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CUDA 關(guān)鍵字列表
該需要多少 NVIDIA CUDA Cores ？
在 GPU 眾多特性中，NVIDIA GPU 憑借其獨特的 CUDA 架構(gòu)和豐富的 CUDA 核心而備受矚目。然而，由于 GPU 資源的高昂成本和相對稀缺性，如何根據(jù)實際需求選擇合適的 GPU 變得尤為重要。
報告丨英偉達人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究報告
英偉達憑借其在圖形處理器領(lǐng)域的深厚積累，成功轉(zhuǎn)型為AI計算的領(lǐng)軍企業(yè)。英偉達通過其GPU、CPU、DPU三芯戰(zhàn)略，以及強大的軟件生態(tài)系統(tǒng)CUDA，推動AI在多個行業(yè)應(yīng)用中的創(chuàng)新和發(fā)展，以及其在全球市場中的擴張策略和面臨的挑戰(zhàn)。
英特爾CTO建議使用AI將CUDA代碼移植上自家芯片
身負一大堆專為英偉達CUDA平臺編寫的遺留代碼？英特爾公司CTO Greg Lavender建議構(gòu)建一套大語言模型（LLM），將這部分代碼轉(zhuǎn)換成可以在其他AI加速器上運行的模型，包括英特爾自己的Gaudi2或GPU Max硬件。
與CUDA相比，英偉達Selene能否形成更加穩(wěn)固的競爭優(yōu)勢？
我個人甚至懷疑，像英特爾這樣的大公司已經(jīng)意識到Selene這類系統(tǒng)的重要意義，其甚至有可能成為芯片設(shè)計從業(yè)企業(yè)的新標(biāo)配。
NVIDIA CUDA-X AI加速庫可將云端機器學(xué)習(xí)加速20倍；現(xiàn)已在Microsoft Azure推出
數(shù)據(jù)科學(xué)家如今可在Microsoft Azure使用NVIDIA的數(shù)據(jù)科學(xué)加速庫——NVIDIA CUDA-X AI，將機器學(xué)習(xí)項目加速20倍。
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