NVIDIA GPU 术语表

条款

定义

重要性

CUDA 核心

标准的 NVIDIA 并行处理单元。

是。CUDA 核心数量是 NVIDIA GPU 处理的标准量度。CUDA 核心越多，VisionPro Deep Learning 处理和训练越快。

ECC 内存

纠错码 (ECC) 内存涉及硬件支持，用于验证内存读/写不包含错误。

否。由于在训练和处理神经网络涉及大量计算，因此影响工具结果的内存错误的可能性非常低。

TCC

特斯拉计算集群 (TCC) 驱动程序模式

高性能驱动程序，针对 NVIDIA GPU 的计算应用进行了优化。

TCC 注意事项：

  • 并非所有卡都支持。
  • 禁用卡的视频输出。
  • 降低或消除使用 Deep Learning 优化内存的优势。
  • 使用 NVIDIA-SMI 实用程序进行配置。

是。只要有可能，就应该选择支持 TCC 驱动程序模式的显卡，并应将其启用。

Tensor Core

全精度、混合精度（最终整数数学）并行处理单元，专用于矩阵乘法运算。

是。在版本 VisionPro Deep Learning 3.2.0 VisionPro Deep Learning中引入，只要用户拥有标准或高级许可证，就可以自动利用 Tensor Cores 进行更快的处理和训练。

Tensor RT

NVIDIA 框架，用于通过使用低精度和整数数学优化 TensorFlow、Caffe和其他标准框架网络的运行时性能，这些网络运行在具有 Tensor Core 的 GPU 上。

否。VisionPro Deep Learning 使用与 Tensor RT 不兼容的专有网络架构。