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GPUに関するbraitomのブックマーク (14)
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braitom 2020/09/19
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The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis
OverviewThis blog post is structured in the following way. First, I will explain what makes a GPU fast. I will discuss CPUs vs GPUs, Tensor Cores, memory bandwidth, and the memory hierarchy of GPUs and how these relate to deep learning performance. These explanations might help you get a more intuitive sense of what to look for in a GPU. I discuss the unique features of the new NVIDIA RTX 40 Amper
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Mac mini に eGPU を導入して全てが快適に、4K + IntelliJ の遅延も改善した
結論から書くと、Mac mini 2018 モデルに eGPU : Razer Core X + Radeon RX 5700 を突っ込むと、あらゆるストレスが改善しましたと言う話です。 ストレスだったこと IntelliJ の文字入力が極端に遅いZoom のデスクトップ共有が重いOBS のライブ配信が重いCiv6 の画面が黒い影に覆われ、おどろおどろしい雰囲気にこれらが全て改善し、今のところは安定稼働をしています（Civ6 は改善しない方が生産性的には良かったのかもしれない）。 ここからは時系列での話僕は Mac mini 2018 モデルが発表された直後に、これはいいぞ！と思い即購入しました。それまではずっと iMac を乗り換えて行ってたのですが、ディスプレイが自由に選びたいなと思って Mac mini にしました。 ディスプレイは LG の 34WK95U-W と言う 5K2K (
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GitHub - BlazingDB/blazingsql: BlazingSQL is a lightweight, GPU accelerated, SQL engine for Python. Built on RAPIDS cuDF.
A lightweight, GPU accelerated, SQL engine built on the RAPIDS.ai ecosystem. Get Started on app.blazingsql.com Getting Started | Documentation | Examples | Contributing | License | Blog | Try Now BlazingSQL is a GPU accelerated SQL engine built on top of the RAPIDS ecosystem. RAPIDS is based on the Apache Arrow columnar memory format, and cuDF is a GPU DataFrame library for loading, joining, aggre
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google/jax: GPU- and TPU-backed NumPy with differentiation and JIT compilation.
JAX is a Python library for accelerator-oriented array computation and program transformation, designed for high-performance numerical computing and large-scale machine learning. With its updated version of Autograd, JAX can automatically differentiate native Python and NumPy functions. It can differentiate through loops, branches, recursion, and closures, and it can take derivatives of derivative
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A Revolutionary GPU-Accelerated Analytics Platform | HEAVY.AI
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