2017年5月11日,正式发布了全新Volta架构GPU——NVIDIATeslaV100,TeslaV100是史上规模最庞大的GPU,拥有超过210亿个晶体管,是上代TeslaP100的1.37倍,核心面积达到了创纪录的815平方毫米。
北京时间 9 月 26 日,在英伟达 GPU 技术峰会上,英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋正式发布 TensorRT 3 神经网络推理加速器。据官方介绍,TensorRT 3 能极大改善处理性能,削减从云到边缘设备(自动驾驶汽车、机器人等)的推理开销。 TensorRT 3 是在 Volta GPU 实现最优推理性能的关键,比起 CPU 它能实现高达 40 倍的吞吐量,时延在 7ms 之内。目前,对于英伟达开发者计划成员,现在有针对 Tesla GPU (P4, P100, V100) 和 Jetson 嵌入
目前在售的NVIDIA Volta架构中Tesla V100处于深度学习GPU专业卡的最顶端位置!拥有5120个CUDA核心、640个Tensor辅助核心,核心面积达到了815平方毫米,集成了210亿个晶体管。作为Tesla P100的升级产品,Tesla V100同样拥有有两个不同的版本:一个是支持NVLInk,一个是支持PCIE。
机器之心报道 参与:李泽南 9 月 26 日上午,英伟达 GTC 大会中国站在北京开幕。作为每年 GPU 开发者最为重要的盛会,GTC 和全球一系列活动为开发者们提供了宝贵的培训机会。同时,大会上也展
机器之心报道 编辑:CZ、Jenny Huang、李泽南、吴攀、蒋思源 当地时间 5 月 8-11 日,英伟达在加州圣何塞举行了 2017 年的 GPU 技术大会(GTC 2017)。机器之心作为本次大会的特邀媒体,也来到了现场,参阅《现场报道 | 英伟达 GTC 大会开幕,盘点首日三大亮点》。昨天,英伟达 CEO 黄仁勋在大会上正式发布了目前最先进的加速器 NVIDIA Tesla V100。之后,英伟达开发博客又更新了一篇深度解读文章,剖析了 Tesla V100 背后的新一代架构 Volta,其在提供
虽然因为新冠疫情爆发,今年的 GTC 2020 大会也在最后时刻宣布转为线上,不过人们期待 7 纳米制程英伟达 GPU 的热情并没有消退。
陈桦 李林 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 昨晚堪称进行了一次AI“爆炸”,好几件大事同时发生。 首先,英伟达GTC大会行至高潮,新一代GPU正式发布,以及多项配套新技术,英伟达股价一夜上涨17%。 其次,微软Build大会也掀起高潮,软件巨头推出智能音箱等新产品,并且在边缘计算、人工智能等方面投下重注。 这是今天推送的第一篇,量子位先讲讲英伟达发布的新一代最强深度学习处理器。今天推送的第二篇,会讲讲微软如何押注人工智能。 英伟达CEO黄仁勋昨晚在英伟达GPU技术大会上发布了新的G
李林 假装发自 Honolulu 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 英伟达重磅新核弹Tesla V100发布已有两个多月,它的实体终于亮相了。 在正在夏威夷举办的计算机视觉顶级学术会议CVPR
今日,NVIDIA正式宣布可以在官网下载CUDA9.0RC版本,肯定有不少CUDA开发者很想知道CUDA9.0版本到底增加了哪些新的功能。 总的来说,就是这样三点: 支持下一代NVIDIA gpu
而且,在不更改代码的情况下,具有TF32的A100与英伟达Volta相比,性能能够高出20倍。
假如你是一枚学生党,既没有钱,学校实验室计算卡又不够用,却入了机器学习的门,那你肯定用过一个神器:Google Colab。
上一篇文章《浅析GPU通信技术(上)-GPUDirect P2P》中我们提到通过GPUDirect P2P技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能,但是受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制,无法做到更高的带宽,为了解决这个问题,NVIDIA提出了NVLink总线协议。
众所周知,大多数 Mac 产品都是生产力工具,你甚至可以用它们训练神经网络。去年 11 月推出的,搭载 M1 芯片的 Mac 更是将这种生产力水平提到了一个新的高度。
AI科技评论按:很多读者在思考,“我和AI科技评论的距离在哪里?”答案就是:一封求职信。 5 月 11 日,在加州圣何塞举办的的 2017 年度 GPU 技术大会上,英伟达发布了 Tesla V100
