能不能拿下arm還是一樁懸案，不過nvidia已經迫不及待利用arm做抓手，來打擊做x86cpu的intel和amd了。
在最新公開資料中，nvidia曬出了配備arm處理器（ampere altra）和a100gpu加速卡的平台和x86處理器平台的效能差異，基於mlperf最新的1.1基準。
可以看到，在深度學習推薦模型dlrm、自然語言處理網路bert、會議識別rnn-t、醫學影象劃分3d u-n影象分類的resnet-50等負載中，與x86表現不相上程式設計客棧下，甚至在3d u-net單項中還實現反超。
此番，參與對比的還有高通ai100、intel至強8380（ice lake）等。
加速卡方面，如果以a30為標準，離線vmyftbfwdt環境下，a100在大多數工作負vmyftbfwdt載下的處理速度都是a30的2倍左右;在伺服器環境下，基於x86的a100對會議識別rnn-t的處理速度接近a30的3倍。
據了解，mlper程式設計客棧f是當前全球最具影響力的ai計算基準評測組織，由圖靈獎得主大衛帕特森（d**idpatterson）聯合谷歌、斯坦福、哈佛大學等單位共同成立，每年組織全球ai訓練和ai推理效能測試並發榜。
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x86記憶體定址
最近又研究了一下記憶體定址，沒有乙份資料能講的透徹，不是不細緻，而是缺乏整體感，都不全面，讓人看完後沒有乙個整體模型，現就我關心的問題記錄如下，如果要很全面很細緻的記錄的話會花費我很多精力，所以只是記錄大概流程，以後再慢慢修正吧。所有貼圖皆來自網路 一 分段的由來 1.8086 分段的產生主要是因為...
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