相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA是深度學習的未來？-相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，F(xiàn)PGA將在一般的深度學習應用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨特優(yōu)勢。同時，算法設計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學習框架已成為可能。未來，F(xiàn)PGA將有效地適應深度學習的發(fā)展趨勢，從架構上確保相關應用和研究能夠自由實現(xiàn)。
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機器學習 FPGA GPU GPP
GPU的作用及工作原理- 在上一篇文章《什么是GPU？GPU有什么用？》曾提及可編程著色器，可編程著色器對于 3D 游戲的設計者來說可謂有巨大的優(yōu)點，不過同時也給 GPU 工程師帶來了一些和 CPU 類似的有趣的問題。因需要發(fā)送指令（instruction）運行，解碼（decode）和執(zhí)行指令（execute）過程必不可少，而著色器代碼中判斷語句和循環(huán)語句也會引起執(zhí)行次序的小問題等等。
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GPU 處理器 電源
科普：深度解析GPU 知道不一定就懂-除了 CPU（中央處理器）以外，SoC（System On a Chip：片上系統(tǒng)）另一個重要的組成部分是圖像處理單元（Graphical Processing Unit），就是俗稱的 GPU。大家或許都知道玩 3D 游戲少不了它，但具體發(fā)揮什么作用也許說不清楚，這回我們就來揭開 GPU 的神秘面紗。
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GPU CPU ARM
如何使用FPGA加速機器學習算法- 當前，AI因為其CNN（卷積神經網絡）算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上個月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師）在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內的中國各大學研究CNN的一些成果。
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FPGA GPU AuvizDNN
揭秘GPU是如何影響VR體驗的-今年4月，VR行業(yè)迎來了全球首個VR技術標準——20ms延時、75Hz以上刷新率及1K以上陀螺儀刷新率，這一標準的出爐就意味著VR頭盔的游戲規(guī)則就此改變了，剛好符合標準的我們稱之為低端VR，沒達到標準的一律被劃到山寨行列。
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GPU VR
多核處理器會取代FPGA嗎？-有人認為諸如圖形處理器（GPU）和Tilera處理器等多核處理器在某些應用中正逐步替代現(xiàn)場可編程門陳列（FPGA）。理由是這些多核處理器的處理性能要高很多，例如，由于GPU起初主要負責圖形繪制，因此，其尤其善于處理單精度（SP）及（某種情況下）雙精度（DP）浮點（FP）運算。
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FPGA GPU Tilera
CPU架構和GPU分類詳解-目前市面上的CPU指令集分類主要分有兩大陣營，一個是intel、AMD為首的復雜指令集CPU，另一個是以IBM、ARM為首的精簡指令集CPU。
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CPU GPU
用卷積神經網絡檢測臉部關鍵點的教程（一）-這是一個手把手教你學習深度學校的教程。一步一步，我們將要嘗試去解決Kaggle challenge中的臉部關鍵點的檢測問題。
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卷積神經網絡 CPU GPU
如何評價光柵化渲染中光線在場景中的折返？-對于那些想要獲得現(xiàn)實感的藝術家或開發(fā)人員而言，一款可以模擬光在場景中發(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)建視覺效果的功能）十分重要。這就需要在處理每個像素時，對場景有一個全方位的了解，這里不是指最常見的渲染技術，而是需要實時的光柵化渲染器。
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powervr gpu 光線追蹤
在過去兩年里，英偉達的市值飆漲超過7倍，股價直線攀升，甚至突破了1000億美元的關口。這樣的大好形勢在很大程度上受益于GPU在人工智能領域起到的關鍵性作用，可以說，現(xiàn)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媒體見面會上，黃仁勛卻說，英偉達一開始做人工智能時其實完全沒有想到生意的問題。
▲ GTC CHINA 2017 大會
放在幾年前，大家對英偉達的印象，還
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英偉達 GPU
英偉達(Nvidia)在北京召開GTC大會，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、?？低暎€有創(chuàng)業(yè)型的商湯科技等公司，都被英偉達一網打盡。黃仁勛稱，未來1000萬個Tesla GPU去支持10億個攝像頭。
NVIDIA DeepStream SDK簡化了由深度學習提供支持的、用于AI城市與
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英偉達 GPU
2017年9月26日，英偉達(Nvidia)在北京召開GTC大會，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、?？低?，還有創(chuàng)業(yè)型的商湯科技等公司，都被英偉達一網打盡。黃仁勛稱，未來1000萬個Tesla GPU去支持10億個攝像頭。
NVIDIA DeepStream SDK簡化了由深度學習提供
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英偉達 GPU
今天，我們將一次性宣布多條與云 GPU 相關的消息。首先，Google 云端平臺 (GCP) 的性能將隨著 NVIDIA P100 GPU 測試版的公開發(fā)布獲得進一步提升。第二，Google 計算引擎現(xiàn)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、基因組學及更多高性能計算用例。
NVIDIA Tesla P100
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Google GPU
百度、騰訊和京東成為AMD的EPYC服務器/數據中心處理器的新客戶。中國企業(yè)也可以推動AMD進入GPU深度學習加速領域。
英偉達的自動駕駛汽車合作伙伴-百度是第一家在其數據中心中采用AMD的Radeon Instinct深度學習GPU處理器的中國公司。
AMD發(fā)布Threadripper，英偉達樂觀其成，但是對Radeon Instinct它就沒有這么好的心情了。數據中心可以使用AMD的GPU和CPU來優(yōu)化Infinity Fabric。
Google、騰訊、亞馬遜、微軟和Faceb
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AMD GPU
歸根到底，英偉達是一家高科技行業(yè)底層技術制造商，而從歷史經驗來看，從來沒有一家這種類型的公司能夠獲得長期的成功。
英偉達股票的爆發(fā)性表現(xiàn)主要來源于人們對其人工智能和機器學習的美好憧憬，而從實際情況來看，它在這兩個方面并不具備真正的競爭優(yōu)勢。
長期來看，英偉達在人工智能領域的銷售額和在數據中心領域的營收并不樂觀。
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。英偉達在其主要的幾個業(yè)務領域取得了不錯的增長，但是它當前的股價主要來自于人們對它在人工智能
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英偉達 GPU
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