Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой

Главная / Технологии / Чем отличается обучение нейросетей на видеокартах Ampere от предыдущих поколений?

Вопрос для Поиска с Алисой

17 сентября

#Ampere #Нейросети #Обучение #Технологии #Компьютеры

Чем отличается обучение нейросетей на видеокартах Ampere от предыдущих поколений?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

Как это работает?

Обучение нейросетей на видеокартах Ampere отличается от предыдущих поколений несколькими особенностями, среди них:

Увеличенное число тензорных ядер. selectel.ru Это позволяет значительно повысить производительность. selectel.ru

Поддержка разреженного обучения. selectel.ru Разреженные вычисления уменьшают количество операций и ускоряют обучение моделей, отбрасывая нулевые значения в матрицах. selectel.ru

Вычисления с низкой точностью. selectel.ru Такие форматы, как FP16, BF16, INT8, позволяют быстро обрабатывать данные, снижать требования к памяти и повышать общую эффективность. selectel.ru

Новый формат вычислений — TensorFloat-32 (TF32). www.ixbt.com Он способен повысить скорость вычислений до 10–20 раз для формата FP32 в уже существующих задачах, при этом изменения кода не требуется. www.ixbt.com

Высокая пропускная способность памяти. selectel.ru Например, карты Ampere используют память GDDR 6X, которая уменьшает время ожидания при работе с большими матрицами. selectel.ru

Возможность работы с несколькими задачами одновременно. www.gpu-mart.com Технология Multi-Instance GPU (MIG) позволяет разделить один графический процессор на несколько меньших экземпляров, каждый с выделенными вычислительными ресурсами. www.gpu-mart.com

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Как это работает?