ds-国内主要显卡

国产显卡

  • 寒武纪思元系列
    • 思元 370:采用 7nm 制程工艺及 chiplet 技术,集成 390 亿个晶体管,最大算力高达 256TOPS(INT8)。是国内第一款公开发布支持 LPDDR5 内存的云端 AI 芯片,内存带宽是上一代产品的 3 倍,访存能效达 GDDR6 的 1.5 倍。搭载 mlu - link™多芯互联技术,可提供高效协同能力。
    • 思元 270:集成一系列创新性技术,处理非稀疏人工智能模型的理论峰值性能是思元 100 的 4 倍,达到 128TOPS(INT8)。兼容 INT4 和 INT16 运算,支持浮点运算和混合精度运算,可支持多种人工智能应用。
  • 昇腾 Atlas 系列:以昇腾 Atlas300i duo 为例,有 48GB、96GB 显存版本,算力达 280T。采用华为自研芯片,适用于 AI 推理场景。
  • 摩尔线程45
    • S4000:算力超越英伟达 4060ti,采用先进 GPU 架构和高效计算单元设计,针对 AI 应用优化,在多线程运算和大数据处理上性能优越,在复杂模型训练和推理时效率提升可达 20% 以上,可广泛适配多种主流深度学习框架。
    • MTT S80:国产游戏第一卡,也是国内唯一可以支持 DX12 的消费级显卡,采用自研先进 MUSA 架构,集成 AI 计算加速等四大引擎。针对大模型训练,落地了夸娥(KUAE)智算中心全栈解决方案。
  • 龙芯中科 9A10003:其独立的通用图形处理器核不仅支持高效图形渲染,还拥有强大的通用计算能力,尤其是在人工智能推理方面性能卓越,AI 算力大幅提升,与前一代产品 2K3000 相比,在图形处理能力、通用计算与 AI 算力等方面提升四倍以上。

国外品牌在国内市场的显卡

  • 英伟达
    • RTX 4090D 48GB:是 RTX 4090D 的魔改版本,内存是常规版本的两倍,性能强劲,可用于 AI 计算。
    • RTX 50908:集成 920 亿个晶体管,可提供 4000 AI TOPS 算力,具备 21760 个 CUDA 核心,数量是上一代 RTX 4090 的 1.5 倍,能满足一些参数量不大的模型处理任务,也能应对绝大部分模型的训练任务。
    • RTX 5090D66:硬件配置与原版 RTX 5090 显卡一致,配备 21760 个 CUDA 核心和 32GB 的 GDDR7 内存,但总处理能力(TPP)需满足低于 4800 分的要求,在 AI 算力方面可能会有所限制。
  • AMD:AMD 的一些高端显卡如 Radeon RX 7900 XTX 等也具备一定的 AI 计算能力,在某些 AI 应用场景中也有不错的表现,不过整体生态和性能优化方面与英伟达相比在 AI 领域稍逊一筹。

内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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