探索全系列高性能 GPU，视觉创意轻松实现。 光线追踪核心： 提供精准的光线、阴影、反射和更快、更高质量的渲染。 AI & Tensor 核心： 加速的AI功能，如增加图片分辨率，照片增强，细 …

2025年3月1日 · Tensor Core 是从 Volta 架构（V100） 开始引入的，用于 矩阵乘法 和累加运算，这是深度学习的核心计算任务。 主要用于 AI 加速，例如 深度学习推理 和 训练，以及支持图形中的 DLSS（深度学习超级采样） 技术。 二者详细区别，可参考另一篇文章： NVIDIA 显卡 CUDA Core 和 Tensor Core 特性及其区别. 一级缓存 L1 Cache 位于 GPU 核心内部，与流处理器（Streaming Multiprocessor，SM）等部件紧密相连，访问速度非常快，但容量相对较小。 主 …

The GeForce 100 series is a series of Tesla -based graphics processing units developed by Nvidia, first released in March 2009. The 100 series graphics cards are rebrands of GeForce 9 series cards, available only for OEMs.

过热导致性能下降高达 60% ，所以水冷是最好的解决方案；提供 24/7 稳定性、低噪音和更长的硬件寿命。 此外，任何水冷式 GPU 都可以保证以最大可能的性能运行。 水冷 RTX 3090 将保持在 50-60°C 与风冷时 90°C 的安全范围内（90°C 是 GPU 将停止工作和关闭设定值）。

RTX™ is the most advanced platform for full ray tracing and neural rendering technologies that are revolutionizing the ways we play and create. Over 700 games and applications use RTX to deliver realistic graphics and incredibly fast performance with cutting-edge AI features like DLSS Multi Frame Generation.

2024年7月8日 · Tensor Core 可实现混合精度计算，并能根据精度的降低动态调整算力，在保持准确性的同时提高吞吐量。 新一代 Tensor Core 扩大了这种加速的应用范围，覆盖 AI 和 HPC 领域的各种工作负载。 CUDA cores（CUDA内核） CUDA核心（Compute Unified Device Architecture Core）是NVIDIA图形处理器（GPU）上的计算单元，用于执行并行计算任务。 每个CUDA核心可以执行单个线程的指令，包括算术运算、逻辑操作和内存访问等。 memory bandwidth（内存 …

官方说明在GPU算力高于5.0时，此计算机可以用来跑 神经网络，而在CSDN和网页上查找GPU算力时，没有一个比较全面的博客对目前的显卡算力做统计，而且英伟达官网链接打开真的谜一样，很慢或者直接打不开，所以用这篇博客记录一下截至到2022.8.8 ，一部分主流供深度学习的GPU的算力。 此外， 目前主流的游戏本显卡1650,1660以及1660Ti等并未出现在官网的算力表中 ，应该是这些GPU没有tensor core所以不太适合做 深度学习。 查阅了一下官网，1650ti可以 …

2024年6月17日 · 要在NVIDIA A6000 和 A100 之间做出选择，需要全面了解它们的优缺点。 为了帮助你了解情况，我们提供了一份 GPU 基准分析，比较了 A6000 和 A100 在Stable Diffusion、深度学习训练和大型数据集处理等不同任务中的表现。 Stable Diffusion：

由 GeForce RTX™ 50 系列 GPU 和第五代 Tensor Core 提供支持， 带来全新的多帧生成技术和增强的光线重建及超分辨率。 GeForce RTX 专有的 DLSS 先进技术，由云端的 NVIDIA AI 超级计算机持续优化，不断提升 PC 游戏体验。

It features 6912 shading units, 432 texture mapping units, and 160 ROPs. Also included are 432 tensor cores which help improve the speed of machine learning applications. NVIDIA has paired 40 GB HBM2e memory with the A100 SXM4 40 GB, which are connected using a 5120-bit memory interface.