Tốc độ mô Cách chơi casino so với độ chính xác: AI và GPU Mẹo cân bằng

Luôn có sự đánh đổi giữa tốc độ và độ chính xác, nhưng khi nói đến mô Cách chơi casino, việc sử dụngTăng tốc đổi mới với Cách chơi casino, Kết hợp với các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) đang vượt qua sự cân bằng để cung cấp tốt nhất cho cả hai thế giới: đổi mới nhanh chóng và sự tự tin cao hơn. Bằng cách tăng cường các phương pháp mô Cách chơi casino với AI/ML, chúng tôi đã thấy tốc độ tăng 40 lần trên một số ứng dụng và đó chỉ là khởi đầu.

198630_199227

atNVIDIA GTC,Hội nghị AI toàn cầu diễn ra vào ngày 21-24 tháng 3, tôi sẽ giải thích cách các giải pháp mô phỏng Cách chơi casino sử dụng GPU AI/ML và NVIDIA để tăng cường năng suất của khách hàng, tăng cường các phương pháp tăng tốc mô phỏng, tăng cường thiết kế kỹ thuật và cung cấp thiết kế kỹ thuật và cung cấp Những hiểu biết về trí thông minh kinh doanh lớn hơn. A100 GPU lõi tenor và tận dụng ngăn xếp phần mềm ML.

Kết hợp AI và mô Cách chơi casino cho các luồng chất lỏng

When you are solving large flow problems with Navier-Stokes equations, it’s complicated to solve for large regions via finite-element or finite-volume methods. You can increase the speed by focusing on small patches of the whole, then learning how those patches connect together to understand the larger regions.

Sử dụng bộ giải dòng trạng thái ổn định này làm cơ sở, sau đó chúng ta có thể mở rộng nó để trở thành một bộ giải ML thoáng qua sử dụng cùng một phương pháp tập trung Cách chơi casinoo các vùng nhỏ để tăng tốc độ theo thời gian.

Những gì chúng tôi đã thực hiện được lấy bộ giải lưu lượng dựa trên ML và tích hợp nó vớiCác loại cờ bạc thông thạoGiải quyết để nó là người giải quyết trong vòng lặp. Về bản chất, điều này cho phép đào tạo lớn các mạng lưới thần kinh dựa trên dữ liệu cho nhiều biến số chất lỏng.

Một số kết quả ban đầu của sự tích hợp ML này với sự thông thạo cả dòng chất lỏng thông qua đường ống và khí động học bên ngoài cho một chiếc xe cho thấy thời gian nhanh hơn 30-40x để sử dụng một CPU duy nhất. Sức mạnh của GPU có thể cung cấp tăng tốc độ tính toán bổ sung 5-7 lần với tiềm năng mở rộng bằng cách sử dụng các kiến ​​trúc GPU phân tán.

Điều chỉnh mô hình nhiễu loạn với AI-ML

Một ví dụ khác về việc kết hợp ML và mô Cách chơi casino là mô hình nhiễu loạn. Bộ giải chính xác nhất cho nhiễu loạn là giải pháp số trực tiếp (DNS), nhưng mất một lượng thời gian rất lớn, vì vậy mọi người sử dụng một xấp xỉ gọi là mô Cách chơi casino eddy lớn (LES), nhanh hơn DNS và vẫn còn khá chính xác.

Sử dụng các phương thức dựa trên ML, chúng tôi tự động điều chỉnh các tham số GEKO thay vì thủ công để đạt được độ chính xác của mô hình LES.

Tìm nơi tốt nhất cho các mắt lưới tốt

Một ví dụ khác về việc sử dụng ML để tìm các địa điểm quan trọng để tập trung vào để tăng tốc mô Cách chơi casino có thể được tìm thấy trong trường Điện tử. Khi mô Cách chơi casino các gói chip điện tử bao gồm các mạch tích hợp (IC) trên các bảng mạch in (PCB) hoặc xếp chồng lên nhau, mô Cách chơi casino các tính chất nhiệt của chúng ở mức chính xác nhất có thể mất nhiều thời gian.Mô Cách chơi casino phương pháp nhiệt, thời gian chạy có thể giảm từ 4,5 giờ xuống 33 phút bằng cách sử dụng chia lưới tốt hơn.

Bạn có thể nghĩ về AlướiLà một lưới thông tin được sử dụng để mô Cách chơi casino một hiện tượng cụ thể. Một lưới tốt hơn chứa nhiều thông tin hơn và mất nhiều thời gian hơn để giải quyết, nhưng chính xác hơn.

Nếu bạn tích hợp hai khái niệm đó, đó, sự phát hiện điểm nóng tự động và phát hiện điểm nóng tự động, bạn có thể tiết kiệm thời gian đáng kể. Ví dụ, trên một con chip 16mmx16mm lớn, thậm chí một lưới thô 200x200-micron mất 17 phút để chạy.

Để tìm hiểu thêm, hãy đọc bài viết, "Làm thế nào trí tuệ nhân tạo, học máy và mô Cách chơi casino hoạt động cùng nhau."