图形处理器（GPU，Graphic Processing Unit）是面向吞吐率设计、片上集成大量并行计算部件的处理器。2006年采用统一架构的GPU和使用高级语言编程的开发平台的出现，引发了GPU通用计算领域的迅猛发展。
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标签： AI
NSF支持的网络基础设施上的AI和HPC融合
随着AI不断演进，成为一个具有统计和数学严密性的计算范式，显而易见的是，对于科学设施产生的数据，单一GPU解决方案已不再足以满足训练、验证和测试的需求。
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利用AI降低电子系统设计的复杂性
西门子EDA在人工智能技术方面进行了大量投资，并将其应用于各种产品领域，包括PCB设计、自动驾驶系统、智能工厂车间管理和智能城市管理。
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HPC与AI的完美融合
HPC指的是在多台服务器上以高速并行方式执行复杂计算的能力。这些服务器的集合被称为集群，由数百甚至数千台计算服务器通过网络连接而成。
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关于AI训练和推理中存储扩展的一些提示
应该预先以整体性的方式来解决存储扩展问题。这包括容量、性能、网络硬件和数据传输协议。其中的关键点是确保充足的GPU资源，否则，训练和推理工作可能会失败。
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针对AI/ML的高性能文件系统
随着AI/ML解决方案在企业中崭露头角，我们的许多客户发现传统的存储系统和文件系统可能无法满足与新的AI/ML工作负载相关的新需求。
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为AI数据中心选择网络方案
RDMA技术涵盖了四种实现方式：InfiniBand、RoCEv1、RoCEv2以及iWARP。在这其中，RoCEv1已经过时，iWARP并不常见。目前，业界普遍采用的网络解决方案主要集中在InfiniBand和RoCEv2两个选项之间。
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埃级芯片将如何推动电子工业的发展
工程上的聪明才智一直是推动创新的一种方式，而半导体行业无疑处于前沿。
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2023年的高科技成像与数据存储
如今，到了2023年，我们可以看到这一预测在低温电子显微镜（cryo-EM）、低温电子断层扫描显微镜（cryo-ET）、扫描电子显微镜（SEM）以及透射电子显微镜（TEM）领域已经成为现实。
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生成式AI管道中的IO模式
在生成式AI（GenAI）领域存在一个鲜为人知的问题，它可能会阻碍许多用户实现其目标：其IO模式可能会对传统存储系统造成巨大压力。
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