谷歌将开发超高分辨率VR显示屏,像素超目前10倍 据悉,谷歌计划开发像素超目前10倍的超高分辨率VR显示屏。今年早前,谷歌负责VR/AR的副总裁Clay Bavor透露了一个“秘密项目”,其旨在开发
4 月 23 日,首届 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会在北京举办,现场超千位开发者与来自百度、英特尔、清华大学等的科学家,就框架与深度学习展开了详细的讨论。在 WAVE 上,百度从建模、训练到部署,首次对外公布了 PaddlePaddle 全景图。
推迟了2个月,北京时间5月14日晚9点,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在自家的厨房里,“亮相”GTC 2020主题演讲会。他把这次的发布会称为,“英伟达史上首次Kitchen keynote(厨房发布会)”。
【新智元导读】英伟达CEO黄仁勋一年一度的GTC主旨演讲凌晨结束,新智元第一时间带来了深度报道(带PPT的)。本次大会最受关注的是,英伟达发布了新一代的GPU,涉及不少新的技术,比如tensor。此外, 还有“面向TensorFlow 的TensorRT”、“英伟达GPU云”“AI 研究基础设施DGX-1和DGX Station”、“开源 Xavier DLA ” 等等。黄仁勋从摩尔定律走向消亡谈起,一直说到深度学习的大爆炸。一起来看看股票涨幅“不可阻挡”的英伟达都有哪些布局。 5月11日凌晨,英伟达CEO
机器之心报道 参与:李泽南、李亚洲 昨天,第九届年度 GPU 技术大会(GTC)在加州圣何塞 McEnery 会议中心正式开幕。在刚刚结束的 Keynote 演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋宣布了该公司在芯片、AI 平台、自动驾驶上的一系列新动作。在本文中,机器之心对其演讲的核心内容做了梳理。 正如黄仁勋所说的,今天的发布会有关于:「Amazing science, amazing graphics, amazing products and amazing AI.」 核心内容: 新一代服务器级 GP
新智元编译 来源:Wired、top500.org 编辑:肖琴 【新智元导读】美国Summit超级计算机现在已经在美国橡树岭国家实验室运行,峰值运算速度达到200 petaflops,超神威·太湖
编者按:5 月 11 日,在加州圣何塞举办的 2017 年度 GPU 技术大会上,英伟达发布了 Tesla V100,号称史上最强的 GPU 加速器。发布之后,英伟达第一时间在官方开发者博客放出一篇博
---- 新智元报道 编辑:David 好困 【新智元导读】英特尔又放大招!7纳米全新GPU专攻AI计算,2倍性能碾压老黄A100,这回「牙膏厂」是杀到英伟达家门口了? 最近,牙膏厂又支棱起来了! 5月10日,英特尔正式发布了面向AI训练和理解的第二代GPU处理器——Gaudi2。 制程上使用了台积电的7纳米工艺,甚至超过了目前自家最先进的CPU系列。 根据英特尔的测试,Gaudi2的性能最高可以达到英伟达A100的2倍。 兵临「老黄」城下? Gaudi2以16nm的第一代Gaudi架构为基
选自xcelerit 机器之心编译 参与:蒋思源 RNN 是处理量化金融、风险管理等时序数据的主要深度学习模型,但这种模型用 GPU 加速的效果并不好。本文使用 RNN 与 LSTM 基于 Tenso
【IT168 评论】GPU在人工智能来临的前夜火了,很多人的眼光也聚焦到了英伟达身上,随之而来的,流言也就多了起来。有人认为,GPU在人工智能的应用存在一定的局限性。但这些只同留在TESLA V100发布之前,这块手掌大小的芯片凝聚了 Nvidia 7000 多名工程师超过 3 年的研发,投入资金 30 亿美元。 📷 据了解,TESLA V100 使用的 GPU 就是 Volta 架构的首款产品 GV100。这块手掌大小的芯片凝聚了 Nvidia 7000 多名工程师超过 3 年的研发,投入资金 30 亿美
本文仅献给需要做GPU超算方案和预算的科研前线的人 同类介绍Tesla V100的技术文章很多,我们只highlight关键几个知识点。 2017年5月GTC 2017大会上,英伟达发布了面向高性能计算的新一代Volta架构加速器,Tesla V100。Tesla V100加速器采用12nm FFN工艺,搭载新款图形处理器GV100,拥有5120 CUDA、640个Tensor内核,分PCle和SXM2两版,双精度浮点运算能力分别可达7 TFLOPS和7.8 TFLOPS,单精度则为14 TFLOPS和15
