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深度学习最佳 GPU，知多少？
在深度学习领域，GPU因其并行计算能力成为理想硬件解决方案。GPU处理大规模数据集时高效，尤其适合AI中的矩阵运算。NVIDIA A100、RTX 4090、Quadro RTX 8000和AMD Radeon VII是深度学习的推荐GPU型号，各有特点和适用场景。选择GPU时需考虑CUDA核心、Tensor核心、显存容量、框架兼容性及预算。
极智芯 | 解读NVIDIA B100 B200 以及两个"留了一手"
NVIDIA GTC 2024大会重点介绍了新一代GPU架构Blackwell及其产品B100、B200。SXM架构相比PCIe在带宽和多GPU互联方面具优势，适合大模型AI计算中心。B200是两颗B100 Chiplet化，提升全方位，特别是显存容量达到192GB。Blackwell架构新增FP4和FP6精度，B200在算力上相对B100有全面提升，但非理想倍数增长，显示NVIDIA有所保留。
2024-04-02
极智芯 | 解读NVIDIA新一代Blackwell GPU架构 正式迈向MCM
NVIDIA GTC 2024大会发布新一代GPU架构Blackwell，特点为MCM设计，集成2080亿晶体管，采用4NP TSMC工艺。Blackwell架构提供显著算力提升，低精度推理优化，以及高互联带宽，特别适合大模型训练和推理。新架构搭载产品包括B100、B200、GB200，未来RTX50系列也将采用。性能提升包括5倍AI性能，4倍显存，以及更高的显存带宽和NVLink速度。
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