPU)，到专为与英特尔(INTC.US)、AMD(AMD.US)一较高下设计的Vera中央处理器(CPU)整机柜。 据悉，英伟达此次共推出五款大型服务器整机柜，分别面向AI数 ...

通用CPU和GPU服务平台在功耗和散热受限的终端上的运用，其差异性需求难以应对AI用例严苛且多样化的计算要求。 算力是实现AI PC各项功能的前提，终端异构混合（CPU+NPU+GPU）算力或许是AI规模化落地的要求。 不同类型的处理器擅长的工作领域各异，这正是异构 ...

近年来，随着AI应用的快速发展，引发一场算力革命，异构计算也站在风口浪尖。 异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受业界 ...

原标题：用 CPU 就能做深度学习！不用非要攒钱买 GPU 显卡了 来源：大数据文摘微信公众号 入了深度学习的坑，没有个GPU怎么能带得动，你是不是也发愁过配什么样的GPU？NVIDIA，AMD GPU，Intel Xeon Phis，Google TPU...各家芯片让人挑花了眼，一个不行还得多买几个 ...

从最常见的CPU，GPU，到现在的DPU，VPU，NPU，TPU等等。26个英文字母已经不够用了。 APU 义项一、加速处理器（Accelerated Processing Units） 中文名字叫加速处理器，是AMD在2011年推出的融聚未来理念产品。它第一次将处理器和独显核心做在一个晶片上，协同计算、彼此 ...

尽管“算力融合”才是未来，但现阶段想要做好并不容易。 众所周知，如今“AI PC”可以说是消费电子行业最为热门的话题之一。对于一些不太了解技术细节，但却对这个概念心向往之的消费者而言，他们相信“AI PC”可以更智能地帮助自己完成一些不熟练的 ...

本文经超能网授权转载，其它媒体转载请经超能网同意。 就如电源是PC的心脏一样，主板和显卡上的供电模块也是它们各自的心脏，搭载在身上的各种芯片能否正常工作，就看它们的供电电路是否足够强悍了。因此在我们的显卡和主板评测中，它们的供电 模块会 ...

Arm UNLOCKED 峰会在上海召开。 Arm在此次峰会上正式发布了面向移动端的 Arm Lumex 计算子系统(Compute Subsystem, CSS) ，包括了全新的基于Armv9.3指令集的C1系列CPU集群，以及支持新一代光线追踪技术的Mali G1 GPU系列。 其中，C1 CPU集群均支持可扩展矩阵延伸指令集 SME2 ...