机器视觉工程师必须知道GPU显卡算力一览选型

选自Tim Dettmers 作者：Tim Dettmers 机器之心编译 参与：李泽南、微胖 4 月初，英伟达发布了 Titan X Pascal 的升级版——新一代旗舰显卡 Titan Xp。它搭载 12G DDR5X 内存，速度为 11.4Gbps，共 3840 个 CUDA 核心（Titan X 和 GTX 1080 Ti 均为 3584 个），运行频率

GPU（图形处理器）算力是指通过专用芯片架构实现的大规模并行计算能力。与 CPU（中央处理器）的 "少量核心 + 复杂控制单元" 设计不同，GPU 采用 "大量核心 + 简化逻辑单元" 的架构，典型消费级 GPU（如 NVIDIA RTX 4090）拥有超过 2400 个 CUDA 核心，是主流 6 核 CPU 的 400 倍以上。

1—基本概念 显存带宽     是指显示芯片与显存之间的数据传输速率，它以字节/秒为单位。显存带宽是决定显卡性能和速度最重要的因素之一。 2—常见GPU性能参数 GPU型号 单卡显存 cuda 计算能力对比（官方） 单精度性能 (FP32) cuda核数量 显存带宽 GB/秒 最大功耗W 价格 Tesla P4 8G 6.1 5.5 2560 192 75 1.6W T...

大模型训练所需的总算力（Tlops）=6 * 模型的参数量 * 训练数据的 token6 就是每个 token 在模型正向传播和反向传播的时候所需的乘法、加法计算次数。我们先假设一个前提：如果以每个 head 交给一个 GPU 去算，并且通讯都是点对点来计算。需要把那么计算量和通信量的比例是多少？2：这是一个常数，表示每个参数在正向传播和反向传播过程中都会进行一次乘法和一次加法操作。3：指的是一次正向两次反向，反向是梯度和权重。：这是嵌入向量的维度，也就是模型中每个词的表示空间的大小。

英伟达GPU算力一览 官方说明在GPU算力高于5.0时，此计算机可以用来跑神经网络，而在CSDN和网页上查找GPU算力时，没有一个比较全面的博客对目前的显卡算力做统计，而且英伟达官网链接打开真的谜一样，很慢或者直接打不开，所以用这篇博客记录一下截至到2020.8.27，一部分主流供深度学习的GPU的算力。 NVIDIA官方查找GPU算力的网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 此外，目前主流的游戏本显卡1650,1660以及1660Ti等并未出现在官网的算力表中，

大模型训练moe是指混合专家（Mixture-of-experts，简称MoE）的，这是一种用于提高大型神经网络性能的技术，它可以将模型的一部分替换为多个专家，每个专家只负责处理一部分输入数据，从而增加模型的参数量和表达能力，同时减少计算量和训练时间。指令可以作为模型的输入的一部分，也可以作为模型的输出的一部分，具体取决于任务的类型。上下文扩展技术的，这是一种用于提高大型语言模型（LLM）对长文本的处理能力的技术，它可以让模型在不增加参数量的情况下，扩展其注意力范围，从而提高模型的语言理解和生成能力。

Python读书笔记 目录 Python读书笔记 1 总览 3 拷机测试服务整体结构 4 2.1. 业务结构 4 2.2. 技术结构-图像 4 2.3. 技术结构-异常状态 5 2.4. 技术选型 5 2.5. 运维模型 6 2.6. 工具选择 6 了解python基础知识 7 3.1. Python底层是用什么语言实现的？ 7 3.2. Python关键字（保留字）一览表 7 3.3...

https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute

更新于2024.1.11。

检查平台是否实施了严格的身份验证和授权机制，例如多因素认证（MFA）和基于角色的访问控制（RBAC）。：首先明确你的项目对GPU的性能需求，包括所需的浮点运算能力、内存容量、内存带宽以及并行处理能力。：平台是否遵循行业标准和法规，如GDPR、HIPAA或PCI-DSS，这取决于你所在行业的要求。：确保GPU与CPU、RAM和其他硬件组件之间的协调，避免因硬件不匹配导致的性能瓶颈。：查看行业标准的基准测试结果，如MLPerf，以了解GPU在类似工作负载下的表现。

参考链接 https://blog.csdn.net/iefenghao/article/details/97956440?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_w

从目前的市场看，人工智能（大模型）发展的快慢主要取决于算力，其次是算法。而算力又受限于GPU。

GPU （Graphic Processing Unit）翻译为图形处理器。图形处理器是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上运行绘图运算工作的微处理器。

注意到，完整 GB202 核心有 12 组 GPC，每组 GPC 包含 8 组 TPC（4090 的 AD102 中是 6 组），单个 TPC 中含有两个 SM 单元，因此完整 GB202 核心共有 192 个 SM 单元，但 GB202-300 只开启其中的 170 个。每个 SM 单元中有 4 个 Tensor Core，因此 GB202-300 总共含有 680 个 Tensor Core。支持的数据类型有 FP8、FP16、BF16、TF32、INT8、INT4、FP6、FP4，不支持 FP64。

1、决定GPU性能的主要参数 2、现有产品的性能对比 3、选择合适的GPU步骤 Step 1：（内存大小）您使用GPU的用途是？ A.参加Kaggle、天池等竞赛 >= 8G B.深度学习业余学习 >=10G C.深度学习研究人员、CV（video） >=24G Step 2:（运算速度）如果您需要提高运算效率，可以通过以下两种手段来提升运算速度 A.选择内存较大的GPU增加batchsize B.增加GPU的数量，多GPU并行 4、GPU在不同模型上的

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