GPU 技术问题和相关知识答疑 - 福瑞鑫智能科技

2020-08-10 14:39:31

GPU解决方案可提供出色的性能和功能,并推动从桌面设备到数据中心再到云端的创新。不管是开发先进的产品,讲述身临其境的故事,还是重塑未来的城市,GPU都可以帮您更好更快地实现目标。

我们会持续整理丽台知乎平台上一些常见的问题供大家参考,快来看看日常工作中有没有遇到同样的问题吧~


现阶段市面上有哪些好用的光线追踪渲染器?


现阶段市面上有哪些好用的光线追踪渲染器?



NVIDIA RTX技术自发布以来,已成为产品设计、建筑、游戏、特效和可视化领域的全新行业标准。全球领先的软件制造商纷纷开始推出采用RTX技术的应用程序,并且在不断更新其支持NVIDIA RTX技术的新版本。截至目前,数量已达40余款,让数千万用户能够充分利用光线追踪和AI技术。比如V-Ray、Arnold、Redshift、Keyshot、OctaneRender、国产渲染器D5 Fusion等等都集成了RTX实时光线追踪技术

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更多集成 NVIDIA RTX 实时光线追踪的应用程序等可参考以下链接:
https://www.nvidia.com/en-us/design-visualization/rtx-enabled-applications/

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人工智能、机器学习和深度学习的区别?



人工智能——由机器诠释的人类智能:小到手机上使用的图像识别软件,大到《钢铁侠》中的贾维斯,你都可以将其归在人工智能的范畴里。人工智能既可以是科幻,也可以是我们生活中的一部分;

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机器学习——实现人工智能的一种方式:这种方法的特别之处在于,它不是通过手动编写特定的程序来完成某项工作,而是借助海量数据进行「训练」,让机器自己学会如何完成任务,就像人通过积累经验来掌握一项新本领一样;

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深度学习——一种实现机器学习的方法:机器学习中有一种算法叫做「人工神经网络」,是指通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。深度学习是在人工神经网络基础上发展而来,通过建立大得多也复杂得多的神经网络,来获得更精准的效果。但这种方法需要消耗巨大的计算资源。深度学习现在这么火,和当今计算性能的飞跃有着密切联系。

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总结一下,可以这么说,机器学习是人工智能的一个子集,深度学习又是机器学习的一个子集

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显卡对AE/PR中的渲染影响有多大?


显卡对AE/PR中的渲染影响有多大?



AE 使用光线追踪渲染完全都是GPU加速渲染的。PR 水银回放引擎,其中的特效也都是靠GPU来加速渲染的。在输出的时候选择GPU编码也可以提视频输出的速度。影响渲染速度的主要是特效的难度以及显卡的性能特效计算量越大,显卡CUDA核心越少,渲染速度越慢。特效计算量小,显卡型号越高,CUDA核心越多,渲染速度越快。

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Adobe 不断在 Premiere Pro CC 与 After Effects CC 中融入 GPU 加速技术,让视频制作人员能够将精力集中在最重要的事上——尽情发挥创意。几年前,After Effects CC 加入了光线追踪 3D 技术这项升级,其对于 CUDA 的支持正是 After Effects CC 性能大幅增强的原因之一。

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除此之外,Adobe和NVIDIA已针对NVIDIA Quadro上的内置NVIDIA硬件编码器对Premiere Pro进行了优化。通过使用主流H.264或H.265/HEVC编解码器,编辑者输出高分辨率视频的速度比单独使用CPU快5倍。

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CPU和GPU跑深度学习差别有多大?


CPU和GPU跑深度学习差别有多大?



之前看到网上总结的一句话,CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强,计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工

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深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型,具备很大的数据集来训练,GPU多核并行计算的优势就突显出来了,而且GPU核心数很多,运算浮点能力强,可以支撑大量数据的并行计算,而且拥有更高的访存速度,就这,GPU就比CPU更适合深度学习了。

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N卡中有很多系列适用于跑深度学习,如Tesla系列,今年发布的A100更是有史以来最大的7nm芯片,由54B晶体管、40gb的HBM2 GPU存储器和1.5tb/s的GPU存储器带宽组成,能为深度学习(DL)训练提供了高达624 TF的FP16算术吞吐量,为DL推理提供了多达1248个INT8算术吞吐量的TOP。

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如何配置一台适用于深度学习的工作站?


如何配置一台适用于深度学习的工作站?



WinFast RTX AI工作站是经过NVIDIA认证的,配备了一整套经过测试和优化的数据科学软件,建构于NVIDIA CUDA-X AI之上,拥有超过15个函数库,使现代计算应用程序能够受益于NVIDIA的Quadro RTX GPU加速计算平台。

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可参考此篇文章:AI工作站 WinFast WS830 & WinFast WS1030 评测
,里面包含具体配置和深度学习方面相关测评。

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