Grundlagen der Rechenleistung / TOKEN WIKI
Es gibt einen Unterschied zwischen dem theoretischen Spitzenwert von
GPU/Grafikprozessor Die
in einem Satz verstehen
Warum ist
-GPU ist ein Prozessor, der für umfangreiches paralleles Rechnen geeignet ist und häufig für Deep-Learning-Training, Inferenz und wissenschaftliches Rechnen verwendet wird.
für Unternehmen relevant?
-Chips wirken sich auf das einsetzbare Modell und die Stückkosten aus.
zu beurteilen?
bestätigt zunächst die Speicheranforderungen des Modells, den Parallelmodus und die Framework-Kompatibilität und vergleicht sie dann durch den Stresstest der Zielaufgabe. Ist die Videospeichergröße bei der Auswahl einer GPU für den
Häufige Fragen
ausreichend? Da
nicht ausreicht, müssen Bandbreite, Rechenleistung, Verbindung, Treiber und Inferenz-Framework-Unterstützung berücksichtigt werden.
