GPU算力
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大模型训练中的同步与异步模式
在深度学习领域，GPU（图形处理器）因其高效的并行计算能力而成为训练深度神经网络的常用硬件。当我们在一个GPU上训练模型时，我们通常会使用一种称为“数据并行”（Data Parallelism）的技术，将数据集分成多个小块，并在多个GPU上并行处理。
为什么 GPU 引领加速计算时代
目前，人工智能（图像语音识别、无人驾驶等）、视频处理、VR、生命化学、金融证券数据分析等是GPU 运用的优先爆发领域。可以说，GPU并行计算是时下最流行的方式，简而言之，GPU可以同时做N件比较简单的事情，因此效率比较高。
一文读懂 GPU 参数选择
目前， GPU 服务器主要应用于科学计算、视频编解码等不同场景领域。它可以为应用提供非凡的加速计算能力，将应用程序计算密集的工作负载转移到GPU。根据Market Growth Insight的数据，到2026年底，应用于人工智能市场的GPU份额预计将达到20亿美元。
人工智能、GPU 与云计算的关系和应用
近年来，人工智能已经渗透不同行业不同领域，随着人工智能算法突飞猛进地发展，越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效地实施，算力是未来人工智能应用取得突破的决定性因素，GPU的运用加速了人工智能的计算速度。
探索神秘的算力市场：你不知道的国内算力资源售卖揭秘
在当下这个数字化、信息化的时代，算力资源已经成为了推动社会进步，支持新兴行业发展的重要燃料。不论是云计算、大数据分析，还是人工智能、区块链技术，它们的运行和发展都离不开算力的支持。然而，尽管算力资源对于我们的生活和工作有着如此重要的影响，大
渲染与云渲染——渲染行业的新趋势
可能很多人想不到，即使到了现在，CGI（电脑三维动画）设计师们有时仍可能需要等待近1个月的时间完成一秒钟视频的渲染，或者用24小时来等一张静态图片的渲染。
Gpushare.com | 如何使用 TensorBoardX 可视化工具?
TensorBoardX是基于TensorBoard，一款可以用于Pytorch数据可视化的工具，对TensorBoard比较了解的用户，也能够轻松上手TensorBoardX～
渲大师携手向日葵，远控赋能云渲染及 GPU 算力服务
今年年初，在深圳遭遇疫情突袭，多地实行封闭式管理，不少企业员工连夜返岗/搬电脑的慌忙时刻，提前做好了准备的渲大师显得格外从容。
影视作品制作中不可或缺的技术支撑——云渲染技术
近年来，云计算已经成为影视作品制作中不可或缺的技术支撑，像《复仇者联盟》、《变形金刚》系列、《头号玩家》、《盗梦空间》等高品质电影中高渲染量的艰巨任务，只有具备超强计算能力的云渲染技术才能顺利解决。
服务器 CPU 和普通 CPU 有什么区别？常用的服务器有六大区别
其实现在很多人都听说或者接触过服务器，众所周知，服务器是网络中的重要设备，要接受少至几十人、多至成千上万人的访问，因此对服务器具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等严格要求。
显卡只是为游戏而生吗？GPU 服务器了解一下
说到显卡，估计90%以上的人都认为这就是一个游戏工具。现在高性能的显卡难道只是为游戏而生吗？目前不少公司已经认识到GPU大规模并行计算带来的优势，开始用强大的多GPU服务器进行各种方向的研究，而这些研究除了能给公司带来巨大收益外，其研究成果也开始应
如何选择不同类型的 AI 服务器？
不同类型AI服务器之比较分析，通过下面这张二维图中我们可以对不同架构的服务器进行简单的比较。
GPU 底层技术、全球市场格局分析
从去年开始，芯片问题就一直牵动着我们的神经，因为我们在这么重要的一个东西上被“卡脖子”了。但是可能还有人不太了解，其实不只是咱们中国，现在，全世界其他国家的很多重要产业，像汽车、电脑、手机等都在被同一个问题困扰着，那就是：芯片短缺。
GPU 和 AT 的区别在哪里？GPU 与 AT 有哪些区别？
GPU这一概念也是相对于计算机系统中的CPU而言的，由于人们对图形的需求越来越大，尤其是在家用系统和游戏发烧友，而传统的CPU不能满足现状，因此需要提供一个专门处理图形的核心处理器。