AI 科技评论按:Buy more GPU,save more money!(买越多GPU,就越省钱!)这句话,英伟达 CEO 黄仁勋在整场 GTC 中足足重复了9次(可能还有数漏的)。 作为英伟达每年最重要的大会,一年一度在美国旧金山举办的 GTC 一直都是英伟达技术实力最集中的展示。而且英伟达的新产品也深深牵动着深度学习领域研究人员的心,更快的 GPU 、更大的显存、新的深度计算 API、更强大的计算集群等等都让更大规模、更高表现的模型变得更为平易近人。 看似槽点、其实亮点: 「世界最大的 GPU」、「
AI 研习社按,2017 年 5 月,在 GTC 2017 上,英伟达 CEO 黄仁勋发布 Volta 架构 Tesla V100,它被称为史上最快 GPU 加速器。2018 年 3 月,同样也是在 GTC 上,黄仁勋发布「全球最大的 GPU」——DGX-2,搭载 16 块 V100 GPU,速度达到 2 petaflops。
AI 科技评论按:日前,百度 PaddlePaddle 更新至 Fluid v1.3 版本,一如既往地, Fluid v1.3 版本在基础框架、预测引擎、模型建设、分布式训练各个方向上都实现了多项更新,而其中比较重要的更新包括:
AI科技评论按:今年是英伟达 GTC(GPU 技术大会)在中国举办的第二年。在 AI 革命势头正劲之际,英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋亮相北京。据了解,为期三天的 GTC 盛会将吸引超过 3500 名科学家、工程师和媒体参加。 首日的英伟达GPU技术峰会上,由英伟达创始人兼CEO黄仁勋宣布了一系列重要消息,包括新版神经网络推理加速器TensorRT 3,与国内OEM厂商联合推出基于 Tesla V100 的 HGX-1 加速器,此外还有更多关于自动驾驶的新动态。本文将围绕英伟达 TensorRT 3 与自动
英伟达 Volta Tensor Core GPU 在深度学习社群取得了哪些巨大突破?这些突破背后有什么核心技术?
AiTechYun 编辑:nanan 英伟达再一次惊艳全球! 在美国加州圣何塞举行的GTC 2018大会上,英伟达黄仁勋发布了全球最大的GPU。 会上,黄仁勋首先介绍了英伟达在图像实时光线追踪处理方面
北京时间5月11日凌晨,英伟达CEO黄仁勋在2017 GTC大会上进行了一场持续两个小时的主题演讲。在本次演讲中,所有内容都是围绕AI和深度学习进行的。 老黄谈到了摩尔定律的终结、GPU计算的兴起与关于VR的Holodeck计划,但重中之重,还是英伟达下一代GPU-Tesla Volta V100,特别是它的Volta架构与Tensor Core,以及搭载V100的DGX-1V、DGX Station和HGX-1,还有自动驾驶处理器Xavier、机器人系统ISAAC,等等。 对老黄来说,现在就是“哪
昨天,Q1的财报发布后几小时,英伟达的股价就暴涨14%。 今天,老黄的Keynote还没讲完,英伟达市值就被推高20%,突破700亿美元。 华尔街疯狂的背后,是人工智能的大潮,与推动这一大潮的全新技术。 英伟达最新的GPU芯片——Tesla V100及其Tensor Core,必将让这科技的大潮又起一层浪。 眼看着英伟达在这人工智能的浪潮中一骑绝尘,它的技术到底能有多厉害?难道其他芯片巨头就真的在吃干饭吗? 今天,我们特意邀请到两位芯片领域的专家,专门来聊聊英伟达的新技术,以及这场 AI 芯片大战的关键
因为美国疫情的原因,英伟达和其他科技公司一样,把今年的GPU技术大会(GTC 2020)改成线上举行。
PP-YOLO评估指标显示出比现有的最新对象检测模型YOLOv4更高的性能。但是,提出者百度却谦虚的声明:
选自Medium 作者:Vincent Chu 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 近日,Vincent Chu 在 Medium 上发文介绍自己对新一代 GPU 在各类深度学习任务上的测评结果,作者对比了 Paperspace Volta Tesla V100、Google Cloud P100、Amazon EC2 p3.2xlarge(Tesla V100)等云端计算平台,以及 Nvidia GeForce 1080Ti 单卡的成绩,具体测评结果详见全文。 随着机器学习(ML)研究人员和实践者们不断探索
