有什么场景是fpga很好解决但是cpu加gpu联合起来却不好解决的吗？

还是有些场景中，FPGA可以比CPU和GPU更加高效地解决问题。比如说低延迟应用，通过FPGA可以实现硬件加速，将计算任务分配到可编程的硬件逻辑中，从而实现更低的延迟。再比如低功耗应用、高宽带应用、安全应用及高度并行应用中。

阅读全文 → 2023-06-15

GPU 不能完全取代 CPU 的最大原因是什么？

尽管近年来GPU发展很火，但还是不能完全替代CPU。两者需要结合使用，发挥其各自的优势。

GPU主要用在处理图形渲染、图像处理、机器学习等高度并行化的任务，不适合如文件管理、操作系统管理等。

GPU的时钟频率往往比CPU低。CPU更适合需要频繁的单线程计算或需要高时钟频率的任务。

GPU的内存也比CPU小，不能处理大型数据集或需要大量内存的任务。

GPU的编程模型需要使用特定的编程语言和API，例如CUDA、OpenCL等。GPU编程相对复杂，需要专门的技能和经验。

阅读全文 → 2023-06-14

AMD的6850mxt显卡性能究竟怎么样？能不能打赢老黄的3070ti?

NVIDIA 3070ti显卡在架构、工艺、核心数量、频率和显存带宽等方面都要优于AMD 6850mxt显卡。以下是具体的性能对比。

阅读全文 → 2023-06-14

循环神经网络真的可以学习序列内部信息吗？

rnn，lstm 这类的神经网络确实可以从过去的信号中学习到一些内在的信息，从而预测未来的信号走向。这是因为循环神经网络具有一定的记忆能力，可以在处理序列数据时，通过记忆之前的状态来影响当前的输出，实现对序列数据的建模和预测。

循环神经网络相比传统的波滤器能更好地处理非线性、复杂的序列数据，自适应学习数据的特征。传统的滤波器通常是静态的，要手动设置参数，循环神经网络可以通过反向传播算法自动学习参数，更加灵活和自适应。

循环神经网络可以处理变长的序列数据，传统滤波器则无法处理。

阅读全文 → 2023-06-14

大部分Transformer建模都只需要Encoder部分吗，为什么？

Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络结构，其中包含Encoder和Decoder两个部分。Encoder主要用于将输入序列中的每一个单词进行编码，然后生成一个固定长度的向量表示，这个向量表示可以用于各种下游任务，如文本分类、机器翻译等。Decoder则根据Encoder生成的向量表示来预测输出序列。

虽然Transformer模型中包含了Encoder和Decoder两个部分，但实际上在大多数应用场景中只需要使用Encoder部分。这是因为Encoder生成的向量表示已经包含了

阅读全文 → 2023-06-05

stable diffusion里用到的模型（ckpt文件）是啥？

Stable Diffusion是一个用于生成模型的框架，它使用了基于扩散过程的采样方法。在该框架中，使用了一种称为Diffusion Model的生成模型来建模数据分布。具体来说，Diffusion Model是一个基于连续时间随机过程的概率模型，它通过对噪声向量进行多次随机扰动，逐渐生成最终的图像或文本等生成物。

在Stable Diffusion框架中，可以使用不同的Diffusion Model来实现生成模型，例如Gaussian Diffusion Model和Langevin Diffu

阅读全文 → 2023-06-05

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