AMD或将3D堆叠SRAM和DRAM用于其CPU和GPU

2023-12-03 14:48
文章标签 用于 3d gpu cpu sram dram amd 堆叠

本文主要是介绍AMD或将3D堆叠SRAM和DRAM用于其CPU和GPU,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

       十次方消息,AMD高级副总裁Norrod最近在Rice Oil and Gas HPC会议上发表讲话,并透露公司正在进行自己的3D堆叠技术,角度与英特尔的略有不同。

  此前AMD已经将HBM2内存堆叠在其GPU核心旁边,这意味着它与处理器位于同一个封装中,但该公司计划在不久的将来转向真正的3D堆叠。Norrod解释说,AMD正致力于在CPU和GPU之上直接堆叠SRAM和DRAM内存,以提供更高的带宽和性能。

 

  AMD或将3D堆叠SRAM和DRAM用于其CPU和GPU

 

  Intel在去年12月的“架构日”活动上公布了名为“Foveros”的全新3D封装技术,该技术首次引入了3D堆叠的优势,可实现在逻辑芯片上堆叠逻辑芯片,当时Intel展出使用该技术制造的Hybrid

这篇关于AMD或将3D堆叠SRAM和DRAM用于其CPU和GPU的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/449830

相关文章

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

AI Toolkit + H100 GPU,一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

上个月,FLUX 席卷了互联网,这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型,而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具(如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI)开始支持这些模型,FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU

如何用GPU算力卡P100玩黑神话悟空?

精力有限,只记录关键信息,希望未来能够有助于其他人。 文章目录 综述背景评估游戏性能需求显卡需求CPU和内存系统需求主机需求显式需求 实操硬件安装安装操作系统Win11安装驱动修改注册表选择程序使用什么GPU 安装黑神话悟空其他 综述 用P100 + PCIe Gen3.0 + Dell720服务器(32C64G),运行黑神话悟空画质中等流畅运行。 背景 假设有一张P100-

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX

SAM2POINT:以zero-shot且快速的方式将任何 3D 视频分割为视频

摘要 我们介绍 SAM2POINT,这是一种采用 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 进行零样本和快速 3D 分割的初步探索。 SAM2POINT 将任何 3D 数据解释为一系列多向视频,并利用 SAM 2 进行 3D 空间分割,无需进一步训练或 2D-3D 投影。 我们的框架支持各种提示类型,包括 3D 点、框和掩模,并且可以泛化到不同的场景,例如 3D 对象、室

Java程序到CPU上执行 的步骤

相信很多的小伙伴在最初学习编程的时候会容易产生一个疑惑❓,那就是编写的Java代码究竟是怎么一步一步到CPU上去执行的呢?CPU又是如何执行的呢?今天跟随小编的脚步去化解开这个疑惑❓。 在学习这个过程之前,我们需要先讲解一些与本内容相关的知识点 指令 指令是指导CPU运行的命令,主要由操作码+被操作数组成。 其中操作码用来表示要做什么动作,被操作数是本条指令要操作的数据,可能是内存地址,也

GPU 计算 CMPS224 2021 学习笔记 02

并行类型 (1)任务并行 (2)数据并行 CPU & GPU CPU和GPU拥有相互独立的内存空间,需要在两者之间相互传输数据。 (1)分配GPU内存 (2)将CPU上的数据复制到GPU上 (3)在GPU上对数据进行计算操作 (4)将计算结果从GPU复制到CPU上 (5)释放GPU内存 CUDA内存管理API (1)分配内存 cudaErro

PyInstaller问题解决 onnxruntime-gpu 使用GPU和CUDA加速模型推理

前言 在模型推理时,需要使用GPU加速,相关的CUDA和CUDNN安装好后,通过onnxruntime-gpu实现。 直接运行python程序是正常使用GPU的,如果使用PyInstaller将.py文件打包为.exe,发现只能使用CPU推理了。 本文分析这个问题和提供解决方案,供大家参考。 问题分析——找不到ONNX Runtime GPU 动态库 首先直接运行python程序

模具要不要建设3D打印中心

随着3D打印技术的日益成熟与广泛应用,模具企业迎来了自建3D打印中心的热潮。这一举措不仅为企业带来了前所未有的发展机遇,同时也伴随着一系列需要克服的挑战,如何看待企业引进增材制造,小编为您全面分析。 机遇篇: 加速产品创新:3D打印技术如同一把钥匙,为模具企业解锁了快速迭代产品设计的可能。企业能够迅速将创意转化为实体模型,缩短产品从设计到市场的周期,抢占市场先机。 强化定制化服务:面

win10不用anaconda安装tensorflow-cpu并导入pycharm

记录一下防止忘了 一、前提:已经安装了python3.6.4,想用tensorflow的包 二、在pycharm中File-Settings-Project Interpreter点“+”号导入很慢,所以直接在cmd中使用 pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-cpu下载好,默认下载的tensorflow