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xclipse gpu 文章 進(jìn)入xclipse gpu技術(shù)社區
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，不論自研還是授權都已經(jīng)有所成就，但在GPU領(lǐng)域，國內廠(chǎng)商面對AMD、NVIDIA兩座大山恐怕連影都追不上。GPU市場(chǎng)的門(mén)檻太高，所以國內搞GPU自主研發(fā)的公司也有不少，但是作出成績(jì)的不多，長(cháng)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)現了軍用領(lǐng)域的國產(chǎn)替代。根據資料，長(cháng)沙景嘉微電子股份有限公司成立于2006年4月，是國內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(zhuān)用雷達領(lǐng)域的核心模組及系統產(chǎn)品，擁有
- 關(guān)鍵字： 顯卡 國產(chǎn) GPU
Nvidia聚焦數據科學(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(huì )推出，但在本周開(kāi)幕的GPU Technology Conference(GTC)大會(huì )上，Nvidia把重點(diǎn)放在了一系列新設備和新服務(wù)上，旨在鞏固自身芯片在計算機圖形、數據科學(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(huì )上，Nvidia推出了旨在加速數據科學(xué)的工作站新產(chǎn)品，以及基于RTX實(shí)時(shí)光線(xiàn)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、虛擬現實(shí)和增強現實(shí)?！ ∵@次新推
- 關(guān)鍵字： Nvidia GPU
一文了解AI芯片市場(chǎng)走向 未來(lái)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(cháng)一段時(shí)間了?，F在，人們對提供高性能視覺(jué)識別、匹配或甚至超越人類(lèi)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(yǔ)音和音頻識別正變得越來(lái)越普遍，我們甚至開(kāi)始看到更專(zhuān)業(yè)的應用，比如在半導體設計中加入優(yōu)化的物理設計。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，什么是現實(shí)?！ ‖F在我們有多種方法可以解決這個(gè)問(wèn)題，例如按實(shí)際運用或執行的項目來(lái)進(jìn)行劃分。我們擁有獨特的視角，因為我們的互聯(lián)技術(shù)被運用于許多定制的人
- 關(guān)鍵字： AI GPU
深度學(xué)習首選GPU還是FPGA？
- 人工智能 人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)?！ ∪斯ぶ悄苁怯嬎銠C科學(xué)的一個(gè)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(lèi)智能相似的方式做出反應的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語(yǔ)言識別、圖像識別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì )是人類(lèi)智慧的“容器”?！ ∪斯ぶ悄芸?/li>
- 關(guān)鍵字： GPU FPGA
Imagination為各種GPU提供業(yè)界首個(gè)視覺(jué)無(wú)損圖像壓縮模塊以保障更低的內存占用
- Imagination Technologies宣布推出突破性的PowerVR PVRIC4，這是新一代功能強大的圖像壓縮技術(shù)，可協(xié)助為數字電視、智能手機和平板電腦等設備開(kāi)發(fā)系統級芯片(SoC)的客戶(hù)降低成本，且不會(huì )出現明顯的圖像質(zhì)量損失。PVRIC4支持隨機訪(fǎng)問(wèn)視覺(jué)無(wú)損圖像壓縮，確保帶寬和內存占用節省至少50%，并使系統能夠克服性能的帶寬限制?！ magination以獨立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(xiàn)(pipeline)中。該模塊已經(jīng)被Chips&a
- 關(guān)鍵字： Imagination GPU
超深度學(xué)習介紹
- 2016年隨著(zhù)AlphaGo戰勝全人類(lèi)棋手，使世界為之震驚，歷史上從來(lái)沒(méi)有過(guò)，對于一個(gè)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(gè)契機，為了各自利益和取得世界人工智能的發(fā)展主導權，極力宣傳“深度學(xué)習模型”，把“深度學(xué)習模型”神化，同時(shí)又拋出了各種類(lèi)型的“深度學(xué)習模型”的開(kāi)源程序，以及大型GPU服務(wù)器?！ ≡谶@種勢力的推動(dòng)下，我國年輕的人工智能研究者只能在開(kāi)源程序下研究，不了解“深度學(xué)習模型”的所以然，思想被限制?！ ∑鋵?shí)，“深度學(xué)習模型”，存在著(zhù)訓練不可能得到最佳解，作為補救措施的SGD也
- 關(guān)鍵字： 超深度學(xué)習 GPU
GPU如何訓練大批量模型？方法在這里
- 深度學(xué)習模型和數據集的規模增長(cháng)速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開(kāi)始捉襟見(jiàn)肘，如果你的 GPU 連一個(gè)樣本都容不下，你要如何訓練大批量模型?通過(guò)本文介紹的方法，我們可以在訓練批量甚至單個(gè)訓練樣本大于 GPU 內存時(shí)，在單個(gè)或多個(gè) GPU 服務(wù)器上訓練模型?！ 》植际接嬎恪 ?018 年的大部分時(shí)間我都在試圖訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )時(shí)克服 GPU 極限。無(wú)論是在含有 1.5 億個(gè)參數的語(yǔ)言模型(如 OpenAI 的大型生成預訓練 Transformer 或最近類(lèi)似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬(wàn)個(gè)元素輸入的元學(xué)習
- 關(guān)鍵字： GPU Python
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