为强化机器学习性能,ARM推出两款新GPU Mali-G52和Mali-G31

简介:

ARM于近期推出了两款图形处理器产品,分别为Mali-G52以及Mali-G31,主要应用于主流移动市场。

为强化机器学习性能,ARM推出两款新GPU Mali-G52和Mali-G31

由于移动端AI计算、图形处理需求的与日俱增,GPU之于手机SoC的作用日渐凸显,ARM全新的图形核心也呼之欲出。近日,据媒体报道,ARM于推出了两款图形处理器产品,分别为Mali-G52以及Mali-G31,主要应用于主流移动市场。这两款核心均是ARM现有的Bifrost图形架构的变种,重点改善了其机器学习性能以及功耗表现。

为强化机器学习性能,ARM推出两款新GPU Mali-G52和Mali-G31

据悉,Mali-G52采用更宽的执行引擎,相比前代产品的4线程,Mali-G52最多可提供8线程,可在相同芯片面积上,提供更高的图形性能。实测数据显示,相比上一代,G52性能密度提高30%,能效提高15%,可降低设备的功耗和散热,并支持更长的游戏时间,甚至可支持AR等高耗电技术。

而Mali-G31主要针对720P或更低显示分辨率的高能效设备而设计,与Mali-G51 MP2相比,Mali-G31的芯片面积可以缩小20%,并且仍然可以提供12%的性能提升。更重要的是,Mali-G31是ARM支持Vulkan API和OpenGL ES 3.2标准的最小芯片。

ARM资深市场营销总监Ian Smythe表示:“对终端设备而言,支持丰富的多层用户界面以及一系列广泛的最新应用已成为必然趋势。更为重要的是,机器学习不再是高端智能手机的专有配置。各级用户都希望轻松使用配备机器学习功能的各类APP应用,3D游戏、混合现实和4k内容越来越流行,新型的游戏也不断出现在主流手机上。在新一代用户的需求之下,ARM以技术驱动创新,推出新一代解决方案,为用户提供更酣畅的视觉体验。”

最后,ARM还公布称,迄今已向它的合作伙伴交付超过1250亿枚芯片,并预计到2021年这一数字将达到2000亿。


原文发布时间: 2018-03-07 22:04
本文作者: 巫盼
本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。
相关实践学习
基于阿里云DeepGPU实例,用AI画唯美国风少女
本实验基于阿里云DeepGPU实例,使用aiacctorch加速stable-diffusion-webui,用AI画唯美国风少女,可提升性能至高至原性能的2.6倍。
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
机器学习中的分类问题:如何选择和理解性能衡量标准
机器学习中的分类问题:如何选择和理解性能衡量标准
机器学习中的分类问题:如何选择和理解性能衡量标准
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Java
机器学习PAI报错问题之跑collective gpu分布式报错如何解决
人工智能平台PAI是是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务;本合集将收录PAI常见的报错信息和解决策略,帮助用户迅速定位问题并采取相应措施,确保机器学习项目的顺利推进。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
机器学习-特征选择:如何用信息增益提升模型性能?
机器学习-特征选择:如何用信息增益提升模型性能?
45 1
|
4月前
|
人工智能 缓存 调度
技术改变AI发展:RDMA能优化吗?GDR性能提升方案(GPU底层技术系列二)
随着人工智能(AI)的迅速发展,越来越多的应用需要巨大的GPU计算资源。GPUDirect RDMA 是 Kepler 级 GPU 和 CUDA 5.0 中引入的一项技术,可以让使用pcie标准的gpu和第三方设备进行直接的数据交换,而不涉及CPU。
134587 6
|
6月前
|
机器学习/深度学习
评分是机器学习领域中的一种评估模型性能的指标
评分是机器学习领域中的一种评估模型性能的指标
51 1
|
17天前
|
人工智能 芯片 异构计算
台积电董事长预测:未来15年每瓦GPU性能提升1000倍,GPU晶体管数破万亿!
台积电董事长预见到未来15年内GPU性能每瓦提升1000倍,晶体管数量将破万亿,展示半导体行业激动人心的前景。这将增强GPU计算能力,但同时也带来制造工艺复杂性、散热管理和能效提升的挑战。3D集成技术有望解决部分问题,但需克服技术与经济障碍。
22 5
台积电董事长预测:未来15年每瓦GPU性能提升1000倍,GPU晶体管数破万亿!
|
29天前
|
人工智能 芯片 异构计算
GPU震撼发布:性能飙升,功耗惊人,液冷成新宠?
Blackwell推出新一代GPU,性能比H100提升5倍,浮点运算速度惊人,但最高1200W功耗需液冷散热。产品线包括B100、B200和GB200超级芯片,后者结合72核CPU,计算性能达40petaflops,内存384GB。新NVLink技术助力GB200构建NVL72系统,可处理27万亿参数的AI模型。
17 1
|
30天前
|
存储 机器学习/深度学习 并行计算
阿里云服务器X86计算、Arm计算、GPU/FPGA/ASIC、高性能计算架构区别
在我们选购阿里云服务器的时候,云服务器架构有X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器、高性能计算可选,有的用户并不清楚他们之间有何区别,本文主要简单介绍下不同类型的云服务器有何不同,主要特点及适用场景有哪些。
阿里云服务器X86计算、Arm计算、GPU/FPGA/ASIC、高性能计算架构区别
|
1月前
|
人工智能 前端开发 PyTorch
AI加速引擎PAI-TorchAcc:整体介绍与性能概述
PAI-TorchAcc(Torch Accelerator)是阿里云人工智能平台PAI开发的Pytorch上的大模型训练加速框架。PAI-TorchAcc提供了一套基于Pytorch的简洁、易用的接口,无需进行模型转换就可以无缝地接入HuggingFace上的模型,并用多种分布式策略进行训练加速。本文详细介绍PAI-TorchAcc的产品能力与性能。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 弹性计算
阿里云GPU服务器价格多少钱?2024年阿里云GPU服务器价格配置及性能测评
2024年阿里云GPU服务器是一款高性能的计算服务器,基于GPU应用的计算服务,多适用于视频解码、图形渲染、深度学习、科学计算等应用场景。阿里云GPU服务器具有超强的计算能力、网络性能出色、购买方式灵活、高性能实例存储等特点。 阿里云提供了多种配置的GPU服务器,包括gn6v、gn6i、vgn6i-vws和gn6e等,这些服务器配备了不同型号的GPU计算卡、不同规格的内存和存储空间,可以满足不同用户的计算需求。同时,阿里云还为新用户提供了特惠价格,包年购买更是低至3折起,使得用户可以更加经济地购买到高性能的GPU服务器。
148 0

热门文章

最新文章