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tensor权威发布_tensor art官网(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

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谷歌Pixel Tablet 2配置曝光：Tensor G4芯片，支持5G，升级120Hz高刷近日，有关谷歌Pixel Tablet 2平板电脑的详细信息在科技媒体Android Authority上被披露。然而，据传这款设备因产品策略调整而遭遇取消的命运，这一消息引发了广泛关注。 Pixel Tablet 2的内部代号为“kiyomi”，它将搭载谷歌与三星联合设计的最后一款Pixel SoC——Tensor G4。这款芯片采用了IPoP封装技术，虽然相较于FOPLP封装会更厚且散热需求更高，但成本更低。与Pixel Tablet初代的Tensor G2相比，Tensor G4在性能上有了显著提升。在连接性方面，Pixel Tablet 2新增了5G调制解调器，提供5G连接版本，并仅限5G版本支持GPS定位。这款平板电脑还支持Thread网络协议，为物联网设备的连接带来了更多便利。屏幕方面，Pixel Tablet 2将采用与前代相同尺寸和分辨率的LCD屏幕，但刷新率提升至120Hz，且亮度也有所增加，达到了550尼特，为用户带来更为流畅和明亮的视觉体验。摄像头方面，Pixel Tablet 2也进行了升级。前置摄像头采用了三星S5K3K1传感器，尺寸为1/3.94英寸，像素达到10MP；后置摄像头则升级为支持自动对焦的三星S5K3J1传感器，尺寸为1/3英寸，像素为11MP。虽然这些传感器并非顶级配置，但与前代相比仍有显著提升。值得注意的是，尽管前置摄像头与Pixel 9 Pro Fold相同，但Pixel Tablet 2并不支持面部解锁功能。在输出方面，Pixel Tablet 2支持最高4K的DisplayPort输出，方便用户连接外部显示器或投影仪等设备。谷歌还计划推出专用键盘和手写笔等配件，以满足用户的不同需求。以下是Pixel Tablet与Pixel Tablet 2的规格对比： Pixel Tablet（“tangorpro”）已被取消 Pixel Tablet 2（“kiyomi”） SoC：Tensor G2（IPoP封装） → Tensor G4（IPoP封装）基带：无 → 可选Exynos Modem 5400 GPS支持（仅限5G版本）：无 → 包含 Thread支持：无 → 包含屏幕：10.95英寸 2560x1600 LCD，500尼特，60Hz → 10.95英寸 2560x1600 LCD，550尼特，120Hz 相机：前置Sony IMX355（1/4英寸，8MP），后置固定对焦Sony IMX355（1/4英寸，8MP） → 前置三星S5K3K1（1/3.94英寸，10MP），后置自动对焦三星S5K3J1（1/3英寸，11MP）电池：6900mAh → 7200mAh DisplayPort：无 → 最高支持4K

小米跟随谷歌Tensor脚步，其2025年款手机将使用自己的芯片组网页链接

谷歌Tensor G5 芯片曝光[思考] 「数码」「新机来了」「数码资讯」

谷歌Pixel 11a和Pixel Tablet 3可能配备降级Tensor 芯片谷歌Pixel 11a和Pixel Tablet 3可能配备降级T...

【加速国产GPU开发！摩尔线程开源高性能计算库MUTLASS】快科技11月12日消息，摩尔线程宣布，正式开源高性能线性代数模板库MUTLASS，以便开发者能够更高效地针对摩尔线程GPU MUSA Core、Tensor Core等单元进行编程，加速基于国产GPU的算子开发以及算法创新... -->网页链接

英伟达近日展示了其最新研发的人工智能模型——Fugatto。 Fugatto是一款基于生成式Transformer架构的人工智能模型，其完整版配备了25亿个参数，并在由32个NVIDIA H100 Tensor Core GPU组成的NVIDIA DGX系统上进行了训练。这款模型的主要功能在于能够修改和生成声音效果，专为音乐、电影和视频游戏制作人设计，英伟达将其形象地称为“声音的瑞士军刀”。据NVIDIA应用音频研究经理Rafael Valle透露，Fugatto的研发初衷是创建一个能够像人类一样理解和生成声音的模型。它支持多种音频生成和转换任务，是首个展示紧急属性的基础生成式AI模型，这得益于其各种训练能力的交互以及组合自由格式指令的能力。 Fugatto的功能十分强大，能够根据文本描述生成音效和音乐，例如将钢琴演奏转换成人声歌唱，或改变录音的口音和情绪。「亿点曝光计划」

静水庭香：通过AI创造美丽画面 𐟌𘣀创作工具】Liblib AI 𐟌𘣀大模型】AWPainting_v1.3.safetensors 𐟌𘣀正向提示词】 (peony flower:1.3),masterpiece,highres,best quality,no humans,(scenery:1.1),water,bridge,(building:1.1),(micro-landscape:1.4),simple background,(potted plant:1.1),(micro-landscape:1.2),positive red,red house,(flowers:1.5),(retro house:1.2),HD, （部分关键词可以自行修改） 𐟌𘣀负向提示词】 ng_deepnegative_v1_75t,EasyNegative,nsfw,sketches,(worst quality:2),(low quality:2),lowres,((monochrome)),((grayscale)),((watermark:2)),(white letters:1),text,error,cropped,worst quality,jpeg artifacts,signature,watermark,blurry,mutation,deformed,polar lowres,bad proportions,gross proportions, 𐟌𘣀采样方法】 DPM++ 2M Karras 𐟌𘣀迭代步数】20 𐟌𘣀高分辨率修复】 4X—UltraSharp 𐟌𘣀重回采样步数】20 𐟌𘣀重绘幅度】0.75 𐟌𘣀等比缩放】2.00 𐟌𘣀提示词引导系数】7.0

