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圖形處理火熱，多媒體應(yīng)用新時(shí)代下ARM的野心

如果你翻閱詞典，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于ldquo;多媒體技術(shù)rdquo;的表述是mdash;mdash;通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)文字、數(shù)據(jù)、圖形、圖像、視頻、音頻等多種媒體信息進(jìn)行
關(guān)鍵字：圖形處理圖形計(jì)算 GPU CPU ARM

　　隨著AI市場(chǎng)的興起，近年來(lái)各業(yè)界精英在GPU上持續(xù)發(fā)力，不斷推出全新的產(chǎn)品。新產(chǎn)品在計(jì)算能力提升的同時(shí)，其芯片面積也已經(jīng)屢創(chuàng)新高，甚至逼近了制程和成本的平衡極限。前不久，一款超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現(xiàn)的強(qiáng)大的計(jì)算能力，16核GPU可提供高達(dá)2PFLOPS的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力，成為目前AI業(yè)界的最強(qiáng)者。　　這16顆Tesla V100的GPU連接在一起，并發(fā)揮出如此強(qiáng)大的計(jì)算能力的的核心當(dāng)屬NVLink 2和NVSwitch?！　?、NVLINK　　隨著開(kāi)
關(guān)鍵字： AI GPU

前不久，一款超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現(xiàn)的強(qiáng)大的計(jì)算能力，16核GPU可提供高達(dá)2PFLOPS的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力，成為目前AI業(yè)界的最強(qiáng)者。
關(guān)鍵字： AI GPU NVLINK

雖然大家期盼的新一代GeForce游戲顯卡還沒(méi)來(lái)，但是已近在咫尺，作為其親兄弟的Quadro專(zhuān)業(yè)顯卡已經(jīng)率先升級(jí)換代，而且是前所未有的革命性提升!
關(guān)鍵字： NVIDIA 顯卡 GPU

最近幾年，深度學(xué)習(xí)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等關(guān)鍵領(lǐng)域中所最常使用的技術(shù)，被業(yè)界大為關(guān)注。然而，深度學(xué)習(xí)模型需要極為大量的數(shù)據(jù)和
關(guān)鍵字： FPGA GPU GPP 深度學(xué)習(xí)

在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類(lèi)挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)重滯后
關(guān)鍵字： FPGA GPU ASIC 電源管理

Voronoi圖是一種空間分割算法。其是對(duì)空間中的n個(gè)離散點(diǎn)而言的，它將平面分割為n個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包括一個(gè)點(diǎn)，此區(qū)域是到該點(diǎn)距離最近的點(diǎn)的集合。由于
關(guān)鍵字： GPU 并行Voronoi 圖柵格

圖形處理單元(或簡(jiǎn)稱(chēng)GPU)會(huì)負(fù)責(zé)處理從PC內(nèi)部傳送到所連接顯示器的所有內(nèi)容，無(wú)論你在玩游戲、編輯視頻或只是盯著桌面的壁紙，所有顯示器中顯示的圖像
關(guān)鍵字： GPU 圖形處理單元

　　智能時(shí)代就要到來(lái)，芯片市場(chǎng)格局一變?cè)僮?。兩個(gè)典型例子：引領(lǐng)處理器市場(chǎng) 40 多年的英特爾 2015 年底收購(gòu)?fù)?Altera，今年 4 月就宣布計(jì)劃裁員 1.2 萬(wàn);另一方面，GPU 巨頭英偉達(dá)今年 3 月推出加速人工智能和深度學(xué)習(xí)的芯片 Tesla P100，投入研發(fā)經(jīng)費(fèi)超過(guò) 20 億美元，據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道，今年 5 月英偉達(dá)售出的 GPU 比去年同月增長(zhǎng) 62%，公司當(dāng)前市值 240 億美元?！　∩疃葘W(xué)習(xí)應(yīng)用大量涌現(xiàn)使超級(jí)計(jì)算機(jī)的架構(gòu)逐漸向深度學(xué)習(xí)應(yīng)用優(yōu)化，從傳統(tǒng) CPU 為主 GPU 為輔的
關(guān)鍵字： AI TPU GPU FPGA

這是一個(gè)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(diǎn)的檢測(cè)問(wèn)題。這份教程介紹了Lasagne，一個(gè)比較新
關(guān)鍵字：卷積神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) GPU CPU

CPU架構(gòu)是CPU廠商給屬于同一系列的CPU產(chǎn)品定的一個(gè)規(guī)范，主要目的是為了區(qū)分不同類(lèi)型CPU的重要標(biāo)示。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)
關(guān)鍵字： GPU CPU

　　為了提升渲染畫(huà)質(zhì)，GPU顯卡廠商們一直在嘗試各種技術(shù)，最普遍的就是AA抗鋸齒，而最有未來(lái)的當(dāng)屬光線追蹤(Ray Tracing)，NVIDIA則要把它們倆融合在一起!　　NVIDIA官方公布的一份研究文檔中，提到了“適應(yīng)性時(shí)間抗鋸齒”(Adaptive Temporal Antialiasing)，簡(jiǎn)稱(chēng)ATAA，也就是之前時(shí)間抗鋸齒(TAA)的升級(jí)版，引入了光線追蹤技術(shù)，可以克服之前存在的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中抗鋸齒效果低下的缺陷?！　VIDIA宣稱(chēng)，使用Titan V顯卡在虛幻引擎4上的測(cè)試結(jié)果顯示，ATAA
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　　近日，據(jù)媒體報(bào)道，三星純自主GPU取得進(jìn)展，將首先用于入門(mén)級(jí)移動(dòng)產(chǎn)品。而此前，三星手機(jī)上的GPU芯片基本都是需要向第三方廠商進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)，尤其是更多采用高通的驍龍?zhí)幚砥?。不過(guò)現(xiàn)在，三星正在逐漸擺脫高通的束縛?！　?jù)稱(chēng)，三星的自研GPU將會(huì)采用全新的架構(gòu)，可以跨平臺(tái)使用，不局限于手機(jī);為了增加能耗比，三星自研GPU的指令集也會(huì)做出變化。此外，三星希望在中低端機(jī)型上首先使用自研GPU，之后將面向自動(dòng)駕駛和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?！　∧苄Х矫妫潜硎咀匝蠫PU的能效比將領(lǐng)先高通的產(chǎn)品，同時(shí)自主化程度也將和蘋(píng)果自研GPU
關(guān)鍵字：三星 GPU