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深度剖析AI網(wǎng)絡(luò)中GPU與光模塊配比及需求

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2017-03-15 11:40:15

分布式伏系統(tǒng)解決方案分析

伏電站系統(tǒng)設(shè)計(jì),伏組件的安裝容量和逆變器的額定容量的比值即為容配比,是一個(gè)非常重要的設(shè)計(jì)參數(shù)。在2012年發(fā)布的《伏發(fā)電系統(tǒng)效能標(biāo)準(zhǔn)》,容配比是按1:1設(shè)計(jì)的,但是由于光照條件以及溫度
2022-09-10 12:02:41

單模模塊和多模模塊的區(qū)別是什么?

多用于SR等短距離的傳輸,這類(lèi)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)和接頭都比較多,使用多模模塊可以降低成本; 單模模塊多用于傳輸速率相對(duì)較高的線(xiàn)路,如城域網(wǎng)。 此外,多模設(shè)備只能在多模光纖上有效運(yùn)行,而單模設(shè)備在單模
2018-03-13 15:02:23

國(guó)產(chǎn)工業(yè)級(jí)RK3568核心板-AI人臉識(shí)別產(chǎn)品方案

和流暢度。 聲音模組:在人臉識(shí)別終端產(chǎn)品,通常需要輸出語(yǔ)音提示信息,以指導(dǎo)用戶(hù)操作。因此,可以選擇支持高保真音質(zhì)、多種音頻格式解碼的聲音模組,以提供優(yōu)質(zhì)的語(yǔ)音輸出效果。 網(wǎng)絡(luò)通信模組:為了實(shí)現(xiàn)人臉
2023-05-06 14:30:45

如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?

如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射?如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
2021-10-11 08:05:42

射頻系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)【回映分享】

本文由回映電子整理分享,歡迎工程老獅們參與學(xué)習(xí)與評(píng)論內(nèi)容? 射頻系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)? Deepwave Digital技術(shù)? 信號(hào)檢測(cè)和分類(lèi)示例? GPU的實(shí)時(shí)DSP基準(zhǔn)測(cè)試? 總結(jié)回映電子是一家
2022-01-05 10:00:58

嵌入式網(wǎng)絡(luò)那些事LwIP協(xié)議深度剖析與實(shí)戰(zhàn)演練

本帖最后由 lee_st 于 2018-4-3 09:43 編輯 嵌入式網(wǎng)絡(luò)那些事LwIP協(xié)議深度剖析與實(shí)戰(zhàn)演練
2018-04-02 10:44:08

當(dāng)AI遇上FPGA會(huì)產(chǎn)生怎樣的反應(yīng)

是人工智能大躍進(jìn)的基礎(chǔ),在線(xiàn)下模型訓(xùn)練Xeon-Phi、GPU等發(fā)揮著巨大的作用,而在線(xiàn)上的推理任務(wù),浪潮FPGA深度學(xué)習(xí)加速解決方案則能夠?qū)崿F(xiàn)7倍以上的能效比提升。 卷積網(wǎng)絡(luò)之父、Facebook
2021-09-17 17:08:32

微型微控制器與強(qiáng)大的人工智能(AI)世界有什么關(guān)系

嵌入式應(yīng)用可能的極限,嵌入式設(shè)計(jì)已經(jīng)能夠提高網(wǎng)絡(luò)攻擊的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力和設(shè)備安全性。支持AI的MCU云計(jì)算推動(dòng)了對(duì)具有AI功能的MCU的需求;它減少了數(shù)據(jù)傳輸所需的帶寬,并節(jié)省了云服務(wù)器的處理能力,如下圖。配備AI算法的MCU正在應(yīng)用包含對(duì)象識(shí)別,啟用語(yǔ)音服務(wù)和自然語(yǔ)言處理等功能的應(yīng)用程序..
2021-11-01 08:55:02

智能網(wǎng)卡簡(jiǎn)介及其在高性能計(jì)算的作用

最先進(jìn)的人工智能模型在不到五年的時(shí)間內(nèi)經(jīng)歷了超過(guò) 5,000 倍的規(guī)模擴(kuò)展。這些 AI 模型嚴(yán)重依賴(lài)復(fù)雜的計(jì)算和大量?jī)?nèi)存來(lái)實(shí)現(xiàn)高性能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN)。只有使用 CPU、GPU 或?qū)S眯酒?/div>
2023-07-28 10:10:17

