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HBM2E为AI / ML培训提高了栏


最大的AI / ML神经网络训练模型现在超过了巨大的1000亿参数。随着10倍年度速度的上半年的增长率,我们在不太遥远的未来中向万亿参数模型领导。鉴于可以从AI / ML衍生的巨大价值(它是世界上六家最重要的五个中的第五个问题的使命),有......“ 阅读更多

GDDR6内存在边缘的生命


随着数据流量的热量增长,它是不成熟的,即超越数据中心的数量已经增加了Apace。根据协同作用研究组的分析师,今年7月在全球7月份有541个超越数据中心。这代表了自2015年以来的数量加倍。更加突出,管道中有一个额外的176个,因此突破性的高度增长......“ 阅读更多

使用HBM2E存储器缩放AI / ML培训性能


在我的4月半代时间低功率高性能博客中,我写道:“今天,AI / ML神经网络训练模型可以超过10亿参数,即将超过1000亿。”“很快”不需要长时间到达。5月底,Openai推出了新的175亿参数GPT-3语言模型。这代表了一个100倍超过GPT-2的15亿参数的大小......“ 阅读更多

GDDR6内存的扩展应用空间


图形双数据速率(GDDR)存储器的起源可以追溯到PC和控制台上的3D游戏的升高。第一个GPU使用单个数据速率(SDR)和双数据速率(DDR)DRAM,用于CPU主存储器的相同内存。追求更高分辨率的更高帧速率驱动了图形工作负载特定内存解决方案的需求。游戏PC和CON的商业成功......“ 阅读更多

2.5D架构答案AI培训的“以上所有”的呼吁


AI / ml的影响每天生长每个行业并触及每个人的生命。在营销,医疗保健,零售,运输,制造和更多,AI / ML是一种巨大变化的催化剂。这种快速提前受到AI / ML培训能力的增长强调的强化说明,自2012年以来每年增长10倍。今天,AI / ML神经网络训练Mod ...“ 阅读更多

HBM2E内存:完美适合AI / ML培训


人工智能/机器学习(AI / ml)生长以闪电速度进行。在过去的八年中,AI培训能力已经跃升了300,000(每年10倍),促进计算硬件和软件的各个方面的快速改进。内存带宽是一个这样的焦点关键区域,从而实现AI的持续增长。推出2013年,高带宽备忘录......“ 阅读更多

GDDR6推动AI和ADA的内存信封


内存带宽是广泛的批评瓶颈,适用于各种用例和应用。这些包括人工智能(AI),机器学习(ML),高级驾驶员辅助系统(ADA)以及5G无线和有线基础设施。除了记忆瓶颈之外,上述用例和应用程序正在迅速击中T的真实限制......“ 阅读更多

GDDR加速人工智能和机器学习


现代图形双数据速率(GDDR)存储器的起源可以追溯到GDDR3 SDRAM。由ATI Technologies设计,GDDR3在NVIDIA的GeForce FX 5700超卡中首次出现,在2004年首次亮相。为GPU提供减少延迟和高带宽,GDDR3之后是GDDR4,GDDR5,GDDR5X和最新一代GDDR内存GDDR记忆GDDR记忆GDDR内存。gddr6 sgram支持ma ...“ 阅读更多

GDDR6和HBM2:AI的信号完整性挑战


简而言之,人工智能(AI)及其越来越多的应用列表需要大量大量的带宽,以便以最高速度推出位进出内存。AI一直在造成了很多行业的关注,当然这不是一个新的现象,因为它在去年或两者之间取得了更大的牵引力。这尤其如此......“ 阅读更多

GDDR6:汽车系统的信号完整性挑战


信号完整性(SI)是SoC和系统设计人员思维的最前沿,因为他们计划为即将到来的汽车和高级驾驶员辅助系统(ADA)应用程序的高速GDDR6 DRAM和PHY实现。Rambus及其合作伙伴密切关注每个引脚的每秒速度的GDDR6 16千兆位如何影响信号完整性的......“ 阅读更多

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