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CPU架構和GPU分類(lèi)詳解

  • CPU架構和GPU分類(lèi)詳解-目前市面上的CPU指令集分類(lèi)主要分有兩大陣營(yíng),一個(gè)是intel、AMD為首的復雜指令集CPU,另一個(gè)是以IBM、ARM為首的精簡(jiǎn)指令集CPU。
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用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )檢測臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程(一)

  • 用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )檢測臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程(一)-這是一個(gè)手把手教你學(xué)習深度學(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(diǎn)的檢測問(wèn)題。
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如何評價(jià)光柵化渲染中光線(xiàn)在場(chǎng)景中的折返?

  • 如何評價(jià)光柵化渲染中光線(xiàn)在場(chǎng)景中的折返?-對于那些想要獲得現實(shí)感的藝術(shù)家或開(kāi)發(fā)人員而言,一款可以模擬光在場(chǎng)景中發(fā)生相互作用(即光反射、光吸收、光折射等)的渲染器(具有創(chuàng )建視覺(jué)效果的功能)十分重要。這就需要在處理每個(gè)像素時(shí),對場(chǎng)景有一個(gè)全方位的了解,這里不是指最常見(jiàn)的渲染技術(shù),而是需要實(shí)時(shí)的光柵化渲染器。
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英偉達市值飆升 這事要從GPU說(shuō)起

  •   在過(guò)去兩年里,英偉達的市值飆漲超過(guò)7倍,股價(jià)直線(xiàn)攀升,甚至突破了1000億美元的關(guān)口。這樣的大好形勢在很大程度上受益于GPU在人工智能領(lǐng)域起到的關(guān)鍵性作用,可以說(shuō),現在幾乎所有涉足人工智能的企業(yè)都在用英偉達的芯片。這讓它在“一夜之間”成為了人工智能行業(yè)中舉足輕重的角色。   然而,在GTC CHINA媒體見(jiàn)面會(huì )上,黃仁勛卻說(shuō),英偉達一開(kāi)始做人工智能時(shí)其實(shí)完全沒(méi)有想到生意的問(wèn)題。      ▲ GTC CHINA 2017 大會(huì )   放在幾年前,大家對英偉達的印象,還
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英偉達要給10億攝像頭提供GPU

  •   英偉達(Nvidia)在北京召開(kāi)GTC大會(huì ),該公司創(chuàng )始人、CEO黃仁勛表示,中國安防、人臉識別、人工智能和數據采集的一些列新老公司都采用了基于英偉達產(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,都被英偉達一網(wǎng)打盡。黃仁勛稱(chēng),未來(lái)1000萬(wàn)個(gè)Tesla GPU去支持10億個(gè)攝像頭。   NVIDIA DeepStream SDK簡(jiǎn)化了由深度學(xué)習提供支持的、用于A(yíng)I城市與
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英偉達要給10億攝像頭提供GPU 華為阿里它都是客戶(hù)

  •   2017年9月26日,英偉達(Nvidia)在北京召開(kāi)GTC大會(huì ),該公司創(chuàng )始人、CEO黃仁勛表示,中國安防、人臉識別、人工智能和數據采集的一些列新老公司都采用了基于英偉達產(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,都被英偉達一網(wǎng)打盡。黃仁勛稱(chēng),未來(lái)1000萬(wàn)個(gè)Tesla GPU去支持10億個(gè)攝像頭。   NVIDIA DeepStream SDK簡(jiǎn)化了由深度學(xué)習提供
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Google 計算引擎采用更快的GPU

  •   今天,我們將一次性宣布多條與云 GPU 相關(guān)的消息。首先,Google 云端平臺 (GCP) 的性能將隨著(zhù) NVIDIA P100 GPU 測試版的公開(kāi)發(fā)布獲得進(jìn)一步提升。第二,Google 計算引擎現已普遍采用 NVIDIA K80 GPU。第三,我們很高興地宣布 K80 和 P100 GPU 均將推出階梯使用折扣。   云 GPU 可以加快工作負載處理速度,包括機器學(xué)習訓練和推理、地球物理數據處理、模擬、地震分析、分子建模、基因組學(xué)及更多高性能計算用例。   NVIDIA Tesla P100
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英偉達如芒刺在背?BAT為啥都選擇了AMD的深度學(xué)習GPU處理器

  •   百度、騰訊和京東成為AMD的EPYC服務(wù)器/數據中心處理器的新客戶(hù)。中國企業(yè)也可以推動(dòng)AMD進(jìn)入GPU深度學(xué)習加速領(lǐng)域。   英偉達的自動(dòng)駕駛汽車(chē)合作伙伴-百度是第一家在其數據中心中采用AMD的Radeon Instinct深度學(xué)習GPU處理器的中國公司。   AMD發(fā)布Threadripper,英偉達樂(lè )觀(guān)其成,但是對Radeon Instinct它就沒(méi)有這么好的心情了。數據中心可以使用AMD的GPU和CPU來(lái)優(yōu)化Infinity Fabric。   Google、騰訊、亞馬遜、微軟和Faceb
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盡管財報很漂亮 英偉達GPU在人工智能方面的競爭力被嚴重高估?

