英伟达(NVIDIA)数据中心GPU介绍
英伟达(NVIDIA)数据中心GPU按性能由高到低排行:
1. NVIDIA H100
架构:Hopper
核心数量:18352 CUDA Cores, 1456 Tensor Cores
显存:80 GB HBM3
峰值性能:
- 单精度(FP32):60 TFLOPS
- 双精度(FP64):30 TFLOPS
- Tensor Core:1000 TFLOPS (混合精度)
- 应用场景:H100是为下一代AI和HPC应用设计的,提供极高的计算密度和效率,是目前英伟达最强大的数据中心GPU。
2. NVIDIA A100
架构:Ampere
核心数量:6912 CUDA Cores, 432 Tensor Cores
显存:40 GB 或 80 GB HBM2e
峰值性能:
- 单精度(FP32):19.5 TFLOPS
- 双精度(FP64):9.7 TFLOPS
- Tensor Core:312 TFLOPS (混合精度)
- 应用场景:高性能计算(HPC)、深度学习训练和推理、大数据分析。A100在其发布时是市场上最强大的数据中心GPU,但现在被H100所超越。
3. NVIDIA V100
架构:Volta
核心数量:5120 CUDA Cores, 640 Tensor Cores
显存:16 GB 或 32 GB HBM2
峰值性能:
- 单精度(FP32):15.7 TFLOPS
- 双精度(FP64):7.8 TFLOPS
- Tensor Core:125 TFLOPS (混合精度)
- 应用场景:深度学习训练、高性能计算、科学计算。V100是许多AI研究机构和企业的首选。
4. NVIDIA A40
架构:Ampere
核心数量:10752 CUDA Cores, 336 Tensor Cores
显存:48 GB GDDR6
峰值性能:
- 单精度(FP32):37.4 TFLOPS
- 双精度(FP64):N/A
- Tensor Core:300 TFLOPS (混合精度)
- 应用场景:视觉计算、虚拟化工作站、AI推理等。A40在图形和AI推理性能方面表现优异。
5. NVIDIA T4
架构:Turing
核心数量:2560 CUDA Cores, 320 Tensor Cores
显存:16 GB GDDR6
峰值性能:
- 单精度(FP32):8.1 TFLOPS
- 双精度(FP64):0.25 TFLOPS
- Tensor Core:65 TFLOPS (混合精度)
- 应用场景:AI推理、图形处理、虚拟桌面基础设施(VDI)。T4以其高效的能耗比广受欢迎。
总结
- 顶级性能:H100 和 A100代表了当前数据中心GPU的顶尖性能,适用于最苛刻的计算任务。
- 高性能/成本比:V100 和 A40在性能与成本之间达到了良好的平衡,适用于广泛的应用场景。
- 高效能耗比:T4适用于能耗敏感的应用场景,尤其是在推理和图形处理方面表现出色。
相关文章:
英伟达(NVIDIA)数据中心GPU介绍
英伟达(NVIDIA)数据中心GPU按性能由高到低排行: 1. NVIDIA H100 架构:Hopper 核心数量:18352 CUDA Cores, 1456 Tensor Cores 显存:80 GB HBM3 峰值性能: 单精度(FP32)…...
Leetcode 3202. Find the Maximum Length of Valid Subsequence II
Leetcode 3202. Find the Maximum Length of Valid Subsequence II 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3202. Find the Maximum Length of Valid Subsequence II 1. 解题思路 这一题的话是上一题3201. Find the Maximum Length of Valid Subsequence I的升级版&am…...
通过Spring Boot结合实时流媒体技术对考试过程进行实时监控
本章将深入探讨考试系统中常见的复杂技术问题,并提供基于Spring Boot 3.x的解决方案。涵盖屏幕切换检测与防护、接打电话识别处理、行为监控摄像头使用、网络不稳定应对等,每篇文章详细剖析问题并提供实际案例与代码示例,帮助开发者应对挑战&…...
智能扫地机器人避障与防跌落问题解决方案
智能扫地机器人出现避障与防跌落问题时,可以通过以下几种方式来解决: 一、避障问题的解决方案 1.升级避障技术: ① 激光雷达避障:激光雷达通过发射和接收激光信号来判断与障碍物的距离,具有延迟低、效果稳定、准确度…...
