gpu 文章 進(jìn)入gpu技術(shù)社區(qū)
國產(chǎn)最先進(jìn)GPU研發(fā)中 性能可追GTX 1080顯卡
- 在CPU處理器領(lǐng)域，國產(chǎn)已經(jīng)涉足了ARM、MIPS甚至X86等多種指令集架構(gòu)，不論自研還是授權(quán)都已經(jīng)有所成就，但在GPU領(lǐng)域，國內(nèi)廠商面對AMD、NVIDIA兩座大山恐怕連影都追不上。GPU市場的門檻太高，所以國內(nèi)搞GPU自主研發(fā)的公司也有不少，但是作出成績的不多，長沙景嘉微公司以軍用GPU起家，此前研發(fā)的JM5400 GPU已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了軍用領(lǐng)域的國產(chǎn)替代。根據(jù)資料，長沙景嘉微電子股份有限公司成立于2006年4月，是國內(nèi)軍用圖像險控龍頭企業(yè)，主要產(chǎn)品為軍用圖形險控、小型專用雷達(dá)領(lǐng)域的核心模組及系統(tǒng)產(chǎn)品，擁有
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不可忽視的英偉達(dá) GPU 與阿里「暖科技」AI 推理應(yīng)用的遍地開花
- 技術(shù)像暖流一樣浸潤到日常使用中的每一寸發(fā)膚，可觸摸、可享受、可親近。
- 關(guān)鍵字： 英偉達(dá) GPU 阿里巴巴 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)
Nvidia聚焦數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能鞏固其GPU芯片地位
- 盡管自己的下一代GPU芯片要到明年才會推出，但在本周開幕的GPU Technology Conference(GTC)大會上，Nvidia把重點(diǎn)放在了一系列新設(shè)備和新服務(wù)上，旨在鞏固自身芯片在計(jì)算機(jī)圖形、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能等領(lǐng)域的領(lǐng)先地位?！ ”局茉诿绹タ死e行的年度GTC大會上，Nvidia推出了旨在加速數(shù)據(jù)科學(xué)的工作站新產(chǎn)品，以及基于RTX實(shí)時光線追蹤技術(shù)的服務(wù)器新產(chǎn)品。RTX是Nvidia去年底推出的一項(xiàng)技術(shù)，用于提供電影級質(zhì)量的圖像，以制作視頻游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。 這次新推
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一文了解AI芯片市場走向 未來GPU收益或滑落第二
- 曾是棄兒的人工智能，如今，已經(jīng)蓬勃發(fā)展了很長一段時間了?，F(xiàn)在，人們對提供高性能視覺識別、匹配或甚至超越人類技能的產(chǎn)品和技術(shù)產(chǎn)生了濃厚的興趣和投資。同樣，語音和音頻識別正變得越來越普遍，我們甚至開始看到更專業(yè)的應(yīng)用，比如在半導(dǎo)體設(shè)計(jì)中加入優(yōu)化的物理設(shè)計(jì)。我們被人工智能的各種可能性所迷惑了，但往往不太清楚的是投資真正流向了哪里，也不知道什么是雄心，什么是炒作，什么是現(xiàn)實(shí)?！ ‖F(xiàn)在我們有多種方法可以解決這個問題，例如按實(shí)際運(yùn)用或執(zhí)行的項(xiàng)目來進(jìn)行劃分。我們擁有獨(dú)特的視角，因?yàn)槲覀兊幕ヂ?lián)技術(shù)被運(yùn)用于許多定制的人
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深度學(xué)習(xí)的發(fā)展會帶給硬件架構(gòu)怎樣的影響？
- 2019 ISSCC 大會于2月17—21日在美國舊金山開幕，F(xiàn)acebook 首席 AI 科學(xué)家 Yann LeCun 在會上發(fā)表了主題演講「深度學(xué)習(xí)硬件：過去、現(xiàn)在和未來」，詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)研究的發(fā)展將如何影響未來硬件架構(gòu)。
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深度學(xué)習(xí)首選GPU還是FPGA？
- 人工智能 人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。 人工智能可
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Imagination為各種GPU提供業(yè)界首個視覺無損圖像壓縮模塊以保障更低的內(nèi)存占用
- Imagination Technologies宣布推出突破性的PowerVR PVRIC4，這是新一代功能強(qiáng)大的圖像壓縮技術(shù)，可協(xié)助為數(shù)字電視、智能手機(jī)和平板電腦等設(shè)備開發(fā)系統(tǒng)級芯片(SoC)的客戶降低成本，且不會出現(xiàn)明顯的圖像質(zhì)量損失。PVRIC4支持隨機(jī)訪問視覺無損圖像壓縮，確保帶寬和內(nèi)存占用節(jié)省至少50%，并使系統(tǒng)能夠克服性能的帶寬限制?！ magination以獨(dú)立IP模塊的方式為SoC制造商提供PVRIC4，以將其集成到他們的多媒體流水線(pipeline)中。該模塊已經(jīng)被Chips&a
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超深度學(xué)習(xí)介紹
- 2016年隨著AlphaGo戰(zhàn)勝全人類棋手，使世界為之震驚，歷史上從來沒有過，對于一個技術(shù)投入了世界上如此巨大的資源。國際大的IT公司利用這個契機(jī)，為了各自利益和取得世界人工智能的發(fā)展主導(dǎo)權(quán)，極力宣傳“深度學(xué)習(xí)模型”，把“深度學(xué)習(xí)模型”神化，同時又拋出了各種類型的“深度學(xué)習(xí)模型”的開源程序，以及大型GPU服務(wù)器。 在這種勢力的推動下，我國年輕的人工智能研究者只能在開源程序下研究，不了解“深度學(xué)習(xí)模型”的所以然，思想被限制?！ ∑鋵?shí)，“深度學(xué)習(xí)模型”，存在著訓(xùn)練不可能得到最佳解，作為補(bǔ)救措施的SGD也
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GPU如何訓(xùn)練大批量模型？方法在這里
- 深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)集的規(guī)模增長速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開始捉襟見肘，如果你的 GPU 連一個樣本都容不下，你要如何訓(xùn)練大批量模型?通過本文介紹的方法，我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個訓(xùn)練樣本大于 GPU 內(nèi)存時，在單個或多個 GPU 服務(wù)器上訓(xùn)練模型?！ 》植际接?jì)算 2018 年的大部分時間我都在試圖訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時克服 GPU 極限。無論是在含有 1.5 億個參數(shù)的語言模型(如 OpenAI 的大型生成預(yù)訓(xùn)練 Transformer 或最近類似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬個元素輸入的元學(xué)習(xí)
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gpu介紹
GPU概念
GPU英文全稱Graphic Processing Unit，中文翻譯為“圖形處理器”。GPU是相對于CPU的一個概念，由于在現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)中（特別是家用系統(tǒng)，游戲的發(fā)燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形的核心處理器。
GPU的作用
GPU是顯示卡的“心臟”，也就相當(dāng)于CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡 [ 查看詳細(xì) ]
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