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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(jī)和一些移動設(shè)備(如平板電腦、智能手機(jī)等)上圖像運(yùn)算工作的微處理器。
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英偉達(dá)公司近年股價走勢,人工智能芯片初創(chuàng)公司數(shù)量爆炸式增長
近年所有的目光都集中在了Nvidia上,因?yàn)樗娘@卡和GPU在很多方面都有巨大的市場需求:如游戲,數(shù)據(jù)中心的建設(shè)以及人工智能的潛在應(yīng)用,使其股價爆漲。
利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行主動脈真假腔分割有賴于大量手動標(biāo)注的主動脈圖像來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),計算量大,且對計算能力的要求非常高。
2018-07-17 標(biāo)簽:GPU深度學(xué)習(xí) 6332 0
異構(gòu)計算的軟硬件分割沒有最好,只有更好的詳細(xì)資料概述
可以看出,一次旅行,其實(shí)結(jié)合了各種交通工具的優(yōu)點(diǎn)。隨著摩爾定律的失效和CPU在AI等并行計算方面的缺陷,目前數(shù)據(jù)中心的計算機(jī),已經(jīng)不僅僅是CPU一種計算...
“FPGA+云"如何提高性能計算“FPGA+云"與“FPGA+端"的詳細(xì)對比
我知道,我對與電子有關(guān)的所有事情都很著迷,但不論從哪個角度看,今天的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA),都顯得“鶴立雞群”,真是非常棒的器件。如果在這個智能時...
自動駕駛系統(tǒng)的安全性是由哪些電子零件在保障的詳細(xì)資料概述
自動駕駛系統(tǒng)的安全性需要通過感測、運(yùn)算與決策、車輛控制三個流程來保障。從感測所需要搭載的激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、車載鏡頭模塊,以及數(shù)據(jù)運(yùn)算與決...
虛擬 GPU通過將數(shù)據(jù)中心 GPU 進(jìn)行虛擬化,用戶可在多個虛擬機(jī)中共享該GPU。這大大提高了應(yīng)用程序和桌面的性能,并支持組織構(gòu)建虛擬桌面基礎(chǔ)架構(gòu) (V...
計算密集型任務(wù)的例子包括矩陣運(yùn)算、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、壓縮、非對稱加密、Bing 搜索的排序等。這類任務(wù)一般是 CPU 把任務(wù)卸載(offload)給 ...
谷歌表示,搶占式GPU(Preemptible GPUs)非常適合短期、容錯和批處理工作負(fù)載,比如機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和高性能計算(HPC)的客戶。使用搶占...
2018-06-20 標(biāo)簽:谷歌GPU機(jī)器學(xué)習(xí) 4137 0
關(guān)于基于動態(tài)連續(xù)數(shù)據(jù)的GPU調(diào)試系統(tǒng)的設(shè)計和實(shí)現(xiàn)
隨著GPU技術(shù)的發(fā)展,GPU結(jié)構(gòu)變得越來越復(fù)雜,對硬件的調(diào)試成為一個越來越困難的任務(wù)。硬件調(diào)試的困難在于硬件本身的不透明性。在發(fā)生問題的時候,工程師沒有...
GPU和FPGA優(yōu)缺點(diǎn)的對比詳細(xì)概述你現(xiàn)在要開始了解FPGA了
談?wù)凣PU與FPGA的一些看法
如何讓tSNE在大型、高維數(shù)據(jù)庫上實(shí)時進(jìn)行可視化的詳細(xì)資料概述
tSNE是目前最為流行的一種高維數(shù)據(jù)降維的算法。在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)不僅越來越多,而且變得越來越復(fù)雜,數(shù)據(jù)維度的轉(zhuǎn)化也在驚人地增加。對于計算機(jī)而言,處理高...
2018-06-10 標(biāo)簽:GPU算法數(shù)據(jù)庫 2.3萬 0
NVIDIA方案介紹:GPU驅(qū)動AI揭秘難以捉摸的光線彎曲現(xiàn)象
研究人員利用GPU驅(qū)動的AI揭開宇宙“哈哈鏡”奧秘。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能夠直接處理圖像并找到真實(shí)圖像,而無需與大量模擬圖像進(jìn)行比較。從原理上講,這種方式可加快計...
2018-06-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIAGPU 3678 0
本文首先介紹了FPGA的概念及優(yōu)勢,其次介紹了FPGA和GPU在性能、功耗等方面進(jìn)行了對比,最后介紹了FPGA主要的應(yīng)用領(lǐng)域及市場前景。
深度學(xué)習(xí)由不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的深度網(wǎng)絡(luò)組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已存在很長一段時間,但多層網(wǎng)絡(luò)(每個層提供一定的功能,比如特征提?。┑拈_發(fā)讓它們變得更加實(shí)用。增加層數(shù)意味...
2018-05-28 標(biāo)簽:gpu深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2萬 0
云端數(shù)據(jù)中心和自動駕駛汽車等未來系統(tǒng),需在運(yùn)算能力上進(jìn)行改善,以支持不斷增加的工作負(fù)載,以及不斷演進(jìn)的底層算法[1]。例如,大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、視覺處...
NVIDIA Volta GPU中內(nèi)置的Tensor Core GPU架構(gòu)是NVIDIA深度學(xué)習(xí)平臺的巨大進(jìn)步
Tensor Core所運(yùn)行的張量應(yīng)位于存儲器的channel-interleaved型數(shù)據(jù)布局(數(shù)量-高度-寬度-通道數(shù),通常稱為NHWC),以實(shí)現(xiàn)最...
2018-05-21 標(biāo)簽:GPU人工智能深度學(xué)習(xí) 9534 0
ICLR 是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂會,更被譽(yù)為深度學(xué)習(xí)的 “無冕之王”,得到了 google, Facebook, DeepMind, Amazon,IBM ...
2018-05-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU 3366 0
OpenAI發(fā)布了一份關(guān)于AI計算能力增長趨勢的分析報告
我們沒有測量硬件的峰值理論FLOPS,而是嘗試估計執(zhí)行的實(shí)際操作的數(shù)量。我們將加法和乘法作為單獨(dú)的操作,將任何相加或相乘計算為一個操作,而不考慮數(shù)值的精...
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