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AI服務器按芯片類型可分為CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等組合形式，CPU+GPU是目前國內的主要選擇（占比91.9%）。...
評估三類模型：(i) 在ImageNet-21k上預訓練的ViT，(ii) 在LAION-2B上預訓練的OpenCLIP，以及(iii) 在ImageNet-1k上預訓練的MAE。重建損失是所有輸出標記的平均值，并在ImageNet-1k上進行評估。...
當前，業界在將傳統優化技術引入 LLM 推理的同時，同時也在探索從大模型自回歸解碼特點出發，通過調整推理過程和引入新的模型結構來進一步提升推理性能。...
GPT模型對比BERT模型、T5模型的參數量有明顯提升。GPT-3是目前最大的知名語言模型之一，包含了1750億（175B）個參數。在GPT-3發布之前，最大的語言模型是微軟的Turing NLG模型，大小為170億（17B）個參數。訓練數據量不斷加大，對于算力資源需求提升。...
基于B100雙Die架構，采用雙Socket板級3D擴展可以實現與X100同等的算力。類似的方法也可以應用到X100中進一步擴展算力。...
卷積神經網絡（CNN）是一種在圖像處理和計算機視覺領域廣泛應用的深度學習模型，因其能夠自動學習圖像的層次化特征表示而成為SAR目標分類的理想選擇。...
同一主機內GPU之間的通信：通過NVLink技術，雙向帶寬達到600GB/s，單向帶寬達到300GB/s。...
為了增強對訓練穩定性和性能的監控，開發了一個精度達到毫秒級的監控系統。采用不同級別的監控來跟蹤各種指標。...
機器學習（ML）應用已經在汽車、醫療保健、金融和技術等各個領域變得無處不在。這導致對高性能、高能效 ML 硬件解決方案的需求不斷增加。...
視覺Transformer的一般結構如圖2所示，包括編碼器和解碼器兩部分，其中編碼器每一層包括一個多頭自注意力模塊（self-attention）和一個位置前饋神經網絡(FFN)。...
人工智能成為所有人類事業的數字助手，擁有著巨大的機遇。ChatGPT是人工智能如何使高性能計算的使用民主化、為社會中的每個人帶來好處的一個很好的例子。...
DBN 和 SAE 是完全連接的神經網絡。在這兩個網絡中，隱藏層中的每個神經元都連接到前一層的每個神經元，這種拓撲結構會產生大量連接。...
在分布式訓練中大規模使用默認的DCQCN協議時，all-to-all通信可能會導致擁塞和PFC級別的提高。過度使用PFC可能會導致頭部阻塞（HoL），從而降低網絡吞吐量。...
GANs真正的能力來源于它們遵循的對抗訓練模式。生成器的權重是基于判別器的損失所學習到的。因此，生成器被它生成的圖像所推動著進行訓練，很難知道生成的圖像是真的還是假的。...
利用偏振信息成像本質上是對光場信息獲取維度的提升，通過多維偏振信息的獲取與融合處理，可以解決不同復雜環境和應用領域的成像任務。...
AI 應用計算量呈幾何級數增長，算法模型向巨量化發展，人工智能模型參數在過去十年增長了十萬倍，當前AI超大模型的參數目前已經達到了千億~萬億的級別。...
GPU和顯卡的關系，就像是CPU和主板的關系。前者是顯卡的心臟，后者是主板的心臟。有些小伙伴會把GPU和顯卡當成一個東西，其實還有些差別的，顯卡不僅包括GPU，還有一些顯存、VRM穩壓模塊、MRAM芯片、總線、風扇、外圍設備接口等等。...
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