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AI时代的GPU集群网络算力分析
N表示集群中GPU卡的数量，u表示集群中GPU卡的算力利用率。算力利用率与线性加速比不同，线性加速比描述了集群总有效算力随着GPU卡数量增加的变化情况。实践中，GPU集群的线性加速比受多种因素影响，理想情况下可达90%以上，但实际算力利用率通常在50%左右。
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猿界算力官网
...高性能计算的加速服务器平台， 随着 HGX H100 计算和网络能力的大幅增加， AI 和 HPC 应用程序的性能得到了极大的提...
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沐曦亮相第16届安博会，发布首款AI推理GPU加速卡曦思N100
曦思N100是一款专为云端数据中心应用而设计的AI推理GPU加速卡。该加速卡采用了沐曦自主研发的MXN100异构GPGPU通用计算核心，并集成了高带宽HBM2E内存。单卡的INT8整数算力高达160TOPS(160万亿次...
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30多万也买不到！NV GPU加速卡还得紧缺1年半
台积电还在生产其他很多客户的AI产品，比如AMD Instinct GPU加速卡，比如AWS Trainium/Inferentia、Google TPU，比...
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a＆s 功能实测 比特大陆算丰SC5＋云端AI计算加速卡
换句话说，虽然英伟达的GPU标称算力指标远远高于比特大陆提供的SC5+加速卡，而通过实测得出的结论来看，实际的算力获得比显然...
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研华发布基于Intel Movidius的低功耗AI加速卡，为边缘人工智能提供强劲算力
进行AI推理。可以提高AI性能并释放额外的CPU/GPU资源，能够带来了更多的应用场景...
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国产GPU万卡集群，看摩尔线程就够了！
市场对于能够支持AI+3D、AI+物理仿真、AI+科学计算等多元计算融合发展的通用加速计算平台的需求日益迫切。多元趋势下，AI模...
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什么是AI服务器？与普通服务器有什么区别？天下数据
1、从服务器的硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。
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浪潮AI服务器和通用服务器有什么区别？
而浪潮AI服务器采用的是异构形式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等不同的组合方式。但目前广泛使用的是CPU+GPU，也因此，业界在谈到AI服务器时，也会将其认为GPU服务器。与普通服务器...
ai加速卡和通用gpu的区别
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