一般来说，NVIDIA GPU产品的命名规则是同代架构数字越大，性能越高，如果针对的都是NVIDIA Ampere架构的产品，那么RTX 6000在性能上比RTX 4000会高一点。
RTX 6000在CUDA核心、Tensor核心以及RT核心上都比RTX 4000高出不少，而且具备24GB的大显存，超出2倍的单精度浮点计算能力，能够利用硬件加速光线追踪、深度学习和先进的着色技术大幅提升工作效率。
阅读全文 → 2022-11-09
作为一个研究过程中粗略的学过一些相应知识的人，尝试回答一下。
主要问题1：DNN模型本身不可解释你的DNN为什么要N层？
每一层都是做什么用的？神经元之间为什么要连接或者不连接？每个神经元又在做什么？有没有可能增加或者减少某个神经元甚至神经层数达到类似甚至更好的效能？
主要问题2：无法测试你要如何“测试”一个DNN网络？
是跑几个测试集就行，还是要像传统软件一样达到某个覆盖率？如果测试用例运行时发现某个神
阅读全文 → 2022-11-09
蓝海大脑深度学习神经网络研究专家表示：简单来说，卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习的重要框架。区别在哪里呢？区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。举个例子，进行手写数字识别的时候，我们并不在意前一个决策结果是什么，需要用卷积神经网络；而自然语言生成时，上一个词很大程度影响了下一个词，需要用循环神经网络。
阅读全文 → 2022-11-09
你以为的GPU：漏一个洞船就沉了。
实际的GPU：漏100个洞它都沉不了，更可能的是你连感觉都感觉不到。
工程和技术的典型区别就在于“可靠性”
技术只需要出一个原型就可以申请专利了。
但工程需要的是造出100万个产品，每个产品使用100万次，不出问题。
芯片是产品，上亿个晶体管坏一个就得扔，这产品你敢买？
所以生产芯片是工程，是一堆技术的叠加，这是真正的难度。
阅读全文 → 2022-11-09
蓝海大脑高性能计算液冷事业部研究人员表示：NVIDIA JetPack 为 Jetson 平台边缘的硬件加速 AI 提供了一个完整的开发环境。以前， NVIDIA JetPack 的独立版本支持单一版本的 CUDA ，您无法在给定的 NVIDIA JetPack 版本上升级 CUDA 。NVIDIA JetPack 以滚动步调发布，使用单一版本的 CUDA ，通常在每个主要发布周期中都受支持（例如， NVIDIA JetPack 4.x 或 NVIDIA JetPack 5.x ）。
要注意的要点
阅读全文 → 2022-11-08
蓝海大脑深度学习液冷工作站研究人员表示：深度学习已经和化学家们做了朋友，一些化学家已经开始用深度学习方法来预测化学反应结果设计实验方案等。最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用一种称为BERT的深度神经网络成功实现了对化学反应的分类，研究结果发表在2021年1月28日的《自然-机器智能》杂志上。对化学反应进行分类非常重要，知道了反应的类别化学家们就可以做很多分析。例如可以预测化学反应的条件、推测反应中的原子变化等等。以前化学家们通常依靠自己的经验来判断反应的类别。近年来，机器学习方法开始引起科学家们的兴趣。
阅读全文 → 2022-11-08
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