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fp16最新视觉报道_fp16和fp32是什么意思(2024年11月全程跟踪)

内容来源：途客网所属栏目：热点更新日期：2024-11-26

fp16

祝贺！上海温哥华电影学院电影制作专业FP16班杨雁茜同学导演的毕业短片《明月夜》入围第八届沈阳青年影像节！「shvfs」「温影喜报」

英伟达A100显卡80GB显存揭秘英伟达的A100显卡搭载了第三代Tensor Core人工智能计算单元，专为稀疏张量运算加速设计，使得执行速度提升了一倍。这款显卡支持多种精度加速，包括FP64、TF32、FP16、BFLOAT16、INT8和INT4。通过全新的TF32技术，A100将上一代Volta架构的AI吞吐量提高了多达20倍。新款A100计算卡的主要升级在于HBM2显存，从之前的40GB翻倍提升至80GB，显存类型也升级为更先进的HBM2e。同时，显存频率从2.4Gbps提升到3.2Gbps，带宽也从1.6TB/s提升到前所未有的2TB/s。此外，A100还配备了英伟达的多实例GPU（MIG）技术，每个实例在训练时获得的内存可以增加一倍，单卡最多可提供七个MIG，每个MIG为10GB。

𐟧 算法岗面试必备知识清单 𐟓š 𐟌 深度学习基础层归一化（LN）和批量归一化（BN）的原理和区别交叉熵的数学推导交叉熵的代码手写实现 Sigmoid函数的代码手写多头注意力机制的手动实现 ReLU为什么能缓解梯度消失 Adam优化器的原理 AUC的计算方法 Python装饰器的作用 KL散度 Softmax公式如何缓解梯度消失和梯度爆炸非极大值抑制（NMS）的手动实现 L1和L2正则的区别 BN中可学习参数的获取方法如何缓解过拟合介绍dropout 𐟓š 多模态/NLP算法介绍dpo算法原理 GPT和BERT的结构和参数量 Flash Attention原理 BERT预训练任务和embedding FP16量化训练的策略 QFormer原理了解位置编码及原理 CLIP原理 BLIP2架构 SFT、LORA和Pretrain的区别 LLAVA和LLAMA的区别手撕BCE和InfoNCE损失什么是大模型幻觉混合精度训练是什么很多大模型decoder-only的原因手撕RMSNorm Deepspeed原理及使用 PEFT微调介绍介绍RAG 𐟎蠁IGC生成式 VIT和DIT的原理 DDPM/DDIM的原理和区别 AE、VAE、VQ-VAE的原理与区别 U-net网络设计思路如何保证长视频一致性如何保证背景一致性 Cross Attention的用法 SVD原理

AMD发布Radeon PRO V710显卡[馋嘴] 10月8日消息，近日，AMD推出了一款面向服务器和云计算市场的Radeon PRO V710显卡，主要用于AI推理、VDI和远程工作站以及云游戏等。这款显卡基于RDNA 3架构，采用与AMD消费级产品Radeon RX 7700 XT同款Navi 32核心，但运行频率更低。 Radeon PRO V710显卡拥有54个计算单元（CU），3456个流处理器（SP），基础频率为2GHz，配备了28GB的224位GDDR6 ECC显存，速度为16Gbps。此外还具备54MB的Infinity Cache，以及448GB/s的带宽，性能方面，该显卡拥有高达55.3 TFLOP的FP16和27.65 TFLOP的FP32性能。在功耗和散热方面，Radeon PRO V710显卡采用单8Pin供电，TBP（热设计功耗）为158W，采用单槽被动散热设计，适合数据中心的高密度部署。目前，Radeon PRO V710显卡已在微软Azure云平台上开放，支持中小型机器学习工作负载和模型训练。 Azure云平台提供的NV v710 v5系列实例将搭载这款显卡，并配备AMD Zen 4架构EPYC霄龙9374F处理器。「amd」

𐟔娋𑤼Ÿ达4090显卡探秘𐟔 𐟎𑤼Ÿ达4090，一款专为游戏和消费市场打造的显卡，以其出色的性能和显存赢得了众多用户的青睐。它采用了先进的Ada架构，拥有惊人的330 TFLOPS Tensor FP16算力和83 TFLOPS Tensor FP32算力，让你在游戏中畅享流畅体验。 𐟒𛥐Œ时，4090显卡还配备了24GB显存和1TB/s的内存带宽，以及64GB/s的通信带宽和约10微秒的通信时延，无论是进行视频编辑、渲染还是轻量级AI任务，都能轻松应对。 𐟒𐤻𗦠𜦖𙩝⯼Œ4090显卡的售价约为1600美元，性价比超高！如果你正在寻找一款既能玩游戏又能处理图形任务的显卡，那么英伟达4090绝对是你的不二之选。 𐟔짛𘦯”之下，英伟达的另一款显卡H100则更专注于专业领域，如人工智能、深度学习和高性能计算等。它拥有更高的算力和显存，以及更低的通信时延，是科研和工程仿真的得力助手。 𐟎‰总之，英伟达4090显卡凭借其卓越的性能和合理的价格，成为了市场上的热门选择。无论你是游戏爱好者还是专业工作者，它都能满足你的需求！

