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AI 硬件
GPU
主流GPU及其简介与网站:
- [NVIDIA Tesla](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/tesla/): NVIDIA生产的GPU产品线,主要用于高性能计算,人工智能等,代表产品有V100,P100,T4等。
- [NVIDIA GeForce](https://www.nvidia.cn/geforce/graphics-cards/): NVIDIA生产的GPU产品线,主要用于个人电脑和工作站的图像渲染,游戏等图形运算,代表产品有RTX 2080,GTX 1660等。
- [AMD Radeon]( https://www.amd.com/en/graphics/radeon-rx-graphics): AMD生产的GPU产品线,主要用于个人电脑的图像渲染,游戏等图形运算,代表产品有RX 5700,RX 5600等。
- [Intel Iris Graphics](https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/architecture-and-technology/visual-technology/graphics-overview.html): 英特尔集成在其CPU产品中的GPU,用于基本图像处理和显示输出。性能不及NVIDIA和AMD的独立GPU强大。
- [ARM Mali](https://www.arm.com/solutions/graphics-and-multimedia/mali-gpu): ARM 推出的Mali系列GPU IP核产品,用于嵌入式和移动设备,代表产品有Bifrost架构的Mali-G72等。
- [Imagination PowerVR](https://imgtec.com/powervr/): 英伟达的PowerVR是一款移动GPU IP核产品,用于苹果iPhone和许多Android手机,代表产品有Series9XE等。
- [VeriSilicon Vivante](http://www.verisilicon.com/vivante/): 威创推出的Vivante系列GPU IP核产品,用于嵌入式和移动设备,代表产品有GC7000XSVX等。
- 这些GPU占据了全球绝大部分GPU市场,它们为个人电脑,数据中心,手机等设备提供图像处理和计算能力,在人工智能的训练和推理中也发挥着重要作用。GPU的高性能计算能力在很大程度上推动了深度学习和机器学习的发展。
专用AI计算机
这里是一些主流的专用AI计算机及其简介与网站:
- [NVIDIA DGX](https://www.nvidia.com/zh-cn/data-center/dgx-systems/): NVIDIA推出的DGX系列服务器,集成NVIDIA GPU,用于人工智能的训练和推理,代表产品有DGX A100,DGX-2等。
- [Google TPU](https://cloud.google.com/tpu/): 谷歌开发的定制AI加速芯片,深度集成在TensorFlow框架和Google云平台中,用于机器学习模型的训练和推理。
- [Intel Nervana](https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/analytics/intel-nervana-neural-network-processors.html) 神经网络处理器:英特尔推出的Nervana Neural Network Processor(NNP),是一款专为深度学习和机器学习打造的加速器。
- [SYS-1 AI超级计算机](http://www.sys1.com.cn/):中科曙光研发的SYS-1,是一款集成NVIDIA GPU的AI超级计算机,可用于人工智能的训练和推理。
- [Sophon BM1680](http://www.bitmain.com/): 比特大陆推出的AI芯片,可用于机器学习的模型训练和推理,相对于GPU有更高的性能和功耗比。
- [Cambrian系列服务器](https://www.cambricon.com/en/platform/): 寒武纪推出的Cambrian系列AI服务器,集成自研AI专用芯片,用于机器学习模型的训练和推理。
- [Amazon Inf1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/inf1/): 亚马逊推出的Inf1实例,采用Habana Labs研发的Goya AI加速卡,用于机器学习推理。
- [Graphcore GC200](https://www.graphcore.ai/products/ipu): Graphcore推出的Intelligence Processing Unit (IPU),是一款专用AI处理器,用于机器学习的训练和推理。
这些AI计算机与芯片为机器学习和深度学习的训练、推理提供了高性能的硬件基础设施。它们的出现极大地提高了AI系统的性能与效率,助力复杂AI模型的实践应用。随着AI的发展,AI专用芯片也在迅速发展中
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