A800 PCIE 单卡可以实时图形和视频应用

计算能力和计算模式方面的问题

当前GPU的基础———传统Z-buffer算法不能满足新的应用需求。在实时图形和视频应用中，需要更强大的通用计算能力，比如支持碰撞检测、近似物理模拟；在游戏中需要图形处理算法与人工智能和场景管理等非图形算法相结合。当前的GPU的体系结构不能很好地解决电影级图像质量需要解决的透明性、高质量反走样、运动模糊、景深和微多边形染色等问题，不能很好的支持实时光线跟踪、Reyes(Renders everything you ever saw) 等更加复杂的图形算法，也难以应对高质量的实时3D图形需要的全局光照、动态和实时显示以及阴影和反射等问题。需要研究新一代的GPU体系结构突破这些限制。随着VLSI技术的飞速发展，新一代GPU芯片应当具有更强大的计算能力，可以大幅度提高图形分辨率、场景细节(更多的三角形和纹理细节)和全局近似度。图形处理系统发展的趋势是图形和非图形算法的融合以及现有的不同染色算法的融合。新一代的图形系统芯片需要统一灵活的数据结构、新的程序设计模型、多种并行计算模式。我们认为发展的趋势是在统一的、规则并行处理元阵列结构上，用数据级并行、操作级并行和任务级并行的统一计算模式来解决当前图形处理系统芯片面临的问题。

A800 PCIE 单卡

A800 NVLink 8卡模组

A100 超微NV服务器

A100 PCIE 单卡

H800超微NV服务器

H100 PCIE 单卡

H100 超微NV服务器

GH200 超级服务器

察看CPU状态：在项目的config文件中的对应驱动设置中，添加ReadOpState=”Y”；在脚本中读取内部DPT“_S7_Conn”相应数据点的“OpState”状态值。
帮助文档中有关于“ReadOpState”参数的详细解释；另外，在帮助中搜索“OpState”，可以找到可读取的CPU状态的详细解释。
2）获取plc的连接状态，包括冗余PLC、冗余连接的状态：读取内部DPT“_S7_Conn”中相应的属性“ActiveConn”值。在帮助中搜索“ActiveConn”可以找到关于以下内容的详细解释：ConnState、ReduConn.ConnState、ReduCP.ConnState、ReduCP.ReduConn.ConnState。