稀疏矩陣的加速可以讓安培架構(gòu) GPU 處理 AI 任務(wù)的效率提高一倍。

最終在跑 AI 模型時(shí)，如果用 PyTorch 框架，相比上一代 V100 芯片，A100 在 BERT 模型的訓(xùn)練上性能提升 6 倍，BERT 推斷時(shí)性能提升 7 倍。

由于消費(fèi)級(jí)和專(zhuān)業(yè)級(jí)芯片的結(jié)構(gòu)不盡相同，我們不能把 Ampere A100 芯片的 AI 訓(xùn)練性能簡(jiǎn)單地直接拿來(lái)作為參考，還需要等待官方公布，以及最終實(shí)測(cè)的數(shù)據(jù)。

GeForce RTX 30 系列顯卡具備三項(xiàng)基礎(chǔ)處理技術(shù)：30TFLOPS 算力的可編程著色器（Turing 架構(gòu)是 11），雙倍吞吐量，用于光追的 RT Core（58 RT TFLOPS，Turing 架構(gòu)是 34），以及可自動(dòng)忽略次要 DNN 權(quán)重的 Tensor Core（238Tensor TFLOPS，舊版為 89）。

AI 是目前科技領(lǐng)域最強(qiáng)大的技術(shù)力量，可以讓計(jì)算機(jī)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識(shí)，甚至據(jù)此編寫(xiě)出軟件。在圖形領(lǐng)域，我們?nèi)匀豢梢酝ㄟ^(guò) Tensor Core 的力量增強(qiáng)視頻的畫(huà)面。只計(jì)算低分辨率圖像的光追，再用 Tensor Core 通過(guò) DLSS 將其還原成高分辨率，同時(shí)還能提高畫(huà)面幀率。

超長(zhǎng)碳納米管在不同溫度下的疲勞行為,這項(xiàng)工作揭示了超長(zhǎng)碳納米管用于制造超強(qiáng)超耐疲勞纖維的光明前景，同時(shí)為碳納米管在許多領(lǐng)域應(yīng)用的壽命設(shè)計(jì)提供了重要的參考依據(jù)。

通過(guò)深化DDS操作進(jìn)行正交生成來(lái)實(shí)現(xiàn)直接數(shù)字頻率生成，以及采樣系統(tǒng)理論相關(guān)局限性（字詞截?cái)嗪皖l率規(guī)劃）問(wèn)題。隨后出現(xiàn)的實(shí)際應(yīng)用大部分依賴(lài)于分立式標(biāo)準(zhǔn)邏輯IC，例如TTL 74xx或ECL 10K系列。

Stanford Telecom、Qualcomm、Plessey和ADI等紛紛推出了完全集成式解決方案，例如ADI的AD9950和AD9955。這些邏輯IC旨在實(shí)現(xiàn)速度、功率和成本之間的最佳平衡，其架構(gòu)基于查找表（LUT），以確保在有限相位、頻率和幅度分辨率下實(shí)現(xiàn)相位-正弦幅度轉(zhuǎn)換。

與基于PLL的傳統(tǒng)頻率合成器相比，NCO和DDS的顯著優(yōu)勢(shì)包括：極高的頻率分辨率、快速靈敏性，以及可輕松生成完美正交的正弦/余弦波形。此外，還提供寬帶寬范圍和高直流精度。其工作原理受數(shù)字信號(hào)處理和采樣系統(tǒng)理論，數(shù)字特性支持對(duì)輸出信號(hào)的相位、頻率和幅度實(shí)施全數(shù)字獨(dú)立控制。圖2所示的框圖顯示傳統(tǒng)DDS的架構(gòu)，該DDS由三大功能模塊組成：

N位相位累加器；

相位-正弦幅度轉(zhuǎn)換器，由W位截取相位輸入字表征特性；

D位DAC及其相關(guān)重構(gòu)濾波器。

相位累加器由簡(jiǎn)單的N位加法器結(jié)合寄存器構(gòu)成，寄存器的內(nèi)容按照采樣時(shí)鐘FCLK的速率，以輸入相位增量Δθ（通常也稱(chēng)為頻率調(diào)諧字，F(xiàn)TW）更新。累加器會(huì)定期溢出，在采樣或參考時(shí)鐘FCLK和DDS輸出頻率FOUT之間像小數(shù)分頻器一樣運(yùn)行，或像齒輪箱一樣運(yùn)行.