2019.08.20 Nvidia訓練出83億參數世界最大語言模型，53分鐘成功訓練Bert 2019.05.24 GPU數據表 2019.05.23 Quadro RTX 8000 與 TESLA V100 數據 https://hackmd.io/s/r1Ec8EXWV 2019.05.10 2019.04.27 nvidia jetson nano customer presentation 檢視 2019.03.27 國際合作夥伴 https://lambdalabs.com/products/blade 2019.3.11 https://hackmd.io/s/S1fS0o1wN 測試WS2020 +4 * Titan RTX 2019.01.18 Titan RTX server https://lambdalabs.com/blog/imagenet18-titan-server/ 2019.01.05 https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1043300/linux/2080-tis-cudadevicecanaccesspeer-failure-without-nvlink-bridge/ https://chuanli.easyapi.com/ https://gist.github.com/chi-hung/c53ea7a8b6c83402a500e0d1b787f620 四張v100與四張2080ti比較 http://chuanli.info http://chuanli.info 2018.11.16 AGX XAiver 手冊 鏈結 2018.11.16 GPU卡規格表 (不對外) 2018.11.14 benchmarks_honghutech.pdf 2X Geforce 1080Ti v.s. 2X Titan V v.s. 2X V100 PCIE For more details: https://bit.ly/2CVp9anhttps://bit.ly/2CVp9an2018.10.27 supermicro CEO letter pdf 2018.10.26 Nvidia Jetson Xaiver 介紹pdf 2018.10.20 NVIDIA RTX 2080 Ti vs 2080 vs 1080 Ti vs Titan V, TensorFlow Performance with CUDA 10.0 鏈結 2018.09.18 新品WinFast W1030 介紹下載 2018.08.18 2018-10 麗臺型錄.pdf 2018.07.22 Netgear搭配DGX系列等的10G方案 SWITCH與10G NAS 投影片Q2 http://honghu.wengscafe.de:35703/Benchmark_ALL.html 可以看一下V100與1080ti的差異。 2018.03.04 White Paper: NVIDIA DGX-1 with Tesla V100 鏈結 2018.02.21 NVIDIA TESLA V100 白皮書 鏈結 2018.02.20 My quest to use an NVIDIA TITAN V for BOINC (TITAN V & 1080Ti BOINC Benchmarks) 鏈結 2018.02.20 https://www.reddit.com/r/nvidia/ reddit Nvidia討論 2018.02.19 http://bangqu.com/1SD42k.html 脈動陣列- 因Google TPU獲得新生 2018.02.06 http://bangqu.com/tEo6T7.html Tensor Core究竟有多快？全面對比英偉達Tesla V100/P100的RNN加速能力 2018.01.29 http://bangqu.com/16G68z.html Titan V 和 Titan Xp 還有 GTX 1080 Ti 在深度學習的應用上，效能到底差了多少呢? 2017.12.27 https://www.pcper.com/reviews/Graphics-Cards/NVIDIA-TITAN-V-Review-Part-1-Deep-Learning-Performance https://www.pcper.com/reviews/Graphics-Cards/NVIDIA-TITAN-V-Review-Part-3-Deep-Learning-Performance 2017.12.15 https://hackmd.io/s/ryyBO66p- 安裝軟體(新版) 2017.12.15 http://bangqu.com/9y776G.html 學界 | 香港浸會大學：四大分佈式深度學習框架在GPU上的性能評測 http://bangqu.com/74Eh71.html 深度梯度壓縮：降低分佈式訓練的通信帶寬 2017.11.28 經理人週末研修班簡介 http://aiacademy.tw/mgr-class-overview/ 2017.11.28 stanford ml group https://stanfordmlgroup.github.io/#people 2017.11.28 [Dosudo] DeepLearning MEET #10 李宏毅教授專訪 2017.10.14 GTC CHINA 2017主題演講完整視頻 http://v.youku.com/v_show/id_XMzA0OTkxMzE3Ng 2017.09.14 P100,k80,m40比較 非常強烈建議使用P100, 2017.07.01 下代遊戲卡不是VOLTA架構，上演NVIDIA版TICK-TOCK 下半年就該輪到遊戲核心了，不過消息稱下代NVIDIA遊戲卡不是Volta架構的，而是使用12nm製程增強版的Pascal改進版核心 2017.07.01 NVIDIA公開VOLTA顯示卡秘密：完整版5376個核心，效能提升50% 2017.07.29 TESLA P100 PERFORMANCE GUIDE 檢視 2017.07.31 NVIDIA發布2018財年第一季度財務報告 2017.08.31 https://hackmd.io/s/Hy549jxIb MultiGPUBenchmark P100 NVLINK V.S. 1080TI 2017.09.03 NVIDIA TESLA P6 型錄 pdf下載 2017.09.09 美國中情局對AI有多重視？137個項目同時推進 http://bangqu.com/2Vp666.html 耐人尋味的是，俄羅斯AI研發項目中所用的硬件，正是由美國加州顯示處理器廠商英偉達生產的DGX-1超級數據中心，該系統計算速度最高可達每秒170萬億次浮點運算。與Meyerriecks一同出席本次華盛頓峰會的英偉達商務副總裁Jeff Herbst聞訊啞然失笑：“我們的這套設備誰都可以買到。” |
鴻鵠國際首頁最新消息 >