10 შედეგი · "GPU"
cuTile Rust: უსაფრთხო და სწრაფი GPU პროგრამირება ახალი სტანდარტით
NVIDIA-ს ახალი პროექტი, cuTile Rust, საშუალებას აძლევს დეველოპერებს დაწერონ მაღალი წარმადობის, უსაფრთხო და მონაცემთა შეჯახებისგან დაცული GPU კოდი Rust-ის ენაზე.
ხელოვნური ინტელექტი, როგორც ახალი ნავთობი: გამოთვლითი სიმძლავრის ბირჟა
ტექნოლოგიური სამყარო ახალ ეტაპზე გადადის: კომპანიები ხელოვნური ინტელექტის გამოსათვლელი რესურსების ფიუჩერსებით ვაჭრობას გეგმავენ, რაც AI-ს სფეროს ნავთობის ბაზრის ანალოგიურ მექანიზმს სთავაზობს.
WebAssembly-მ შესაძლოა GPU-ზე წვდომის ახალი სტანდარტი მიიღოს
WebAssembly-ს სისტემური ინტერფეისის (WASI) ახალი ინიციატივა GPU-სთან მუშაობის შესაძლებლობებს აფართოებს. პროექტი მიზნად ისახავს უსაფრთხოების და პორტაბელურობის შენარჩუნებას.
Microsoft-ის მხარდაჭერილი D-Matrix Nvidia-ს კონკურენციას უწევს
ხელოვნური ინტელექტის ჩიპების ბაზარზე ახალი მოთამაშე გამოჩნდა. D-Matrix-ის ახალი ჩიპი Corsair, რომელიც Microsoft-ის მხარდაჭერით იქმნება, მონაცემთა დამუშავების სიჩქარითა და ენერგოეფექტურობით Nvidia-ს გამოწვევას ცდილობს.
როგორ დავამატოთ სერვერული GPU სახლის კომპიუტერს 200 ფუნტად
აღმოაჩინეთ, როგორ აქცია ენთუზიასტმა სერვერული კლასის Tesla V100 GPU სახლის კომპიუტერის ნაწილად. 200 ფუნტის ინვესტიციით მიღებული 32GB VRAM-ი ადგილობრივი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების გასაშვებად.
Rotary GPU: დიდი ენობრივი მოდელების ოპტიმიზაციის ახალი გზა
ახალი კვლევა Rotary GPU-ს ტექნოლოგიას განიხილავს, რომელიც შეზღუდული ვიდეო მეხსიერების მქონე სისტემებზე დიდი ენობრივი მოდელების ეფექტურად გაშვების გზებს ეძებს.
AI და HPC ინფრასტრუქტურის ოპტიმიზაცია: Cedana ახალ თანამშრომლებს ეძებს
Y Combinator-ის სტარტაპი Cedana, რომელიც GPU-ს მიგრაციისა და ავტომატური ჩეკპოინტინგის ტექნოლოგიებზე მუშაობს, Forward Deployed Engineer-ს ეძებს. გაეცანით ტექნოლოგიურ სიახლეებს.
Kog AI-ის ახალი ძრავა: მონაცემთა დამუშავების რეკორდული სიჩქარე
ტექნოლოგიურმა კომპანიამ Kog AI წარმოადგინა ახალი საინჟინრო გადაწყვეტა, რომელიც LLM-ების მუშაობას რადიკალურად აჩქარებს. ინოვაციური ძრავა სტანდარტულ სერვერულ GPU-ებზე სუპერ-სწრაფ გენერირებას ახდენს.
როგორ გავზარდოთ ხელოვნური ინტელექტის მოდელების წარმადობა
ხელოვნური ინტელექტის მოდელების აჩქარება შემთხვევითი ხრიკების ნაცვლად ფუნდამენტური პრინციპების გააზრებით. როგორ მოქმედებს მეხსიერების გამტარობა და ოპერატორების ფუზია მოდელის მუშაობაზე.
როგორ გავზარდოთ Deep Learning მოდელების მუშაობის ეფექტურობა
ღრმა სწავლების მოდელების ოპტიმიზაცია ხშირად ჰგავს ალქიმიას. თუმცა, ფუნდამენტური პრინციპების გააზრებით შესაძლებელია GPU-ს მაქსიმალური სიმძლავრის გამოყენება და პროცესების მნიშვნელოვანი დაჩქარება.