有沒(méi)有大神會(huì)GPU模塊的使用

最近在看labviewGPU模塊的使用,但是GPU模塊只有3個(gè)例子,難懂啊。有木有大神會(huì)的
2014-03-12 10:05:14

硬件幫助將AI移動(dòng)到邊緣

雖然人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算通常在數(shù)據(jù)中心中大規(guī)模地執(zhí)行,但是最新的處理設(shè)備使得能夠?qū)?b class="flag-6" style="color: red">AI / ML能力嵌入到網(wǎng)絡(luò)邊緣的IoT設(shè)備。邊緣的AI可以快速響應(yīng),無(wú)需等待云的響應(yīng)。如果可以在本地完成推理
2019-05-29 10:38:09

請(qǐng)問(wèn)有誰(shuí)轉(zhuǎn)讓嵌入式網(wǎng)絡(luò)那些事lwip協(xié)議深度剖析與實(shí)戰(zhàn)演練這本書(shū)嗎?

有沒(méi)有轉(zhuǎn)讓 嵌入式網(wǎng)絡(luò)那些事lwip協(xié)議深度剖析與實(shí)戰(zhàn)演練 這本書(shū)的呀?現(xiàn)在除了某寶能買(mǎi)到這本書(shū)(八成是盜版),其他網(wǎng)站都買(mǎi)不到了,我特別想看看這本書(shū),求各位大神幫助~~
2019-08-18 21:19:32

資料共享:嵌入式網(wǎng)絡(luò)那些事LwIP協(xié)議深度剖析與實(shí)戰(zhàn)演練

嵌入式網(wǎng)絡(luò)那些事LwIP協(xié)議深度剖析與實(shí)戰(zhàn)演練
2016-06-12 13:43:17

車(chē)輛AI應(yīng)用有哪些

自動(dòng)駕駛車(chē)輛AI分析車(chē)輛AI應(yīng)用
2021-03-09 07:53:23

迎5G,國(guó)內(nèi)模塊廠商大盤(pán)點(diǎn)

明確了5G網(wǎng)絡(luò)承載需求,明確指出25G/100G/400G模塊需求將成為5G時(shí)代光通信的主流。那么國(guó)內(nèi)有此資質(zhì)的模塊廠商有哪些呢?公司主營(yíng)業(yè)務(wù)備注迅科技器件國(guó)內(nèi)無(wú)源器件生產(chǎn)規(guī)模大,品種多
2020-03-05 14:13:28

阿里云CPFS在人工智能/深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的實(shí)踐

拷貝多份占用存儲(chǔ)空間,也給網(wǎng)絡(luò)管理和數(shù)據(jù)管理帶來(lái)了復(fù)雜性;并且由于數(shù)據(jù)無(wú)法共享,無(wú)法支持整個(gè)GPU集群同時(shí)運(yùn)行任務(wù),降低了整個(gè)IT系統(tǒng)的使用效率。為了便于數(shù)據(jù)管理和共享,傳統(tǒng)文件存儲(chǔ)在AI系統(tǒng)得到一定
2018-08-23 17:39:35

陳正沖《C語(yǔ)言深度剖析

陳正沖編寫(xiě)的《C語(yǔ)言深度剖析》,挺經(jīng)典,剛來(lái)論壇,多多指教~~
2013-08-17 12:06:03

POLA DCDC模塊電源磚電路設(shè)計(jì)剖析

考慮到POLA 模塊電源的電路設(shè)計(jì)基本相同,本文以PTH03030 POLA 模塊電路為例,對(duì)其電路設(shè)計(jì)進(jìn)行了深度剖析。
2009-11-24 11:54:3935

C語(yǔ)言深度剖析

C語(yǔ)言深度剖析。
2016-05-05 17:40:597

GPU要超越CPU擠身一線(xiàn)主角還得靠AI

GPU應(yīng)用因AI開(kāi)始有了截然不同的新轉(zhuǎn)變,不只讓一些支援高度平行運(yùn)算應(yīng)用的高階GPU相繼問(wèn)世,現(xiàn)在連整套GPU深度學(xué)習(xí)專(zhuān)用服務(wù)器也搶灘登陸,要助企業(yè)加快AI應(yīng)用。
2016-05-03 10:25:22912

C語(yǔ)言深度剖析

C語(yǔ)言深度剖析
2016-12-20 22:50:250

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮和正則化剖析

到只有有限硬件資源的嵌入式系統(tǒng)上。 為了解決這個(gè)限制,可以使用深度壓縮來(lái)顯著地減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的計(jì)算和存儲(chǔ)需求。例如對(duì)于具有全連接層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如Alexnet和VGGnet),深度壓縮可以將模型大小減少35到49倍。
2017-11-16 13:11:351630