【上海：长三角算力互联互通平台试运行，算力基础设施建设加速】 11月26日，长三角（上海）算力互联互通平台正式上线并进入试运行阶段，这标志着示范区集群与芜湖集群间的算力资源已初步形成“一体协同、辐射全域、东西联动、双向助力”的发展格局。据上海市通信管理局副局长戴斌介绍，上海正加快算力基础设施的建设步伐，不断提升算力规模和能力。截至2024年6月底，上海已有127个数据中心在运行，总标准机架规模达到57.4万个，其中46.4万个机架正在使用。在通用算力方面，上海已建成7.73EFLOPS（FP32）的规模；在智能算力方面，更是实现了跨越式发展，已建成12个大型智算中心，总规模超过54EFLOPS（FP16），超额完成了年初设定的目标。此外，上海还在不断优化算力网络通信质量，长三角算力节点间的5ms时延保障能力逐渐形成，长三角周边省份间的9ms时延保障能力得到广泛覆盖，国家枢纽节点间的17ms时延保障能力也已全面实现。

近日，备受瞩目的柏林电影节东京天才训练营Talents Tokyo 2024公布了入选名单，上海温哥华电影学院电影制作专业FP16班校友杨雁茜凭借其优异的才华和创作功底，成功入选。她将与来自亚洲各地的17位优秀电影人一起，于11月25日至12月1日，在东京Yurakucho Asahi Hall展开为期7天的天才训练营之旅。在此期间，杨雁茜将与其他入选者共同学习、交流，并从四位训练营导师和其他行业专业人士那里获得宝贵反馈。开放日当天，她还将向公众介绍她本次入选的长片项目《形影不离》，与大家分享她的创作理念和故事。「温影喜报」上海ⷤ𘊦𕷥䧥�𛶩•🦠᥌𚤸Š海温哥华电影学院

英特尔将明年Gaudi 3出货量大幅削减超30%，或影响供应链订单据TrendForce报道，英特尔调整了2025年Gaudi 3加速器的目标出货量，大幅度减少了超过30%，对整个供应链可能会造成较大的影响。有业内人士透露，主要原因是英特尔内部的战略调整和客户需求的波动，随着Gaudi 3出货量减少，也相应地减少了对台积电（TSMC）、日月光科技、世芯科技等企业的订单。在完成Gaudi 2和Gaudi 3的开发后，英特尔似乎对Habana Labs开发下一代加速器持保守态度。相比于Gaudi 2，新一代的Gaudi 3提供了两倍的FP8和四倍的FP16性能；制造工艺由7nm升级到了5nm，由台积电负责制造；采用第五代张量处理核心，内核数量由24个增加到了64个，另外还有8个矩阵计算引擎；内存和缓存从96GB HBM2E / 48MB提高到了128GB HBM2E / 96MB，内存带宽从2.45TB/s提升至3.7TB/s；网络连接从24个100GbE变成了24个200GbE；提供了TDP为600W的PCIe 5.0双槽扩展卡和TDP为900W的OAM模块。

GPU高效训练Transformer 目标是在尽可能减少GPU训练成本的同时，最大化模型性能。以下是一些实用的建议： 𐟧 内存优化：在内存有限的情况下，可以通过增加计算成本来减少内存需求。实验表明，在不同内存配置下，通过选择性激活重计算可以显著减少内存需求。 𐟒ᠦ•𐦍𖨡Œ度：使用高质量的互连技术可以增加数据并行度，从而提高总吞吐量。分片优化器可以减少优化器的额外内存，而多维度的数据并行度也非常重要。额外开销应小于等于总内存的20%。 𐟔砦𗷥ˆ精度训练：大多数Transformer模型采用混合精度训练，如fp16+fp32或bf16+fp32，这样可以减少训练模型和推理所需的内存量。 ⚙️ 计算成本：Transformer模型通常用GPU-hours或FLOP-seconds来表示计算成本。如果计算性能低于115 FLOP/S/A100，那么很可能是模型或硬件配置出了问题。通过这些方法，可以在保证模型性能的同时，有效降低GPU训练成本。

就算把Tensor Core全砍了也不影响DLSS可以使用，毕竟还有种跑低精度推理的办法叫DP4A，这个甚至早在帕斯卡时代就支持了，比较搞笑的是GCN和RDNA1不支持，所以可以看到5700XT开XeSS反而性能倒退的盛况即便考虑到Intel的软件开发实力不如NV，用INT32走DP4A跑超分的性能损失也就5~10%，感觉最极端的情况 ...

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