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字号+作者: 来源:大学生澳门永久娱乐网站网 2020-03-21 12:38:58 我要评论() 收藏成功收藏本文

在上周的GTC19会议上,Nvidia的加速计算产品管理部门的主管Pareshkharya回答了一个关于GPU在FPGA上的优势的问题,他说GPU具有明显的可编

在上周的GTC19会议上,Nvidia的加速计算产品管理部门的主管Pareshkharya回答了一个关于GPU在FPGA上的优势的问题,他说GPU具有明显的可编程优势,整个开发时间更短。

他说:现在完成FPGA需要几个月的时间,必须在硬件层面进行编程。然而,人工智能的变化如此之快,以至于可以在几分钟内计算更新,因此有必要在软件方面实现高度灵活的编程。GPU是人工智能领域的一种特殊芯片。它的指令集非常有用,完全可编程,而且是软件定义的。

GPU的另一个优点是它的架构是向前兼容的。如果将来需要新的硬件,可以大大缩短开发周期。整个硬件可以随着软件的不断更新而调整,可以在软件库中直接更新。同时,NVIDIA的平台可以在任何设备上使用,包括台式机、笔记本电脑、服务器、数据中心、边缘和物联网。

黄仁勋在gtc19会议上的主旨演讲中,也一再强调GPU和CPU在不同应用领域的明显优势。例如,运行在GPU上的ALI边缘系统只能每秒执行780次查询,但如果使用CPU,则每秒只能执行三次查询。从百度使用Nvidiaai推荐系统的性能来看,过去,百度庞大的用户潜在兴趣包的模型培训是昂贵而缓慢的。GPU培训成本仅为CPU的1/10,支持大规模的模型培训。

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