gpu ip 文章 進(jìn)入gpu ip技術(shù)社區(qū)
報告:半導(dǎo)體IP市場價值到2023年將達(dá)6.22萬億美元
- 根據(jù)新的研究報告“IP設(shè)計IP(IP處理器IP,接口IP,內(nèi)存IP)”顯示,半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)市場預(yù)計到2023年將達(dá)到6.22萬億美元,2017 - 2023年之間的復(fù)合年增長率為4.87% 。驅(qū)動這個市場的主要因素包括消費電子行業(yè)的多核技術(shù)的進(jìn)步,以及對現(xiàn)代SoC設(shè)計的需求增加,導(dǎo)致市場增長,以及對連接設(shè)備的需求也不斷增長。 消費電子在預(yù)測期間占據(jù)半導(dǎo)體IP市場的最大份額 各地區(qū)消費電子產(chǎn)品的使用量的增加正在推動消費電子行業(yè)半導(dǎo)體IP市場的增長。此外,APAC和Ro
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相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?
- 相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?-相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗,F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨特優(yōu)勢。同時,算法設(shè)計工具日漸成熟,如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習(xí)框架已成為可能。未來,F(xiàn)PGA將有效地適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢,從架構(gòu)上確保相關(guān)應(yīng)用和研究能夠自由實現(xiàn)。
- 關(guān)鍵字: 機器學(xué)習(xí) FPGA GPU GPP
如何使用FPGA加速機器學(xué)習(xí)算法
- 如何使用FPGA加速機器學(xué)習(xí)算法- 當(dāng)前,AI因為其CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?;镜腃NN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上個月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師)在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
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用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測臉部關(guān)鍵點的教程(一)
- 用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測臉部關(guān)鍵點的教程(一)-這是一個手把手教你學(xué)習(xí)深度學(xué)校的教程。一步一步,我們將要嘗試去解決Kaggle challenge中的臉部關(guān)鍵點的檢測問題。
- 關(guān)鍵字: 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CPU GPU
英偉達(dá)要給10億攝像頭提供GPU
- 英偉達(dá)(Nvidia)在北京召開GTC大會,該公司創(chuàng)始人、CEO黃仁勛表示,中國安防、人臉識別、人工智能和數(shù)據(jù)采集的一些列新老公司都采用了基于英偉達(dá)產(chǎn)品的方案。 其中,用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平臺,新增了阿里巴巴與華為兩家合作伙伴。包括之前的大華技術(shù)、海康威視,還有創(chuàng)業(yè)型的商湯科技等公司,都被英偉達(dá)一網(wǎng)打盡。黃仁勛稱,未來1000萬個Tesla GPU去支持10億個攝像頭。 NVIDIA DeepStream SDK簡化了由深度學(xué)習(xí)提供支持的、用于AI城市與
- 關(guān)鍵字: 英偉達(dá) GPU
英偉達(dá)要給10億攝像頭提供GPU 華為阿里它都是客戶
- 2017年9月26日,英偉達(dá)(Nvidia)在北京召開GTC大會,該公司創(chuàng)始人、CEO黃仁勛表示,中國安防、人臉識別、人工智能和數(shù)據(jù)采集的一些列新老公司都采用了基于英偉達(dá)產(chǎn)品的方案。 其中,用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平臺,新增了阿里巴巴與華為兩家合作伙伴。包括之前的大華技術(shù)、??低?,還有創(chuàng)業(yè)型的商湯科技等公司,都被英偉達(dá)一網(wǎng)打盡。黃仁勛稱,未來1000萬個Tesla GPU去支持10億個攝像頭。 NVIDIA DeepStream SDK簡化了由深度學(xué)習(xí)提供
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