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近距离接触英伟达专业级显卡Quadro系列,都能干点啥?【丝瓜二维码幸福宝】


本文摘要:到目前为止,作为IBMPower8系统和基于Linux的DGX-1,比特率最低为80GB/s。

到目前为止,作为IBMPower8系统和基于Linux的DGX-1,比特率最低为80GB/s。该系列的官方特点是统一建模、HPC、图形和设计。

–GP100将前所未有的双精度性能与16GB的高带宽内存(HBM2)相结合,用户可以在设计过程中展开建模,以前所未有的速度收集细致的多物理场建模。客户需要将两个GP100、GPU和NVLink的技术结合起来,扩展到32GB的HBM2,在单个工作站设立可观的可视化计算解决方案。扩展后的QuadroP6000(现场摄影)探索深度自学。

-GP100计算了20台TFLOPS的半精度,可以说是在Windows和Linux环境中开展深度自学的理想研发平台。将VR构建到设计和建模工作流程中。

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–VR证书的Quadrogp100和P4000具有创建详细、细致、沉浸环境的能力,需要大规模构建更宏伟、更简单的设计体验。永久照片级真实感设计的优势——以Pascal为基础的QuadroGPU,照片级真实感图像的速度是CPU的18倍。建立广阔的可视化工作区———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————经济高效地构建了超高分辨率和多显示器配置。

通过将最多8个P4000GPU和2个QuadroSyncI显示卡组合起来,可以通过单个机箱构建最多32个4K显示器配置。GPU在CAE中的应用是指工程设计中的计算机辅助工程。英伟达专业可视化业务高级总监Sandeep、Gupte应对:对于这部分用户,大部分用于Ansys、ABAQUS等分析软件解法的简单工程和产品的结构力学性能。

计算大规模数据往往使设计分析过程非常长,但加快CPU和GPU的方案不会大幅节约运算时间。GPU加速计算是指在完成任务的同时利用GPU和CPU。由于GPU优秀的并行任务处理能力,在计算应用程序中将密集部分的工作阻抗转移到了降级GPU的同时,CPU其馀的程序代码。这样,从用户的角度来看,应用程序的运营速度显着放缓。

谣言终结者中有很有趣的视频,与CPU相比,GPU的并行计算为什么有这么惊人的优势。Sandeep推荐实际例子,在现场构筑GP100的工作站,工作人员在ABAQUS中对模型展开了470万的网格区分和计算,但由于时间关系,现场没有计算。这是因为像这样大规模的计算一样,经常需要几十个小时甚至几十天才能完成。

但是,Sandeep告诉他(公共编号:),与仅用于CPU计算的方案相比,GPU的加速可以将计算时间延长到原来的1/3。GPU在现实物理图形(PBR)中的应用可能对CAE栗子感到震惊。在图形图形方面,英伟达中国区销售总监何犹卿作出反应,现在主流的RenderMan已经实现了GPU加速平台。在4K的电影画面中,如果用于CPU图形的话,需要288小时,使用GPU图形需要3小时以上。

GPU在深度自学方面的应用在深度自学领域,也是一个高性能GPU大展拳脚的地方,近年来深度自学的大发展,除了科学家们奋斗的学术探索之外,与GPU运算能力的突飞猛进也密切相关。英伟达CEO黄仁勋回答说,计算机科学家综合YannleCun的卷积神经网络GooffHinton的偏移传播算法和Stochastic的阶段性上升训练法,加上吴恩达对GPU计划的大规模应用,减缓深度神经网络计划的运算速度Sandeep解释了将来人工智能对设计工作的影响,称为生成生产流程的人工智能概念设计方法。例如,设计者必须设计椅子。

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一般来说,CAD软件必须设计两三个方案,由决策者自由选择。参加人工智能后,设计者必须明确提出边界条件。

例如,顶盖的数量、调整的数量、尺寸等,人工智能可以自动分解决策者选择数百种设计方案。这不仅有助于选择最佳设计方案,还可以大幅度延长设计周期。

GPU在虚拟现实中的应用是虚拟现实的应用熟悉的Geforce系列更适合个人娱乐,Quadro系列是专业的任务。如果意味着游戏,即使画面的真实性和准确性有些偏差,也会导致相当严重的结果。

但是,如果用于工作决作决策,它将拒绝尽可能详细的图片。此时,Quadro系列必须显示卡片和IrayVR。据Sandeep介绍,Iray是Nvidia的详细图形解决方案,现在可以给Dault带来Syttmes和Autodesk等软件制造商。

利用Iray应用于Quadro视觉计算设备(VCA)后,可以享受细致的图形体验。将多个Quadro、VCAT融合后,根据光场的动态计算,操作者的模型和场景需要捕捉微小的光和光。QUEST计划Sandeep还提到英伟达首次在国内推出QUEST计划(QuadroEmbeddsystemprogram),即基于Quadro的嵌入式系统计划,对于高性能嵌入式系统的开发者,研发企业可以申请参加这个计划此外,英伟达还没有得到设计包(DesignKit)、SDK、样品代码、训练等。

这个项目是免费的,没有设定申请人数的允许,但是因为致力于一起制作品质、可靠性和性能兼备的高性能嵌入式解决方案,所以英伟达在合作伙伴的选拔上不会变得谨慎。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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