All About NVIDIA GPUs PyTorch Developer podcast

Artwork

Tech PyTorch Edward Yang Team PyTorch Deep Learning Machine Learning

Innehåll tillhandahållet av PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Allt poddinnehåll inklusive avsnitt, grafik och podcastbeskrivningar laddas upp och tillhandahålls direkt av PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch eller deras podcastplattformspartner. Om du tror att någon använder ditt upphovsrättsskyddade verk utan din tillåtelse kan du följa processen som beskrivs här https://sv.player.fm/legal.

PyTorch Developer Podcast « »
All about NVIDIA GPUs

2+ y ago 19:29

Dela

MP3•Episod hem

Innehåll tillhandahållet av PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Allt poddinnehåll inklusive avsnitt, grafik och podcastbeskrivningar laddas upp och tillhandahålls direkt av PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch eller deras podcastplattformspartner. Om du tror att någon använder ditt upphovsrättsskyddade verk utan din tillåtelse kan du följa processen som beskrivs här https://sv.player.fm/legal.

PyTorch is in the business of shipping numerical software that can run fast on your CUDA-enabled NVIDIA GPU, but it turns out there is a lot of heterogeneity in NVIDIA’s physical GPU offering and when it comes to what is fast and what is slow, what specific GPU you have on hand matters quite a bit. Yet there are literally hundreds of distinct NVIDIA GPU models on the market, how do you make sense of the madness? Today, Natalia Gimelshein joins me to talk about everything that’s going on in the NVIDIA GPU market, and what, as a framework developer, you have to care about to make sense of it all.

Further reading.

NVIDIA microarchitectures on Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Nvidia_microarchitectures
A slightly old post about matching SM to architecture https://arnon.dk/matching-sm-architectures-arch-and-gencode-for-various-nvidia-cards/

… continue reading

82 episoder

#Tech #PyTorch #Edward Yang #Team PyTorch #Deep Learning #Machine Learning

Artwork

All about NVIDIA GPUs

PyTorch Developer Podcast

33 subscribers

published 2+ y ago

Dela

MP3•Episod hem

Innehåll tillhandahållet av PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch. Allt poddinnehåll inklusive avsnitt, grafik och podcastbeskrivningar laddas upp och tillhandahålls direkt av PyTorch, Edward Yang, and Team PyTorch eller deras podcastplattformspartner. Om du tror att någon använder ditt upphovsrättsskyddade verk utan din tillåtelse kan du följa processen som beskrivs här https://sv.player.fm/legal.

PyTorch is in the business of shipping numerical software that can run fast on your CUDA-enabled NVIDIA GPU, but it turns out there is a lot of heterogeneity in NVIDIA’s physical GPU offering and when it comes to what is fast and what is slow, what specific GPU you have on hand matters quite a bit. Yet there are literally hundreds of distinct NVIDIA GPU models on the market, how do you make sense of the madness? Today, Natalia Gimelshein joins me to talk about everything that’s going on in the NVIDIA GPU market, and what, as a framework developer, you have to care about to make sense of it all.

Further reading.

NVIDIA microarchitectures on Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Nvidia_microarchitectures
A slightly old post about matching SM to architecture https://arnon.dk/matching-sm-architectures-arch-and-gencode-for-various-nvidia-cards/

… continue reading

82 episoder

#Tech #PyTorch #Edward Yang #Team PyTorch #Deep Learning #Machine Learning

Alla avsnitt

×

Välkommen till Player FM

Player FM scannar webben för högkvalitativa podcasts för dig att njuta av nu direkt. Den är den bästa podcast-appen och den fungerar med Android, Iphone och webben. Bli medlem för att synka prenumerationer mellan enheter.

Lyssna på 500+ ämnen