  •   歸根到底,英偉達是一家高科技行業(yè)底層技術(shù)制造商,而從歷史經(jīng)驗來(lái)看,從來(lái)沒(méi)有一家這種類(lèi)型的公司能夠獲得長(cháng)期的成功。   英偉達股票的爆發(fā)性表現主要來(lái)源于人們對其人工智能和機器學(xué)習的美好憧憬,而從實(shí)際情況來(lái)看,它在這兩個(gè)方面并不具備真正的競爭優(yōu)勢。   長(cháng)期來(lái)看,英偉達在人工智能領(lǐng)域的銷(xiāo)售額和在數據中心領(lǐng)域的營(yíng)收并不樂(lè )觀(guān)。   英偉達的芯片很不錯,它應該算是一家好公司,但是它的出色程度并不足以支撐其當前的股價(jià)。英偉達在其主要的幾個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域取得了不錯的增長(cháng),但是它當前的股價(jià)主要來(lái)自于人們對它在人工智能
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盡管財報很漂亮,英偉達GPU在人工智能方面的競爭力被嚴重高估?

  • 英偉達股票的爆發(fā)性表現主要來(lái)源于人們對其人工智能和機器學(xué)習的美好憧憬,而從實(shí)際情況來(lái)看,它在這兩個(gè)方面并不具備真正的競爭優(yōu)勢。
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蘋(píng)果可能找上AMD打造自家GPU

  •   蘋(píng)果(Apple)在繪圖處理器(GPU)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品方面沒(méi)有專(zhuān)利或原始智能財產(chǎn),蘋(píng)果是在以ARM系統級芯片(SoC)基礎上打造的A系列移動(dòng)應用處理器中,使用英國芯片公司ImaginationTechnologies的PowerVR移動(dòng)GPU專(zhuān)利技術(shù),而蘋(píng)果是否可以在不侵犯ImaginationTechnologies的專(zhuān)利下打造自己的GPU?   SeekingAlpha報導指出,2016年4月,蘋(píng)果正在為未來(lái)的iPhone和iPad機型設計自己的GPU,因此宣布停止與英國芯片設計公司Imagin
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AMD第2季財報嗅到復興契機 能否見(jiàn)到果實(shí)仍待時(shí)間檢驗

  •   AMD(AMD)近日發(fā)布2017年第2季財報,雖然依舊尚未創(chuàng )造獲利,不過(guò)第2季凈損1,600萬(wàn)美元已明顯較上一季的凈損7,300萬(wàn)美元有所改善,營(yíng)收12.2億美元同樣年增達19%,均超越市場(chǎng)分析師預期,整體而言AMD第2季從營(yíng)收成長(cháng)及資產(chǎn)負債表健康程度來(lái)看,均取得顯著(zhù)的積極進(jìn)展,主要受惠于核心中央處理器(CPU)及繪圖芯片(GPU)業(yè)務(wù)成長(cháng)所帶動(dòng),另市場(chǎng)也看好AMD其他業(yè)務(wù)前景,但即使AMD逐漸見(jiàn)到反轉契機,是否真能借由新產(chǎn)品線(xiàn)帶動(dòng)營(yíng)收、獲利大幅成長(cháng),甚至對英特爾(Intel)形成威脅性,仍待時(shí)間檢驗
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攪局者接連到來(lái) 移動(dòng)GPU市場(chǎng)格局生變

  •   當前的手機GPU市場(chǎng)中,表面上高通、ARM和IMG三家廝殺的慘烈。英特爾和英偉達二家桌面大佬的加入,讓一潭渾水變得更渾;隨后三星宣布自家手機GPU已經(jīng)研發(fā)成功,蘋(píng)果幾乎要與IMG絕交來(lái)研發(fā)GPU,七國之爭最后將變?yōu)楦咄?、ARM、蘋(píng)果和三星的四國殺。   天下三分亂勝桌面GPU   與桌面端被英偉達、英特爾和AMD三家瓜分的GPU市場(chǎng)不同,手機GPU領(lǐng)域的競爭要亂的多。   高通占據了技術(shù)和專(zhuān)利優(yōu)勢,而助攻其霸占手機GPU領(lǐng)域的還是AMD。盡管GPU業(yè)務(wù)發(fā)展時(shí)間較短,高通的手機GPU處理器Ad
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Nvidia探索將多GPU封裝到一塊:輕松打破舊架構極限

  •   商業(yè)計算、可選研究、以及 4K 多屏游戲等需求,不斷推升著(zhù)對現代 GPU 的性能需求。根據一份近期的研究報告,Nvidia 認為正在迅速接近當前 GPU 架構模型的極限,因此需要尋找新的方法去攻堅。當前這個(gè)想法仍處于模擬階段,但文中提到的“多芯片模塊 GPU”(MCM-GPU)的概念,有望最終將多顆 GPU 模塊整合到一處。        在意識到 Nvidia 將很快難以通過(guò)當前架構榨取 GPU 性能之后,亞利桑那州立大學(xué)、英偉達、德州大學(xué)奧斯汀分校、以及
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GPU繪圖卡煥發(fā)第二春:泡沫意味十足恐難長(cháng)久

  • 盡管繪圖卡產(chǎn)業(yè)還有電競需求支撐,然因市場(chǎng)規模不大,難以彌補整體需求下滑缺口,加上NVIDIA仍強勢掌控繪圖卡產(chǎn)業(yè)發(fā)話(huà)權,繪圖卡廠(chǎng)生存空間受限,近期掀起的挖礦熱潮對于繪圖卡業(yè)者而言是利多、還是利空,目前仍難預料。
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