詳細(xì)剖析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

那么到底多少層算深度呢?這個(gè)問(wèn)題可能沒(méi)有一個(gè)明確的答案。某種意義上,這個(gè)問(wèn)題類(lèi)似“有多少粒沙子才能算沙丘”。但是,一般而言,我們把有兩層或兩層以上隱藏層的網(wǎng)絡(luò)叫做深度網(wǎng)絡(luò)。相反,只有一個(gè)隱藏層的網(wǎng)絡(luò)
2017-12-27 17:20:0531000

深度學(xué)習(xí)之GPU硬件選型

本文談了談gpu的一些重要的硬件組成,就深度學(xué)習(xí)而言,我覺(jué)得對(duì)內(nèi)存的需求還是比較大的,core多也并不是能夠全部用上,但現(xiàn)在開(kāi)源的庫(kù)實(shí)在完整,想做卷積運(yùn)算有cudnn,想做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)caffe
2018-01-06 12:01:093517

基于虛擬化的多GPU深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練框架

針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式多機(jī)多GPU上的加速訓(xùn)練問(wèn)題,提出一種基于虛擬化的遠(yuǎn)程多GPU調(diào)用的實(shí)現(xiàn)方法。利用遠(yuǎn)程GPU調(diào)用部署的分布式GPU集群改進(jìn)傳統(tǒng)一對(duì)一的虛擬化技術(shù),同時(shí)改變深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式
2018-03-29 16:45:250

GPU和GPP相比誰(shuí)才是深度學(xué)習(xí)的未來(lái)

相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA在滿(mǎn)足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線(xiàn)并行計(jì)算的能力和高效的能耗,F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒(méi)有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
2019-10-18 15:48:141337

NVIDIA GPU加速AI推理洞察,推動(dòng)跨行業(yè)創(chuàng)新

這些AI模型被運(yùn)行在裝載了V100Tensor Core GPU的NVIDIADGX系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器上,以及裝載了JetsonAGX Xavier模塊的邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中。該硬件運(yùn)行NVIDIA
2020-07-02 15:00:541831

深度剖析筆記本散熱模塊的散熱風(fēng)扇技術(shù)

差不多的風(fēng)扇,效率總會(huì)因這些因素而出現(xiàn)較大的差異。 深度剖析散熱風(fēng)扇 在筆記本散熱模塊的三要素中,散熱風(fēng)扇在很大程度上可以彌補(bǔ)熱管和散熱鰭片自身導(dǎo)熱和散熱效率的不足,而這也就是為什么硬件配置相同,散熱風(fēng)扇、熱管
2020-08-27 10:41:307383

剖析AI芯片市場(chǎng):為什么要加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)

目前,整個(gè)AI芯片市場(chǎng)都圍繞著深度學(xué)習(xí)而展開(kāi)。深度學(xué)習(xí)(DL),則正是讓AI應(yīng)用程序在現(xiàn)實(shí)世界中真正發(fā)揮作用的最成功的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)范例。
2020-08-13 10:46:402006

面向低功耗AI芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)介紹

這篇文章為大家介紹了一下面向低功耗AI芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì),隨著這幾年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和硬件(CPU,GPU,FPGA,ASIC)的迅猛發(fā)展,深度學(xué)習(xí)在包...
2020-12-14 23:40:08559

NVIDIA GPU加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推斷

深度學(xué)習(xí)是推動(dòng)當(dāng)前人工智能大趨勢(shì)的關(guān)鍵技術(shù)。在 MATLAB 中可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署全流程開(kāi)發(fā)和應(yīng)用。聯(lián)合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推斷。
2022-02-18 13:31:441762

深度剖析時(shí)間復(fù)雜度

相信每一位錄友都接觸過(guò)時(shí)間復(fù)雜度,但又對(duì)時(shí)間復(fù)雜度的認(rèn)識(shí)處于一種朦朧的狀態(tài),所以是時(shí)候?qū)r(shí)間復(fù)雜度來(lái)一個(gè)深度剖析了。
2022-03-18 10:18:511589

FPGA中GPU深度學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)

三維圖形是 GPU 擁有如此大的內(nèi)存和計(jì)算能力的根本原因,它與 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 有一個(gè)共同之處:都需要進(jìn)行大量矩陣運(yùn)算。
2022-08-06 15:56:02649

汽車(chē)新熱點(diǎn):T-BOX系統(tǒng)解決方案深度剖析之接口

汽車(chē)新熱點(diǎn):T-BOX系統(tǒng)解決方案深度剖析之接口
2022-11-01 08:26:215

汽車(chē)新熱點(diǎn): T-BOX系統(tǒng)解決方案深度剖析之電源軌

汽車(chē)新熱點(diǎn): T-BOX系統(tǒng)解決方案深度剖析之電源軌
2022-11-01 08:26:222

GPU 引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)

