GPU泡沫将破?英伟达再创新高

EugeneCheah透露,2024年8月,如果有人愿意拍卖一小段H100的使用时间(几天到几周),就有人可以开始以每小时1到2美元的价格找到H100GPU。EugeneCheah预计,GPU的租用价格每年会下降≥40%,尤其是小型集群。NVIDIA的市场预测是4年内,GPU每小时的租赁价格会下降到4美元,但不到1.5年就会蒸发殆尽。这很可怕,因为这...

AI经济学 | 第二章:中国AI发展面临的挑战与应对之道

根据EpochAI的“知名[11]机器学习模型”统计数据库,最早的机器学习案例是贝尔实验室在1950年发明的“迷宫解谜”机器老鼠Theseus,其后至2013年底,美国、英国、日本、加拿大等十余个国家相继推出了182个“知名模型”,任务类型涉及视觉、语言、游戏、语音、算数、推荐等,而中国首个“知名模型”是何明凯等人在2014年发布...

特斯拉把 Robotaxi 想简单了

做了一年之后,被借去基础设施组做GPU。可能是因为我当时在CPU上做了一些优化,得到了JeffDean(谷歌首席科学家)的认可,后来被推荐去了GPU组。那个组后来发展得很好,做TPU的一些编译器,加上GoogleBrain(谷歌用于训练神经网络的构架)下面一些底层库的开发,XLA(谷歌的深度学习编译器)就是他们做的。

【产业互联网周报】美国宣布解除对公安部鉴定中心制裁;OpenAI创始...

并行科技:向中科云达等采购AI算力服务器并行科技公告,为满足公司业务发展的需要,公司向北京誉成云创科技有限公司(简称“誉成云创”)、中科云达(北京)科技有限公司(简称“中科云达”)采购共计92台AI算力服务器(736张NVIDIARTX4090型号GPU显卡),向紫光华山科技有限公司(简称“紫光华山”)采购22台A800型号显卡AI算...

TPU、GPU、CPU深度学习平台哪家强?有人做了一个基准测试研究

机器之心编译参与:NurhachuNull、张倩GPU、TPU、CPU都可以用于深度学习模型的训练,那么这几个平台各适用于哪种模型,又各有哪些瓶颈?在本文中,来自哈佛的研究者设计了一个用于深度学习的参数化基准测试套件——ParaDnn,旨在系统地对这些深度学习平台进行基准测试。

腾讯深度学习编译器BlazerML项目技术分享

ApacheTVM是一个用于CPU、GPU和机器学习加速器的开源机器学习编译器框架(www.e993.com)2024年11月8日。TVM支持TensorFlow、Pytorch、MXNet、ONNX等几乎所有的主流框架,目标是优化机器学习模型让其高效运行在不同的硬件平台上。TVM提供了深度学习模型编译、优化和部署的端到端解决方案,支持从模型定义到部署的全流程自动化。

真正的国产显卡之光!摩尔线程国产GPU、AI与元宇宙多项进展深入解读

国内做GPU的企业其实并不少,但很多都是仅限特定行业领域,或者面向高性能计算,真正敢于全面布局,敢于进军消费者市场的,就不能不提到摩尔线程(MooreThread)。5月31日,摩尔线向快科技发出2023年夏季发布会的邀请,原本以为这次的核心就是新一代游戏与服务器显卡,结果发现我们的格局实在是太小了,摩尔线程的布局远不止...

GPU框架,从ROCm、Pytorch看生态壁垒

具体而言有两种兼容方式,第一种针对存量程序,即将已有的CUDA代码运行在AMD或类似的GPU上,这一方式可以通过Hipify工具来实现,将CUDA代码转化为等效的HIP代码,再经过ROCm的编译器,即可运行;第二种针对增量程序,即希望新写的代码能够同时在NVIDIA或AMD的GPU上运行,这一方式较为简单,HIP...

特斯拉(TSLA.US) 2022 AI Day会议纪要:Optimus后续的生产规模可能...

编译器的操作:从编译器中提取通信树;真实硬件的时间节点,中间辐射减少的值由硬件加速;这个操作在25个Dojo编译器上只需要5微秒,同样的操作在24个GPU上需要150微秒。这是对GPU的一个数量级的改进。峰值内存使用:Dojo是为解决更大的复杂模型而建立的;当前两个GPU集群的使用模式,一个是自动标注网络(用于生成地面真相...

又见神盾局黑手? GPU/HPC业界暗战揭秘

AMD在加入以前就已经完成了CPU/GPU融合的异构架构APU:Llano照理说,整个ExaScale计划最大的受益者应该是AMD,因为Intel和NVIDIA在执行该项计划时都有先天的不足——前者在进入计划时并没有并行解决方案,而后者则缺乏处理器的相关技术,同时拥有CPU/GPU以及APU架构的AMD应该是ExaScale计划的希望和最大概率胜出者。AMD无...