机器之心报道 机器之心编辑部 在 Meta 发布 LLaMA 系列大模型后,扎克伯格宣布正式入局 AIGC 产品研发赛道。 ChatGPT 的爆红出圈让人们对聊天机器人的关注度持续增加。本月,谷歌、微软等大型科技公司陆续宣布将聊天机器人功能集成到搜索引擎中,ChatGPT 被认为将掀起搜索引擎的新一轮变革。 在众多科技巨头中,迟迟未入局聊天机器人赛道的 Meta 引起了人们的注意,甚至有人开玩笑地说:「Meta 正专注研发元宇宙」。但就在本周一,Meta 首席执行官马克・扎克伯格明确表示 Meta 将成立一
文中,作者测试了包含Titan RTX在内的多个常见NVIDIA GPU卡在各种AI训练任务上的速度。对于每个GPU,分别训练下列神经网络时测量每秒处理的图像数量:ResNet50、ResNet152、Inception3、Inception4、VGG16、AlexNet和SSD。得出了一下结论:
AMD年度发布会Next Horizon今天在旧金山举行,该会议一向被视为AMD明年CES的前哨站,发布新品,明确路线图。CEO苏姿丰做了开幕致辞,发布全球首款7纳米数据中心CPU“Rome”,并公布了未来几年的产品开发计划。
近期,AIGC领域呈现出一片繁荣景象,其背后离不开强大算力的支持。以ChatGPT为例,其高效的运行依赖于一台由微软投资建造的超级计算机。这台超级计算机配备了数万个NVIDIA A100 GPU,并利用60多个数据中心的数十万个GPU辅助,为ChatGPT提供了强大的算力支持。这种规模的算力部署不仅体现了AIGC技术的先进性,也预示着人工智能技术未来的发展趋势。这种集成了高性能计算、大数据处理和人工智能算法的超级计算机,将成为推动科技进步的重要引擎。
想要获取免费算力?可能最常见的方法就是薅谷歌的羊毛,不论是 Colab 和 Kaggle Kernel,它们都提供免费的 K80 GPU 算力。不过虽然 K80 这种古董级的 GPU 也能提供可观的算力,但我们发现用于试验模型越来越不够用了。尤其最近的 Transformer 或 GPT-2 等复杂模型,不是训练迭代时间长,就是被警告显存已满。
2020腾讯广告算法大赛复赛已于6月23日12:00:00正式拉开序幕,恭喜一路披荆斩棘,强势进入复赛的各位算法达人们。(复赛晋级名单请戳这) 初赛阶段,TI-ONE 作为大赛官方唯一指定的机器学习平台,为参赛选手提供计算资源与机器学习平台支持。 复赛阶段,随着训练数据加大,赛事愈发激烈,TI-ONE 对晋级选手的助力也已全面升级: 价值4435元的代金券 CPU资源 GPU资源(P40卡或V100卡) 针对复赛期间,各位参赛选手可能关心的问题,TI-ONE 特意准备了复赛期间 TI-ONE 使用须知
先跑题吐槽一下昨晚的苹果发布会,教育版 iPad 的发布几乎没有掀起一丁点波澜,简直愧对其「科技春晚」的名声。反而是「All in 区块链」的朋友们苦追英伟达(Nvidia)的 GTC 2018,发出阵阵哀嚎。
内容概要:都已经有这么多深度学习框架了,为什么还要搞个 OneFlow?在机器学习领域,袁进辉看的比 90% 的人都长远。
AI 研习社按:TensorFlow 的机器学习库可以说大家都已经很熟悉了,但 IBM 的研究人员们表示这都是小意思。
SK Telecom的研究人员开发了一种新方法,用NVIDIA TensorRT高性能深度学习推理引擎使基于深度学习的对象检测加速。该方法可用于各种项目,包括监测医院或疗养院的患者,深入运动员的运动分析,帮助执法机构找到失踪或被绑架的儿童。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在Colab成为付费会员后,就一定能用上V100和P100? Nonono,现在你可能会“碰巧”用上Tesla T4! 大伙儿都知道,前段时间Colab上线了一个50美元/月(约325元/月)的“超级会员”Pro+,和10美元/月的“普通会员”Pro相比,Pro+能优先用上V100和P100 GPU。 现在,有Reddit网友发现,以前总能抢到V100和P100的Pro会员,甚至可能被分配到T4。 △图源:Reddit 要知道,Tesla T
12月16日,英特尔正式宣布以20亿美元收购Habana Labs。这是继153亿美元收购Mobileye、3.5亿美元收购Nervana之后,英特尔第三次收购大型人工智能初创公司。
NVIDIA发布了TensorRT 4,其新功能可加速GPU上神经机器翻译(NMT)应用的推断。
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