稀疏矩阵的加速可以让安培架构 GPU 处理 AI 任务的效率提高一倍。

最终在跑 AI 模型时，如果用 PyTorch 框架，相比上一代 V100 芯片，A100 在 BERT 模型的训练上性能提升 6 倍，BERT 推断时性能提升 7 倍。

由于消费级和专业级芯片的结构不尽相同，我们不能把 Ampere A100 芯片的 AI 训练性能简单地直接拿来作为参考，还需要等待官方公布，以及最终实测的数据。

GeForce RTX 30 系列显卡具备三项基础处理技术：30TFLOPS 算力的可编程着色器（Turing 架构是 11），双倍吞吐量，用于光追的 RT Core（58 RT TFLOPS，Turing 架构是 34），以及可自动忽略次要 DNN 权重的 Tensor Core（238Tensor TFLOPS，旧版为 89）。

AI 是目前科技领域最强大的技术力量，可以让计算机从大量数据中学习知识，甚至据此编写出软件。在图形领域，我们仍然可以通过 Tensor Core 的力量增强视频的画面。只计算低分辨率图像的光追，再用 Tensor Core 通过 DLSS 将其还原成高分辨率，同时还能提高画面帧率。

超长碳纳米管在不同温度下的疲劳行为,这项工作揭示了超长碳纳米管用于制造超强超耐疲劳纤维的光明前景，同时为碳纳米管在许多领域应用的寿命设计提供了重要的参考依据。

通过深化DDS操作进行正交生成来实现直接数字频率生成，以及采样系统理论相关局限性（字词截断和频率规划）问题。随后出现的实际应用大部分依赖于分立式标准逻辑IC，例如TTL 74xx或ECL 10K系列。

Stanford Telecom、Qualcomm、Plessey和ADI等纷纷推出了完全集成式解决方案，例如ADI的AD9950和AD9955。这些逻辑IC旨在实现速度、功率和成本之间的最佳平衡，其架构基于查找表（LUT），以确保在有限相位、频率和幅度分辨率下实现相位-正弦幅度转换。

与基于PLL的传统频率合成器相比，NCO和DDS的显著优势包括：极高的频率分辨率、快速灵敏性，以及可轻松生成完美正交的正弦/余弦波形。此外，还提供宽带宽范围和高直流精度。其工作原理受数字信号处理和采样系统理论，数字特性支持对输出信号的相位、频率和幅度实施全数字独立控制。图2所示的框图显示传统DDS的架构，该DDS由三大功能模块组成：

N位相位累加器；

相位-正弦幅度转换器，由W位截取相位输入字表征特性；

D位DAC及其相关重构滤波器。

相位累加器由简单的N位加法器结合寄存器构成，寄存器的内容按照采样时钟FCLK的速率，以输入相位增量Δθ（通常也称为频率调谐字，FTW）更新。累加器会定期溢出，在采样或参考时钟FCLK和DDS输出频率FOUT之间像小数分频器一样运行，或像齿轮箱一样运行.