AI 时代 GPU 成为核心处理器，分布式训练诉求提升。GPU 采用并行计算方式，擅长处理大量、简单的运算，因此多适用于图像图形处理和 AI 推理。
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分类： 人工智能
随着时代快速发展的人工智能，已然成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，并全面深刻地改变着人类的生产和生活方式。
GPU与CPU的区别
OpenAI公司的ChatGPT在短短一个月内快速风靡全球，人工智能的快速发展，离不开高性能、高算力的硬件支持。
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AI服务器占领市场还需等多久
考虑基础设施时，超大规模运算和云构建者谈论的是兆瓦、服务和存储的混合，以及在一兆瓦功率下提供的总容量。
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通俗理解数据中心的第三个关键芯片“DPU”
DPU 最直接的作用是作为 CPU 的卸载引擎，接管网络虚拟化、硬件资源池化等基础设施层服务，释放 CPU 的算力到上层应用。
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GPU架构与CUDA基础
CUDA是一个崭新的硬件和编程模型，它直接答复了这些问题并且展示了GPU 如何成 为一个真正的通用并行数据计算设备。
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多卡GPU是如何互联通信的
在单个GPU性能有限的情况下，将两个或多个GPU连接起来这种在当时看起来非常荒谬的想法竟然渐渐成为提升系统GPU性能的主流方法。
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生成式AI将如何影响企业
生成式AI已成为一项基础性技术，对企业产生深远影响。在早期阶段，这项技术主要用于创建虚拟人物和自动化图像生成过程。
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晶圆之争：解读AI与芯片制造最新限制
美国政府对21世纪的“冷战”发动了最新的回击，涵盖了AI芯片和晶圆制造设备。
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世界上最快的AI芯片，是何方神圣
IBM的“北极”NorthPole是一种类脑芯片，我们需要先了解什么是类脑芯片。
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人工智能基础设施蓬勃发展
在数据急剧增长和技术飞速进步的时代，AI崭露头角，已成为全球各行各业的变革动力。
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