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標(biāo)簽 > gpu
圖形處理器(英語(yǔ):Graphics Processing Unit,縮寫(xiě):GPU),又稱顯示核心、視覺(jué)處理器、顯示芯片,是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備(如平板電腦、智能手機(jī)等)上圖像運(yùn)算工作的微處理器。
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英偉達(dá)公司近年股價(jià)走勢(shì),人工智能芯片初創(chuàng)公司數(shù)量爆炸式增長(zhǎng)
近年所有的目光都集中在了Nvidia上,因?yàn)樗娘@卡和GPU在很多方面都有巨大的市場(chǎng)需求:如游戲,數(shù)據(jù)中心的建設(shè)以及人工智能的潛在應(yīng)用,使其股價(jià)爆漲。
主動(dòng)脈夾層分割深度學(xué)習(xí)模型是如何煉成的?
利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行主動(dòng)脈真假腔分割有賴于大量手動(dòng)標(biāo)注的主動(dòng)脈圖像來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),計(jì)算量大,且對(duì)計(jì)算能力的要求非常高。
2018-07-17 標(biāo)簽:GPU深度學(xué)習(xí) 6339 0
異構(gòu)計(jì)算的軟硬件分割沒(méi)有最好,只有更好的詳細(xì)資料概述
可以看出,一次旅行,其實(shí)結(jié)合了各種交通工具的優(yōu)點(diǎn)。隨著摩爾定律的失效和CPU在AI等并行計(jì)算方面的缺陷,目前數(shù)據(jù)中心的計(jì)算機(jī),已經(jīng)不僅僅是CPU一種計(jì)算...
“FPGA+云"如何提高性能計(jì)算“FPGA+云"與“FPGA+端"的詳細(xì)對(duì)比
我知道,我對(duì)與電子有關(guān)的所有事情都很著迷,但不論從哪個(gè)角度看,今天的現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA),都顯得“鶴立雞群”,真是非常棒的器件。如果在這個(gè)智能時(shí)...
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全性是由哪些電子零件在保障的詳細(xì)資料概述
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全性需要通過(guò)感測(cè)、運(yùn)算與決策、車輛控制三個(gè)流程來(lái)保障。從感測(cè)所需要搭載的激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、車載鏡頭模塊,以及數(shù)據(jù)運(yùn)算與決...
虛擬 GPU通過(guò)將數(shù)據(jù)中心 GPU 進(jìn)行虛擬化,用戶可在多個(gè)虛擬機(jī)中共享該GPU。這大大提高了應(yīng)用程序和桌面的性能,并支持組織構(gòu)建虛擬桌面基礎(chǔ)架構(gòu) (V...
計(jì)算密集型任務(wù)的例子包括矩陣運(yùn)算、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、壓縮、非對(duì)稱加密、Bing 搜索的排序等。這類任務(wù)一般是 CPU 把任務(wù)卸載(offload)給 ...
谷歌表示,搶占式GPU(Preemptible GPUs)非常適合短期、容錯(cuò)和批處理工作負(fù)載,比如機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和高性能計(jì)算(HPC)的客戶。使用搶占...
2018-06-20 標(biāo)簽:谷歌GPU機(jī)器學(xué)習(xí) 4148 0
關(guān)于基于動(dòng)態(tài)連續(xù)數(shù)據(jù)的GPU調(diào)試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)
隨著GPU技術(shù)的發(fā)展,GPU結(jié)構(gòu)變得越來(lái)越復(fù)雜,對(duì)硬件的調(diào)試成為一個(gè)越來(lái)越困難的任務(wù)。硬件調(diào)試的困難在于硬件本身的不透明性。在發(fā)生問(wèn)題的時(shí)候,工程師沒(méi)有...
GPU和FPGA優(yōu)缺點(diǎn)的對(duì)比詳細(xì)概述你現(xiàn)在要開(kāi)始了解FPGA了
談?wù)凣PU與FPGA的一些看法
如何讓tSNE在大型、高維數(shù)據(jù)庫(kù)上實(shí)時(shí)進(jìn)行可視化的詳細(xì)資料概述
tSNE是目前最為流行的一種高維數(shù)據(jù)降維的算法。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)不僅越來(lái)越多,而且變得越來(lái)越復(fù)雜,數(shù)據(jù)維度的轉(zhuǎn)化也在驚人地增加。對(duì)于計(jì)算機(jī)而言,處理高...
2018-06-10 標(biāo)簽:GPU算法數(shù)據(jù)庫(kù) 2.3萬(wàn) 0
NVIDIA方案介紹:GPU驅(qū)動(dòng)AI揭秘難以捉摸的光線彎曲現(xiàn)象
研究人員利用GPU驅(qū)動(dòng)的AI揭開(kāi)宇宙“哈哈鏡”奧秘。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能夠直接處理圖像并找到真實(shí)圖像,而無(wú)需與大量模擬圖像進(jìn)行比較。從原理上講,這種方式可加快計(jì)...
2018-06-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIAGPU 3697 0
本文首先介紹了FPGA的概念及優(yōu)勢(shì),其次介紹了FPGA和GPU在性能、功耗等方面進(jìn)行了對(duì)比,最后介紹了FPGA主要的應(yīng)用領(lǐng)域及市場(chǎng)前景。
深度學(xué)習(xí)由不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的深度網(wǎng)絡(luò)組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已存在很長(zhǎng)一段時(shí)間,但多層網(wǎng)絡(luò)(每個(gè)層提供一定的功能,比如特征提?。┑拈_(kāi)發(fā)讓它們變得更加實(shí)用。增加層數(shù)意味...
2018-05-28 標(biāo)簽:gpu深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2萬(wàn) 0
云端數(shù)據(jù)中心和自動(dòng)駕駛汽車等未來(lái)系統(tǒng),需在運(yùn)算能力上進(jìn)行改善,以支持不斷增加的工作負(fù)載,以及不斷演進(jìn)的底層算法[1]。例如,大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、視覺(jué)處...
NVIDIA Volta GPU中內(nèi)置的Tensor Core GPU架構(gòu)是NVIDIA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的巨大進(jìn)步
Tensor Core所運(yùn)行的張量應(yīng)位于存儲(chǔ)器的channel-interleaved型數(shù)據(jù)布局(數(shù)量-高度-寬度-通道數(shù),通常稱為NHWC),以實(shí)現(xiàn)最...
2018-05-21 標(biāo)簽:GPU人工智能深度學(xué)習(xí) 9551 0
ICLR 是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂會(huì),更被譽(yù)為深度學(xué)習(xí)的 “無(wú)冕之王”,得到了 google, Facebook, DeepMind, Amazon,IBM ...
2018-05-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU 3369 0
OpenAI發(fā)布了一份關(guān)于AI計(jì)算能力增長(zhǎng)趨勢(shì)的分析報(bào)告
我們沒(méi)有測(cè)量硬件的峰值理論FLOPS,而是嘗試估計(jì)執(zhí)行的實(shí)際操作的數(shù)量。我們將加法和乘法作為單獨(dú)的操作,將任何相加或相乘計(jì)算為一個(gè)操作,而不考慮數(shù)值的精...
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