德旺训练营称重问题
这是考小学的分治策略,小学的分治策略几乎都是分三组。本着这个策略,我们做看看。 第一次称重: 分三组,16,16,17,拿两个16称,得到A情况,一样重,那么假铜钱在那组17个里面。B情况不…...
数据决策系统详解
文章目录 数据决策系统的核心组成部分:1. **数据收集与整合**:2. **数据处理与分析**:3. **数据可视化**:4. **决策支持**: 数据决策系统的功能:决策类型:数据决策系统对企业的重要性࿱…...
JSON 简述与应用
1. JSON 简述 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,常用于客户端与服务器之间的数据传递。它基于JavaScript对象表示法,但独立于语言,可以被多种编程语言解析和生成。 1.1 特点 轻量级&#…...
ResNet50V2
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者:K同学啊 一、ResNetV1和ResNetV2的区别 ResNetV2 和 ResNetV1 都是深度残差网络(ResNet)的变体,它们的主要区别在于残差块的设计和…...
基于深度学习的虚拟换装
基于深度学习的虚拟换装技术旨在通过计算机视觉和图像处理技术,将不同的服装虚拟地穿在用户身上,实现快速的试穿和展示。这项技术在电商、时尚和虚拟现实领域具有广泛的应用,能够提升用户体验,增加互动性。以下是关于这一领域的系…...
单段时间最优S型速度规划算法
一,背景 在做机械臂轨迹规划的单段路径的速度规划时,除了参考《Trajectory Planning for Automatic Machines and Robots》等文献之外,还在知乎找到了这位大佬 韩冰 写的在线规划方法: https://zhuanlan.zhihu.com/p/585253101/e…...
pom文件-微服务项目结构
一、微服务项目结构 my-microservices-project/ ├── pom.xml <!-- 父模块的pom.xml --> ├── ry-system/ │ ├── pom.xml <!-- 子模块ry-system的pom.xml --> │ └── src/main/java/com/example/rysystem/ │ └── RySystemApplication.…...
解析Kotlin中的Nothing【笔记摘要】
1.Nothing的本质 Nothing 的源码很简单: public class Nothing private constructor()可以看到它是个class,但它的构造函数是 private 的,这就导致我们没法创建它的实例,并且在源码里 Kotlin 也没有帮我们创建它的实例。 基于这…...
toRefs 和 toRef
文章目录 toRefs 和 toReftoRefstoRef toRefs 和 toRef toRefs toRefs 把一个由reactive对象的值变为一个一个ref的响应式的值 import { ref, reactive, toRefs, toRef } from vue; let person reactive({name: 张三,age: 18, }); // toRefs 把一个由reactive对象的值变为一…...
Vision Transformer论文阅读笔记
目录 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale -- Vision Transformer摘要Introduction—简介RELATED WORK—相关工作METHOD—方法VISION TRANSFORMER (VIT)—视觉Transformer(ViT) 分析与评估PRE-TRAINING DATA REQUIREMENTS—预训练数据…...
MapReduce的执行流程排序
MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型。它将作业分成多个阶段,以并行处理和分布式存储的方式来提高计算效率。以下是 MapReduce 的执行流程以及各个阶段的详细解释: 1. 作业提交(Job Submission) 用户通过客户端…...
雅思词汇及发音积累 2024.7.3
银行 check (美)支票 cheque /tʃek/ (英)支票 ATM 自动取款机 cashier 收银员 teller /ˈtelə(r)/ (银行)出纳员 loan 贷款 draw/withdraw money 提款 pin number/passsword/code …...
Vue2和Vue3的区别Vue3的组合式API
一、Vue2和Vue3的区别 1、创建方式的不同: (1)、vue2:是一个构造函数,通过该构造函数创建一个Vue实例 new Vue({})(2)、Vue3:是一个对象。并通过该对象的createApp()方法,创建一个vue实例。 Vue…...
ML307R OpenCPU HTTP使用
一、函数介绍 二、示例代码 三、代码下载地址 一、函数介绍 具体函数可以参考cm_http.h文件,这里给出几个我用到的函数 1、创建客户端实例 /*** @brief 创建客户端实例** @param [in] url 服务器地址(服务器地址url需要填写完整,例如(服务器url仅为格式示…...
