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Há uma diferença entre o pico teórico do
A GPU
entenda em uma frase
Por que
é um processador adequado para computação paralela em grande escala e é comumente usado para treinamento de aprendizagem profunda, inferência e computação científica. Poder de computação da GPU
é relevante para os negócios?
afetarão o modelo implantável e o custo unitário.
?
primeiro confirma os requisitos de memória do modelo, modo paralelo e compatibilidade da estrutura e, em seguida, compara-os por meio do teste de estresse da tarefa alvo. Ao escolher uma GPU para
Perguntas frequentes
, o tamanho da memória de vídeo é suficiente?
não é suficiente, largura de banda, poder de computação, interconexão, driver e suporte à estrutura de inferência precisam ser considerados. Chip de computação inteligente
