Nvidia宣布集成192个GPU核心的64位ARM处理器

简介:

Nvidia在CES上宣布了集 成192个GPU核心的系统级芯片Tegra K1。Tegra K1的两大亮点是使用了192个 Kepler架构的GPU核心,其性能逼近Nvidia的低端桌面显卡GeForce GT 630 或635;另一大亮点是高端版本是64位ARM架构,支持ARMv8指令集。CEO黄仁勋说,Tegra K1使用与桌面版本相同的GPU架构,将有助于简化游戏开发商和中间件开发商的移植工作,桌面和主机游戏引擎能更容易移植到智能手机和平板。 Tegra K1有两个版本,一个版本使用4个ARM Cortex A15核心,工作频率最高2.3GHz;另一个高端版本使用64位 Denver架构,使用双核配置,工作频率最高 2.5GHz。黄仁勋称Tegra K1的功率只有5瓦,但没有说明是哪种工作环境。Nvidia是第四家宣布推出64位ARM SoC的公司,之前有苹果的A7、高通的Snapdragon 410,还有AMD。

文章转载自 开源中国社区 [http://www.oschina.net]

相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
相关文章
|
1月前
|
存储 机器学习/深度学习 数据库
阿里云服务器X86/ARM/GPU/裸金属/超算五大架构技术特点、场景适配参考
在云计算技术飞速发展的当下,云计算已经渗透到各个行业,成为企业数字化转型的关键驱动力。选择合适的云服务器架构对于提升业务效率、降低成本至关重要。阿里云提供了多样化的云服务器架构选择,包括X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器以及高性能计算等。本文将深入解析这些架构的特点、优势及适用场景,以供大家了解和选择参考。
284 61
|
1月前
|
JSON 缓存 并行计算
NVIDIA 实现通义千问 Qwen3 的生产级应用集成和部署
阿里巴巴近期开源了通义千问Qwen3大语言模型(LLM),包含两款混合专家模型(MoE)235B-A22B与30B-A3B,以及六款稠密模型(Dense)从0.6B到32B不等。开发者可基于NVIDIA GPU使用TensorRT-LLM、Ollama、SGLang、vLLM等框架高效部署Qwen3系列模型,实现快速词元生成和生产级应用开发。
|
30天前
|
Kubernetes 调度 异构计算
一文搞懂 GPU 共享方案: NVIDIA Time Slicing
本文主要分享 GPU 共享方案,包括如何安装、配置以及使用,最后通过分析源码了 TImeSlicing 的具体实现。通过配置 TImeSlicing 可以实现 Pod 共享一块物理 GPU,以提升资源利用率。
74 11
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
阿里云X86/ARM/GPU/裸金属/超算等五大服务器架构技术特点、场景适配与选型策略
在我们选购阿里云服务器的时候,云服务器架构有X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器、高性能计算可选,有的用户并不清楚他们之间有何区别。本文将深入解析这些架构的特点、优势及适用场景,帮助用户更好地根据实际需求做出选择。
|
3月前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
本文探讨了如何通过技术手段混合使用AMD与NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分布式训练。面对CUDA与ROCm框架互操作性不足的问题,文章提出利用UCC和UCX等统一通信框架实现高效数据传输,并在异构Kubernetes集群中部署任务。通过解决轻度与强度异构环境下的挑战,如计算能力不平衡、内存容量差异及通信性能优化,文章展示了如何无需重构代码即可充分利用异构硬件资源。尽管存在RDMA验证不足、通信性能次优等局限性,但该方案为最大化GPU资源利用率、降低供应商锁定提供了可行路径。源代码已公开,供读者参考实践。
232 3
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
|
7月前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 人工智能
阿里云服务器架构有啥区别?X86计算、Arm、GPU异构、裸金属和高性能计算对比
阿里云ECS涵盖x86、ARM、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属及高性能计算等多种架构。x86架构采用Intel/AMD处理器,适用于广泛企业级应用;ARM架构低功耗,适合容器与微服务;GPU/FPGA/ASIC专为AI、图形处理设计;弹性裸金属提供物理机性能;高性能计算则针对大规模并行计算优化。
407 7
|
8月前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 编解码
阿里云服务器计算架构X86/ARM/GPU/FPGA/ASIC/裸金属/超级计算集群有啥区别?
阿里云服务器ECS提供了多种计算架构,包括X86、ARM、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器及超级计算集群。X86架构常见且通用,适合大多数应用场景;ARM架构具备低功耗优势,适用于长期运行环境;GPU/FPGA/ASIC则针对深度学习、科学计算、视频处理等高性能需求;弹性裸金属服务器与超级计算集群则分别提供物理机级别的性能和高速RDMA互联,满足高性能计算和大规模训练需求。
299 6
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
【人工智能】CPU、GPU与TPU:人工智能领域的核心处理器概述
在人工智能和计算技术的快速发展中,CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)和TPU(张量处理器)作为核心处理器,各自扮演着不可或缺的角色。它们不仅在性能上各有千秋,还在不同的应用场景中发挥着重要作用
525 2
|
9月前
ARM处理器函数调用时的参数传递
ARM处理器函数调用时的参数传递
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
GPU 和 CPU 处理器的架构
CPU(中央处理器)和 GPU(图形处理单元)是计算机系统中最重要的两种处理器。它们各自的架构设计和技术体系决定了其在不同应用领域中的性能和效率。
403 1

热门文章

最新文章