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NVIDIAの次世代AI用研究チップはスケーラブルな推論アクセラレータ

左は1、4、32チップでのResNet-50での画像認識のスループット、右は消費エネルギーを示す棒グラフである。チップ数を増やすとレーテンシもそれに逆比例して短くなる。通信オーバヘッドなどの影響で完全な強スケールにはなっていないが、まあ、それに近い結果である

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