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圖形處理器(英語:Graphics Processing Unit,縮寫:GPU),又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設(shè)備(如平板電腦、智能手機等)上圖像運算工作的微處理器。
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2019年的十大科技發(fā)展趨勢AI芯片將挑戰(zhàn)GPU
阿里達摩院官網(wǎng)公布2019十大科技趨勢:AI仍是最火方向,其中,語音AI在特定領(lǐng)域有望通過圖靈測試、自動駕駛則進入冷靜發(fā)展期、AI專有芯片將挑戰(zhàn)GPU絕...
AI芯片什么是AI芯片的架構(gòu)、分類及關(guān)鍵技術(shù)概述
人工智能芯片目前有兩種發(fā)展路徑:一種是延續(xù)傳統(tǒng)計算架構(gòu),加速硬件計算能力,主要以 3 種類型的芯片為代表,即 GPU、 FPGA、 ASIC,但CPU依...
連心科技將機器學習、深度學習技術(shù)與放射治療相結(jié)合,實現(xiàn)危及器官和靶區(qū)的自動分割。
圖形工作負載的優(yōu)化對于許多現(xiàn)代移動應用程序而言往往必不可少,因為幾乎所有渲染現(xiàn)在都直接或間接地由基于 OpenGL ES 的渲染后端負責處理。本文介紹如...
GPU一推出就包含了比CPU更多的處理單元,更大的帶寬,使得其在多媒體處理過程中能夠發(fā)揮更大的效能。例如:當前最頂級的CPU只有4核或者6核,模擬出8個...
Alex-Net和VGG-Nets及Network-In-Network經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例分析
本文將以 Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network 為例,分析幾類經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例。在此請讀者注意,此處的分析比較...
2018-12-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU計算機視覺 5403 0
FPGA(Field Programmable Gate Array)現(xiàn)場可編程門陣列,作為ASIC領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn)已有30年的歷史了,...
關(guān)于TensorFlow在GPU中的使用規(guī)則
在一套標準系統(tǒng)中通常有多臺計算設(shè)備。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 這兩種設(shè)備。它們均用 strings 表示。
2018-12-04 標簽:GPUTensorFlow 3772 0
構(gòu)建簡單數(shù)據(jù)管道,為什么tf.data要比feed_dict更好?
如果想減少GPU閑置時間,我們可以在管道末尾添加tf.data.Dataset.prefetch(buffer_size),其中buffer_size這...
2018-12-03 標簽:GPU數(shù)據(jù)集 4767 0
gpu也就是我們常說的額圖形處理器,gpu對于我們電腦和手機等移動設(shè)備至關(guān)重要,如果沒有g(shù)pu可能就沒有圖像了,那么遇到gpu溫度太高這個問題怎么處理呢?
2018-11-24 標簽:gpu 2.1萬 0
GPU即圖形處理器,又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設(shè)備(如平板電腦、智能手機等)上圖像運算工作的微處理器。
使用SDSoC開發(fā)環(huán)境進行工業(yè)控制的優(yōu)勢介紹
該演示強調(diào)了使用SDSoC?開發(fā)環(huán)境進行工業(yè)控制的優(yōu)勢。 它在磁場中顯示懸浮的鐵球,并進行連續(xù)的位置監(jiān)控。
Xinlinx SDAccel開發(fā)環(huán)境是什么?
面向OpenCL,C和C ++的SDAccel開發(fā)環(huán)境利用FPGA將數(shù)據(jù)中心單位功耗性能提升高達25倍。作為SDx系列的成員,SDAccel是首個面向O...
網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對ResNet訓練時間有什么影響
目前為止,我們使用的都是固定網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),即在CIFAR10上用單個GPU最快的DAWNBench記錄,經(jīng)過簡單改變,我們將網(wǎng)絡(luò)達到94%精度的時間從341...
2018-11-17 標簽:GPU網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 5795 0
現(xiàn)在我們達到了文章開頭設(shè)定的目標,想要復現(xiàn)這一過程,可以點擊鏈接查看代碼:github.com/davidcpage/cifar10-fast/blob...
2018-11-16 標簽:數(shù)據(jù)GPU 3444 0
如何利用Google Colab的云TPU加速Keras模型訓練
云TPU包含8個TPU核,每個核都作為獨立的處理單元運作。如果沒有用上全部8個核心,那就沒有充分利用TPU。為了充分加速訓練,相比在單GPU上訓練的同樣...
如何用單獨的GPU,在CIFAR-10圖像分類數(shù)據(jù)集上高效地訓練殘差網(wǎng)絡(luò)
現(xiàn)在我們假設(shè)在一個英偉達Volta V100 GPU上用100%的計算力,訓練將需要多長時間。網(wǎng)絡(luò)在一張32×32×3的CIFAR10圖像上進行前向和后...
通過Intel?MediaServer Studio中的Metrics Monitor功能可視化和分析GPU使用情況。
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