Tensor Core所运行的张量应位于存储器的channel-interleaved型数据布局（数量-高度-宽度-通道数，通常称为NHWC），以实现最佳性能。训练框架预期的内存布局是通道主序的数据布局（数量-通道数-宽度-高度，通常称为NCHW）。因此，cuDNN库执行NCHW和NHWC之间的张量转置操作，如图3所示。如前所述，由于如今卷积本身如此之快，因此这些转置显然会占运行时间的一部分。
2018-05-21 17:35
不同于传统的CPU和GPU架构，Groq从头设计了一个张量流处理器 (TSP) 架构， 以加速人工智能、机器学习和高性能计算中的复杂工作负载。
2022-10-10 11:00
GPU 架构升级过程计算能力不断强化，Hopper 架构适用于高性能计算（HPC）和 AI 工作负载。英伟达在架构设计上，不断加强
2023-05-15 11:16
谷歌表示，抢占式GPU（Preemptible GPUs）非常适合短期、容错和批处理工作负载，比如机器学习（ML）和高性能计算（HPC）的客户。使用抢占式GPU，你可以访问大规模GPU基础
2018-06-20 17:41
满足以上两点，就可以用GPU做运算了。 不过你还得先用Open CL 把能在GPU上运行的程序写出来， 这也是很麻烦的，写一下就知道了。 而且GPU的架构比较特殊，要想
2018-05-04 10:06
众所周知，在大型模型训练中，通常采用每台服务器配备多个GPU的集群架构。在上一篇文章《高性能GPU服务器AI网络架构（上篇）》中，我们对
2024-11-05 16:20
新的GPU架构还对整个引擎进行了其他改进，它可以以更高的速率执行可变速率着色，通过额外的工作寄存器执行更快的工作调度，并支持图形的更多固定功能吞吐量。
2023-06-20 10:34
相比于牙膏式升级的Intel第十代酷睿H系列,AMD面向笔记本的锐龙4000系列可谓改天换地,全新的7nm工艺、Zen2 CPU架构以及改进的Vega GPU架构,不但带来了性能上的突飞猛进,续航方面也一改以往尴尬的
2020-04-06 10:25
