又开始写博客了

很抱歉隔了好几个月没有写博客了,一是比较忙,二来下班后比较迟了,也就懒得写了微笑;好在使用笔记本工具记录一些有用的知识点的习惯还在。从事IOS开发8个多月,也有了一些“积蓄”,我会慢慢一一给大家分享。

之前使用的笔记本工具是印象笔记,但是现在坑爹的公司网络的权限降低了,印象笔记用不了了,只能换了一个工具。不过这也给我提了个醒,如果哪天印象笔记全跪了,我得撞墙去了。所以将笔记以博客的形式发出来,给自己备份一下,也能给需要的人一些帮助。

这些博客内容几乎没有原创的,都是通过查资料获得的,毕竟咱也不是搞什么很创新的东东。一些当时记得地址的,我会注明转载地址,不记得的只能说抱歉了;如果大家转载我的博客(原创),也请注明转载地址,谢谢!

我可能很少有时间看博客中的留言,一些问题不能及时解答;如果你能看到这里,我觉得非常荣幸占用你的这些时间;如果有问题可以加我QQ:374884069.你曾经对我用心生气(好像有点变味了),我也一定尽我所能去帮助你!

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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