Equipées d'une nouvelle puce, les cartes "Fermi" permettront de faire tourner des applications fortement consommatrices de ressources de calcul, dont par exemple les nouvelles applications décisionnelles utilisant le calcul en mémoire.
Voici ses caractéristiques prévues :
- 3 milliards de transistors gravés en 40nm
- bus mémoire 384 bits supportant la GDDR5 jusqu'à 6 Go.
- 512 unités de calcul réparties en 16 clusters de 32 unités ayant chacun 64 Ko de cache L1.
- 768Ko de cache L2 commune aux 16 clusters et servant à partager les données.
- Calculs en virgule flottante sur 32 bits.
Voici ses caractéristiques prévues :
- 3 milliards de transistors gravés en 40nm
- bus mémoire 384 bits supportant la GDDR5 jusqu'à 6 Go.
- 512 unités de calcul réparties en 16 clusters de 32 unités ayant chacun 64 Ko de cache L1.
- 768Ko de cache L2 commune aux 16 clusters et servant à partager les données.
- Calculs en virgule flottante sur 32 bits.
Autres articles
-
Fujitsu et NVIDIA fournissent la puissance nécessaire aux start-ups et aux étudiants pour développer leurs projet d’Intelligence Artificielle
-
NetApp et NVIDIA accélèrent le Deep Learning avec une nouvelle architecture d'Intelligence Artificielle
-
Quanta Cloud Technology présente son nouveau système assemblé sur mesure pour le calcul IA et les applications haute performance : le QuantaGrid D52G-4U
-
Teradata rejoint le programme de partenaires NVIDIA conçu pour accélérer les retombées de l'IA et du Deep Learning dans les secteurs clés
-
OVH offre la première solution cloud européenne pour le deep learning et l’intelligence artificielle