PyTorch：自动求导揭秘今天我们来聊聊深度学习中的一个重要概念：自动求导。这个概念在 PyTorch 中表现得尤为突出，因为 PyTorch 框架的核心就是动态计算图和自动求导。在神经网络的训练过程中，我们经常需要更新模型参数。这个过程依赖于损失函数关于模型参数的梯度。手动计算这些梯度会非常繁琐，而自动求导技术则能自动完成这些计算，极大简化了开发过程。 PyTorch 中的自动求导功能是通过 torch.Tensor 类实现的。当你创建一个 Tensor 并设置 requires_grad=True 时，这个 Tensor 就会被标记为需要进行梯度计算。这样，当你进行前向传播时，PyTorch 会自动跟踪所有相关的计算图，并在反向传播时自动计算梯度。举个例子，假设你有一个简单的神经网络，输入是 x，输出是 y，损失函数是 L(y, y_true)。当你设置一个 Tensor x 并标记它需要梯度计算时，PyTorch 会自动跟踪从 x 到 y 的所有计算步骤，并在反向传播时计算出损失函数关于 x 的梯度。这样，你就可以根据这个梯度来更新 x 的值，从而优化你的模型。自动求导不仅简化了开发过程，还提高了代码的可读性和可维护性。它让深度学习变得更加高效和便捷。希望这篇文章能帮助你更好地理解自动求导的原理和重要性！

谁拥有最多的英伟达H100 GPU？英伟达的H100 Tensor Core GPU是专为人工智能（AI）和高性能计算（HPC）设计的顶级图形处理单元。根据2024年版的《人工智能现状报告》（截至2024年10月更新）数据，我们可以看到拥有最多英伟达H100 GPU的公司和组织。 Meta和特斯拉等公司一直在大量购买H100 GPU，以支持其雄心勃勃的AI计划。虽然英伟达尚未正式披露H100的价格，但据估计，80GB版本的单价在30,000至40,000美元之间。英伟达的高性能H100 GPU为公司的收入增长做出了重大贡献，尤其是在数据中心领域。 2024年1月，马克ⷦ‰Ž克伯格宣布Meta计划在年底前收购35万块英伟达H100 GPU，这将大大提升公司的AI计算能力。在特斯拉2024年第一季度财报电话会议上，首席执行官埃隆ⷩ鬦–聾‹透露，特斯拉拥有35,000颗H100芯片，计划用这些芯片开发多个AI项目，包括Robotaxi和一台名为Dojo的超级计算机。特斯拉也依赖英伟达为其当前的Dojo训练计算机提供动力，但它不想孤注一掷，尤其是因为英伟达芯片价格昂贵。特斯拉还希望制造出更好的产品，以增加带宽并减少延迟。这就是为什么这家汽车制造商的AI部门决定推出自己的定制硬件程序，旨在比传统系统更有效地训练AI模型。该计划的核心是特斯拉专有的D1芯片，该公司表示该芯片针对人工智能工作负载进行了优化。不过，D1的性能仍不如英伟达的A100芯片，后者也是由台积电采用7纳米工艺制造的。

英伟达与谷歌合作，加速量子计算设计！英伟达（Nvidia）最近宣布与谷歌量子人工智能（Google Quantum AI）展开合作，利用英伟达的CUDA-Q平台和Eos超级计算机，共同加速谷歌下一代量子计算设备的设计。这次合作的重点是模拟量子处理器的物理特性，目的是克服量子计算硬件面临的“噪声”问题。谷歌量子人工智能的研究科学家Guifre Vidal表示，只有当我们能够在控制噪声的同时扩展量子硬件规模，才有可能开发出具有商业用途的量子计算机。为了实现这一目标，谷歌将使用英伟达Eos超级计算机上的1024个Nvidia H100 Tensor Core GPU，进行世界上最大的量子设备动态模拟之一，这将大幅降低成本。通过CUDA-Q平台的模拟技术，原本需要一周时间的噪声模拟现在只需几分钟即可完成。这一技术进步使得谷歌能够对包含40个量子比特的设备进行全面、逼真的模拟，这是同类模拟中规模最大的一次。英伟达量子和高性能计算总监Tim Costa强调，AI超级计算能力将有助于量子计算的成功，而谷歌对CUDA-Q平台的使用证明了GPU加速模拟在推进量子计算以帮助解决现实世界问题方面发挥着核心作用。此外，支持这些加速动态模拟的软件将在CUDA-Q平台上公开提供，使量子硬件工程师能够快速扩展其系统设计。这次合作体现了双方对推动量子计算技术发展的共同决心。期待他们合作的新进展！

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