DigitableCourses
Настройки портала
Показать возможности портала

Локально и без аккаунта. Аккаунта нет, регистрация не нужна: введённое в инструменты остаётся в localStorage браузера и на сервер не уходит.

Свой счётчик считает открытия страниц и дочитывания: уезжает адрес и десятая доля текста. Без cookies и чужих счётчиков, IP не хранится, Do Not Track уважается. Как это проверить

Репозиторий портала не выложен, «открытым кодом» мы его не зовём. Открыто это:

Живёт портал на донатах, платных консультациях и разборах по запросу и покупке Workbench.

Планов делать курсы платными нет.

База знаний

Тема: gpu

3 материалов в этой теме.

Материалы

3 на странице
Статья

Ускорители: GPU, NPU, FPGA, ASIC и когда они оправданы

Почему специализированное железо выигрывает не арифметикой, а движением данных: модель исполнения GPU, систолические массивы матричных блоков, пространственные вычисления …

#железо#ускорители#gpu
28 мин
Статья

Распределённое обучение: от одной видеокарты до кластера

Что делать, когда модель не влезает в память, а обучение идёт месяц: бюджет памяти шага оптимизатора, коллективные операции и их цена, DDP, ZeRO и FSDP, тензорный и …

#нейросети#глубокое обучение#распределённое обучение
20 мин
Статья

Железо: почему для ИИ нужны видеокарты

Инференс языковой модели — это умножение матриц, упирающееся не в арифметику, а в пропускную способность видеопамяти. Чем GPU отличается от CPU, сколько памяти требует …

#основы ии#gpu#инференс
19 мин