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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标签： GPU
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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深入了解 GPU 互联技术-NVLink
随着人工智能和图形处理需求的不断增长，多 GPU 并行计算已成为一种趋势。
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Nvidia芯片路线图解析：机遇与风险
Nvidia发布了一份财务报告，其中包含新的Nvidia芯片路线图，囊括了GPU、GPU以及交换ASIC芯片。
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谷歌仍大力投资GPU计算
在Google I/O 2023活动中，Google软件产品组合中的生成式AI功能成为焦点，这一点毫不奇怪。
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温故知新之GPU计算
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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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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NVLink 之GPU 互连
NVLink的目标是突破PCIe接口的带宽瓶颈，提高GPU之间交换数据的效率。2016年发布的P100搭载了第一代NVLink，提供160GB/s的带宽，相当于当时PCIe 3.0 x16带宽的5倍。
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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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