gpu关键词检索结果

多 GPU 中的人工智能:点对点和集体操作

AI in Multiple GPUs: Point-to-Point and Collective Operations

学习适用于多 GPU AI 工作负载的 PyTorch 分布式操作多 GPU 中的人工智能后:点对点和集体操作首先出现在《走向数据科学》上。

为企业本地 AI 构建 GPUaaS

Architecting GPUaaS for Enterprise AI On-Prem

Kubernetes 上的多租户、调度和成本建模《为企业 AI On-Prem 设计 GPUaaS》一文首先出现在《Towards Data Science》上。

多 GPU 中的人工智能:梯度累积和数据并行

AI in Multiple GPUs: Gradient Accumulation & Data Parallelism

在 PyTorch 中从头开始学习和实现梯度累加和数据并行性多 GPU 中的人工智能后处理:梯度累加和数据并行性首先出现在《走向数据科学》上。

多个 GPU 中的人工智能:GPU 如何通信

AI in Multiple GPUs: How GPUs Communicate

深入探讨支持 AI 工作负载多 GPU 通信的硬件基础设施多 GPU 中的后 AI:GPU 如何通信首先出现在《迈向数据科学》上。

多 GPU 与单 GPU 扩展经济学

Multi-GPU vs Single-GPU Scaling economics

企业级 AMD MI355X 指南,涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。

多 GPU 中的人工智能:了解主机和设备范例

AI in Multiple GPUs: Understanding the Host and Device Paradigm

了解 CPU 和 GPU 如何在主机设备范式中交互多 GPU 中的人工智能后:了解主机和设备范式首先出现在《走向数据科学》上。

并行轨道变压器:通过减少同步实现快速 GPU 推理

Parallel Track Transformers: Enabling Fast GPU Inference with Reduced Synchronization

基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 的高效大规模推理仍然是一个基本的系统挑战,经常需要多 GPU 并行性来满足严格的延迟和吞吐量目标。传统的张量并行性会分解跨设备的矩阵运算,但会引入大量的 GPU 间同步,从而导致通信瓶颈和可扩展性下降。我们提出了并行轨道(PT)变压器,这是一种新颖的架构范例,可以重组计算以最小化跨设备依赖性。 PT 实现了高达 16 倍的减少……

最便宜的云 GPU:AI 团队节省计算成本的地方

Cheapest Cloud GPUs: Where AI Teams Save on Compute

企业级 AMD MI355X 指南,涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。

HP Omen 17 游戏笔记本电脑得到了我的推荐 - 尤其是在这个价格

The HP Omen 17 gaming laptop gets my recommendation - especially at this price

最近 RAM 和 GPU 价格的上涨使得很难找到好的游戏笔记本电脑优惠,但现在在 Best Buy,您可以节省近 1,100 美元购买 HP Omen 17。

GPU 短缺:AI 计算紧缩如何重塑基础设施

GPU Shortages: How the AI Compute Crunch Is Reshaping Infrastructure

企业级 AMD MI355X 指南,涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。

为什么 GPU 成本随着 AI 产品规模的扩大而激增 |真正的驱动程序解释

Why GPU Costs Explode as AI Products Scale | Real Drivers Explained

企业级 AMD MI355X 指南,涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。

#490 – 2026 年人工智能现状:法学硕士、编码、扩展法律、中国、代理、GPU、AGI

#490 – State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI

Nathan Lambert 和 Sebastian Raschka 是机器学习研究人员、工程师和教育家。 Nathan 是艾伦人工智能研究所 (Ai2) 的培训后负责人,也是《RLHF 书》的作者。 Sebastian Raschka 是《Build a Large Language Model (From Scratch)》和《Build a Reasoning Model (From Scratch)》的作者。感谢您的聆听 ❤ 查看我们的赞助商:https://lexfridman.com/sponsors/ep490-sc 请参阅下面的时间戳、成绩单,并提供反馈、提交问题、联系 Lex

软银进军云软件市场

SoftBank выходит на рынок облачного ПО

Infrinia AI Cloud OS 在 GPU 基础设施之上自动化 Kubernetes 管理和推理服务。

您现在只需升级 RAM 就可以购买一台新的 Alienware 16 Aurora 游戏笔记本电脑

You can buy a new Alienware 16 Aurora gaming laptop for less than a RAM upgrade right now

在 1,000 美元几乎不足以支付 RAM 或 GPU 升级费用的世界里,您可以在戴尔以低于此价格的价格买到优质 Alienware 16 Aurora 游戏笔记本电脑。

AMD MI355X GPU 指南:使用案例、基准测试和购买技巧

AMD MI355X GPU Guide: Use Cases, Benchmarks & Buying Tips

企业级 AMD MI355X 指南,涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。

NVIDIA B200 GPU 指南:用例、模型、基准测试和 AI 规模

NVIDIA B200 GPU Guide: Use Cases, Models, Benchmarks & AI Scale

了解 NVIDIA B200 如何通过 Clarifai 为前沿 GenAI 提供支持 - FP4 推理、MoE 模型、基准测试和生产部署。

NVIDIA RTX 6000 Ada Pro GPU 指南:使用案例、基准测试和购买技巧

NVIDIA RTX 6000 Ada Pro GPU Guide: Use Cases, Benchmarks & Buying Tips

企业级 AMD MI355X 指南,涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。

NVIDIA GH200 GPU 指南:用例、架构和购买技巧

NVIDIA GH200 GPU Guide: Use Cases, Architecture & Buying Tips

探索 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片 — 架构、AI 用例、基准测试以及大规模 LLM、HPC 和企业 AI 的决策指南。