【状态估计】线性高斯系统的状态估计——离散时间的递归滤波
前两篇文章介绍了离散时间的批量估计、离散时间的递归平滑,本文着重介绍离散时间的递归滤波。 前两篇位置:【状态估计】线性高斯系统的状态估计——离散时间的批量估计、【状态估计】线性高斯系统的状态估计——离散时间的递归平滑。 离散时间的递归滤波…...
架构设计上中的master三种架构,单节点,主从节点,多节点分析
文章目录 背景单节点优点缺点 主从节点优点缺点 多节点优点缺点 多节点,多backup设计优点缺点 总结 背景 在很多分布式系统里会有master,work这种结构。 master 节点负责管理资源,分发任务。下面着重讨论下master 数量不同带来的影响 单节点 优点 1.设…...
应用升级/灾备测试时使用guarantee 闪回点迅速回退
1.场景 应用要升级,当升级失败时,数据库回退到升级前. 要测试系统,测试完成后,数据库要回退到测试前。 相对于RMAN恢复需要很长时间, 数据库闪回只需要几分钟。 2.技术实现 数据库设置 2个db_recovery参数 创建guarantee闪回点,不需要开启数据库闪回。…...
Oracle查询表空间大小
1 查询数据库中所有的表空间以及表空间所占空间的大小 SELECTtablespace_name,sum( bytes ) / 1024 / 1024 FROMdba_data_files GROUP BYtablespace_name; 2 Oracle查询表空间大小及每个表所占空间的大小 SELECTtablespace_name,file_id,file_name,round( bytes / ( 1024 …...
pikachu靶场通关笔记22-1 SQL注入05-1-insert注入(报错法)
目录 一、SQL注入 二、insert注入 三、报错型注入 四、updatexml函数 五、源码审计 六、insert渗透实战 1、渗透准备 2、获取数据库名database 3、获取表名table 4、获取列名column 5、获取字段 本系列为通过《pikachu靶场通关笔记》的SQL注入关卡(共10关࿰…...
使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作
在科学计算和工程领域,向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能,能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作,并通过具体…...
IP如何挑?2025年海外专线IP如何购买?
你花了时间和预算买了IP,结果IP质量不佳,项目效率低下不说,还可能带来莫名的网络问题,是不是太闹心了?尤其是在面对海外专线IP时,到底怎么才能买到适合自己的呢?所以,挑IP绝对是个技…...
【JavaSE】多线程基础学习笔记
多线程基础 -线程相关概念 程序(Program) 是为完成特定任务、用某种语言编写的一组指令的集合简单的说:就是我们写的代码 进程 进程是指运行中的程序,比如我们使用QQ,就启动了一个进程,操作系统就会为该进程分配内存…...
(一)单例模式
一、前言 单例模式属于六大创建型模式,即在软件设计过程中,主要关注创建对象的结果,并不关心创建对象的过程及细节。创建型设计模式将类对象的实例化过程进行抽象化接口设计,从而隐藏了类对象的实例是如何被创建的,封装了软件系统使用的具体对象类型。 六大创建型模式包括…...
Elastic 获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质,进一步增强教育解决方案产品组合
作者:来自 Elastic Udayasimha Theepireddy (Uday), Brian Bergholm, Marianna Jonsdottir 通过搜索 AI 和云创新推动教育领域的数字化转型。 我们非常高兴地宣布,Elastic 已获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质。这一重要认证表明,Elastic 作为 …...
密码学基础——SM4算法
博客主页:christine-rr-CSDN博客 专栏主页:密码学 📌 【今日更新】📌 对称密码算法——SM4 目录 一、国密SM系列算法概述 二、SM4算法 2.1算法背景 2.2算法特点 2.3 基本部件 2.3.1 S盒 2.3.2 非线性变换 编辑…...
高效的后台管理系统——可进行二次开发
随着互联网技术的迅猛发展,企业的数字化管理变得愈加重要。后台管理系统作为数据存储与业务管理的核心,成为了现代企业不可或缺的一部分。今天我们要介绍的是一款名为 若依后台管理框架 的系统,它不仅支持跨平台应用,还能提供丰富…...
