Cómo OVERCLOCK y UNDERVOLT RX 6600
Para los modelos más grandes con tablas de datos masivas, como los modelos de recomendación de aprendizaje profundo (DLRM), A100 80GB alcanza hasta 1,3 TB de memoria unificada por nodo y ofrece un rendimiento hasta 3 veces superior al de A100 40GB.
A100 introduce funciones innovadoras para optimizar las cargas de trabajo de inferencia. Acelera una gama completa de precisión, desde FP32 hasta INT4. La tecnología de GPU multiinstancia (MIG) permite que varias redes operen simultáneamente en un solo A100 para aprovechar al máximo los recursos de cálculo. Además, la compatibilidad con la dispersión estructural ofrece hasta 2 veces más rendimiento, además de otras mejoras en el rendimiento de inferencia del A100.
En los modelos más complejos que están limitados por el tamaño de los lotes, como la RNN-T para el reconocimiento automático del habla, la mayor capacidad de memoria del A100 80GB duplica el tamaño de cada MIG y ofrece un rendimiento hasta 1,25 veces superior al del A100 40GB.
Para las aplicaciones de HPC con los conjuntos de datos más grandes, la memoria adicional de A100 80GB ofrece un rendimiento hasta 2 veces mayor con Quantum Espresso, una simulación de materiales. Esta memoria masiva y un ancho de banda de memoria sin precedentes convierten a la A100 80GB en la plataforma ideal para las cargas de trabajo de próxima generación.
HP 15s – Ryzen 3500U | Unboxing y análisis
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La píldora de prevención dual (DPP) está siendo desarrollada por iniciativas públicas y privadas para su uso diario con el fin de prevenir tanto el VIH como el embarazo. Es una de las varias tecnologías de prevención polivalente (TPM) -un solo producto diseñado para atender múltiples necesidades sanitarias- que están en fase de desarrollo. La PDP que combina la PrEP oral basada en TDF/FTC con los anticonceptivos orales (AO) es la que está más avanzada en su desarrollo. También se está desarrollando otra PPD que combina F/TAF con AO.
Dado que el aumento de la población juvenil hace que millones de jóvenes entren en la edad reproductiva, los beneficios potenciales del DPP son fundamentales. En concreto, el DPP podría aumentar la aceptación de la PrEP oral entre las mujeres en entornos de alta carga y mejorar la adherencia, así como mitigar el estigma que pueden sentir las mujeres cuando acuden solas a los servicios de VIH. También podría sentar las bases para el desarrollo y la puesta en marcha de otros TPM actualmente en fase de investigación, como los anillos vaginales, los inyectables y los implantes.
Dado que tanto la PrEP oral como el AO ya están aprobados para su uso regular y han demostrado ser seguros y eficaces por sí solos, estos fármacos se someterán a más pruebas para determinar si son tan seguros y eficaces en combinación como un comprimido único coformulado. Esta prueba se conoce como estudio de bioequivalencia. Si los fármacos combinados en el DPP se comportan en el organismo de forma similar a como lo hacen cuando se toman por separado, los desarrolladores del producto someterán el DPP a la revisión de las autoridades reguladoras.
Gráficos STM32: Primeros pasos con el Gauge Widget, Parte 1
Las tarjetas Radeon Navi se basan en la arquitectura RDNA, que es una reimaginación completa del enfoque de AMD para las GPU de juegos con bajas latencias y altos relojes. Las GPUs RTX 20 de la serie «Turing» de NVIDIA, por otro lado, no son tan diferentes de las anteriores GPUs Pascal en términos de diseño, pero añaden un par de nuevos componentes cruciales para «Tur(n)ing RTX On».
En términos sencillos, las arquitecturas de GPU de NVIDIA y AMD constan de los mismos componentes que realizan más o menos las mismas operaciones. Tienes la GPU que contiene las unidades de ejecución, alimentadas por los programadores y despachadores. Luego está la memoria caché que conecta la GPU con la memoria gráfica y las unidades de posprocesamiento, las unidades de texturas, las unidades de salida de renderizado y los rasterizadores que realizan el último conjunto de operaciones antes de enviar los datos a la pantalla.
Una de las principales diferencias entre las arquitecturas de GPU de NVIDIA y AMD es la relativa a los núcleos/saders y las unidades de cálculo (NVIDIA lo denomina SM o Streaming Multiprocessor). Los sombreadores (unidades de ejecución) de NVIDIA se denominan núcleos CUDA, mientras que AMD utiliza procesadores de flujo.