Обзор
Просматривайте все технологии графа по типу и категории.
По типу
По категории
- Алгоритмы 30
- Модели 16
- Модели эмбеддингов 8
- Методы 35
- Промптинг 10
- Фреймворки 12
- Фреймворки LLM 6
- Базы данных 3
- Векторные базы данных 8
- Поисковые движки 4
- Инфраструктура 15
- MLOps 4
- Оценка 6
- Оборудование 11
- Безопасность и выравнивание 6
- Приложения 7
- Мультимодальные 5
- ИИ-агенты 4
- Бенчмарки 11
- Наборы данных 7
10 technologies shown
- GPU hardware A processor built for massive parallelism, which is what neural network maths needs.
- A100 hardware NVIDIA's datacentre GPU that made large-model training routine.
- H100 hardware NVIDIA's datacentre GPU that became the default for training large models.
- H200 hardware Refresh of the H100 with substantially more high-bandwidth memory.
- NVLink hardware High-bandwidth interconnect between GPUs, letting them share memory directly.
- Tensor Core hardware Dedicated matrix-multiply units inside NVIDIA GPUs.
- V100 hardware The first NVIDIA GPU with tensor cores, and the one early transformers trained on.
- B200 hardware NVIDIA's Blackwell-generation datacentre GPU.
- TPU hardware Google's purpose-built accelerator for tensor arithmetic.
- MI300X hardware AMD's datacentre accelerator with a large unified memory pool.