GPU 引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)
2023-01-04 11:17:16501

稱(chēng)重模塊工作原理剖析

稱(chēng)重模塊工作原理剖析
2022-03-11 13:22:341739

AI開(kāi)發(fā)測(cè)試關(guān)于CPU和GPU的資源配比

GPU服務(wù)器相對(duì)CPU服務(wù)器來(lái)說(shuō)是非常昂貴的,大約是美金和人民幣匯率的差距(以8卡GPU服務(wù)器為例),而且在芯片緊缺的年代,GPU到貨周期還比較長(zhǎng)!面對(duì)資源昂貴、算力又是AI的發(fā)動(dòng)機(jī)、AI業(yè)務(wù)又必須開(kāi)展之間的矛盾,如何更好的利用和管理GPU資源就變得尤其關(guān)鍵。下面一起來(lái)看看這五大典型場(chǎng)景。
2023-06-25 11:31:361157

ai芯片和傳統(tǒng)芯片的區(qū)別 GPU與CPU的架構(gòu)對(duì)比

AI芯片在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)(例如深度學(xué)習(xí)算法)時(shí)具有更高的計(jì)算性能。它們通常集成了多個(gè)高性能的計(jì)算單元,如GPU(圖形處理器)或?qū)iT(mén)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)。
2023-08-05 16:11:024807

ai芯片和gpu芯片有什么區(qū)別?

AI芯片是專(zhuān)門(mén)為人工智能而設(shè)計(jì)的,它在處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)方面更加高效。而GPU芯片則是為了更好地處理圖像和視頻等方面而略微弱于AI芯片。 其次,AI芯片通常采用多核心硬件設(shè)計(jì),這些核心之間可以并行工作,處理復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且更加靈
2023-08-08 18:02:284084

千兆光模塊還能滿(mǎn)足現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)需求嗎?

本文通過(guò)分析千兆光模塊的技術(shù)特點(diǎn)和現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)需求,討論了千兆光模塊是否還能滿(mǎn)足現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)需求的問(wèn)題。文章提出,在一些特定場(chǎng)合,千兆光模塊仍然是一種可行的選擇,但在面對(duì)更高速、更大容量的數(shù)據(jù)傳輸時(shí),就需要選擇更高速率光模塊
2023-10-09 10:04:26225

萬(wàn)兆光模塊是否能夠應(yīng)對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)需求?

萬(wàn)兆光模塊網(wǎng)絡(luò)傳輸中發(fā)揮著重要的作用,但是隨著未來(lái)網(wǎng)絡(luò)需求的不斷提升,它是否能夠應(yīng)對(duì)越來(lái)越高的需求呢?本文通過(guò)對(duì)萬(wàn)兆光模塊與未來(lái)網(wǎng)絡(luò)需求來(lái)分析。
2023-10-30 11:30:16227

C語(yǔ)言深度剖析.zip

C語(yǔ)言深度剖析
2022-12-30 09:20:025

深度剖析 IGBT 柵極驅(qū)動(dòng)注意事項(xiàng)

深度剖析 IGBT 柵極驅(qū)動(dòng)注意事項(xiàng)
2023-11-24 14:48:25299

GPU深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用與優(yōu)勢(shì)

人工智能的飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)作為其重要分支,正在推動(dòng)著諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新。在這個(gè)過(guò)程中,GPU扮演著不可或缺的角色。就像超級(jí)英雄電影中的主角一樣,GPU深度學(xué)習(xí)中擁有舉足輕重的地位。那么,GPU深度
2023-12-06 08:27:37705

網(wǎng)絡(luò)布局與光模塊配置需求深度解析

以傳統(tǒng)三層架構(gòu)到葉脊架構(gòu)的轉(zhuǎn)變?yōu)槔?,葉脊網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下,光模塊數(shù)量提升最高可達(dá)到數(shù)十倍。
2024-04-01 10:09:47133

AI算力GPU開(kāi)始騰飛,背后是電源管理的持續(xù)支持

AI PC元年。 ? 不僅是AI PC,還包括AI服務(wù)器、AI手機(jī)、AI汽車(chē)等,眾多AI實(shí)際應(yīng)用讓算力GPU需求大增,也在不斷追求性能更高的GPU。而隨著GPU性能的提升,其功耗與穩(wěn)定性的難度也隨之增加。這就需要電源管理在背后為其提供穩(wěn)定的電力供應(yīng),讓GPU提供更好的AI算力支持
2024-03-30 00:12:003033

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