GPU并行化編程優(yōu)點及未來發(fā)展趨勢

雖然GPU并不適用于所有問題的求解，但是我們發(fā)現(xiàn)那些對運算力量耗費巨大的科學命題都具備天然的“”特色。這類程序在運行時擁有極高的運算密度、并發(fā)線程數(shù)量和...

2018-04-26 標簽：cpugpuopencl 5527 0

異構計算的兩大派別 為什么需要異構計算？

20世紀80年代，異構計算技術就已經(jīng)誕生了。所謂的異構，就是CPU、DSP、GPU、ASIC、協(xié)處理器、FPGA等各種計算單元、使用不同的類型指令集、不...

2018-04-28 標簽：fpgaasicgpu 2.3萬 0

一文讀懂機器學習的線性代數(shù)（10案例）

它是機器學習的重要基礎，從描述算法操作的符號到代碼中算法的實現(xiàn)，都屬于該學科的研究范圍。雖然線性代數(shù)是機器學習領域不可或缺的一部分，但二者的緊密關系往往...

2018-05-05 標簽：華為gpu機器學習 3885 0

強制GPU渲染是一把雙刃劍，有利有弊

而除影響續(xù)航外，強制GPU還有一個致命的弊端，那就是有一些較老的軟件在強制GPU渲染下是無法正常運行的，會經(jīng)常性的出現(xiàn)FC的情況，主要原因是過去程序的S...

2018-04-19 標簽：GPU圖形處理器 4.7萬 0

CPU和GPU的簡介和差別

什么是CPU 中央處理器（英文Central Processing Unit，CPU）是一臺計算機的運算核心和控制核心。CPU、內(nèi)部存儲器和輸入/...

2018-04-06 標簽：CPUGPU 1.0萬 0

FPGA比CPU和GPU快的原因

CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結構，指令譯碼執(zhí)行，共享內(nèi)存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本質(zhì)上是因為其無指令，無共享內(nèi)存的體系結構所決定的。

2018-04-02 標簽：FPGACPUGPU 9.6萬 0

驍龍845究竟是如何增強移動體驗？

作為全球首個支持 Cat.18 下載速度的調(diào)制解調(diào)器，驍龍 X20 集成在驍龍845 芯片組中，提供高達 1.2Gbps 的下載速度，比上一代旗艦調(diào)制解...

2018-04-01 標簽：GPU人工智能驍龍845 8640 0

重獲被浪費的時間，這款AI應用讓醫(yī)生有更多時間關注患者

初創(chuàng)公司LexiconAI正在致力于使用AI技術自動化電子病歷記錄過程。

2018-03-29 標簽：GPUAI 3498 0

GPU中的命令處理器究竟如何工作？

命令處理器CP（Command Processor）是GPU中用來獲取從CPU中生成的命令，并進行解釋的處理單元。

2018-03-29 標簽：GPU 6136 0

比谷歌快46倍！GPU助力IBM Snap ML，40億樣本訓練模型僅需91.5秒

在為這樣的大規(guī)模應用部署GPU加速時，出現(xiàn)了一個主要的技術挑戰(zhàn)：訓練數(shù)據(jù)太大而無法存儲在GPU上可用的存儲器中。因此，在訓練期間，需要有選擇地處理數(shù)據(jù)并...

2018-03-26 標簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡GPU 4664 0

深度學習框架只為GPU? 答案在這里

目前大多數(shù)的機器學習是在處理器上完成的，大多數(shù)機器學習軟件會針對GPU進行更多的優(yōu)化，甚至有人認為學習加速必須在GPU上才能完成，但事實上無論是運行機器...

2018-03-14 標簽：fpgagpu人工智能 8508 0