- AI芯片是當前科技產業和社會關注的熱點，也是AI技術發展過程中不可逾越的關鍵一環，不管有什么好的AI算法，要想最終應用，就必然要通過芯片實現?！ ≌凙I芯片，就必須先對AI下一個定義。在萊迪斯半導體亞太區資深事業發展經理陳英仁看來，“AI神經網絡”不是簡單定義為某類產品，而是一個新的設計方法，“傳統的一些算法，是照規則、照邏輯的，神經網絡是用數據訓練出來的結果?！蹦墙裉煨【幘徒o大家剖析四大AI芯片?！ ∷拇驛I芯片 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
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GPU FPGA ASIC
- 加密貨幣挖礦行業的衰退導致了英偉達本季度營收出現下滑，同時也將對其日后業績帶來持續且難以忽略的影響。
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英偉達 GPU
- 很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區別，因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡要介紹它們之間的區別，并討論為什么 TPU 能加速深度學習?！ 埩刻幚韱卧?TPU)是一種定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌從頭設計，并專門用于機器學習工作負載。TPU 為谷歌的主要產品提供了計算支持，包括翻譯、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 將 TPU 作為可擴展的云計算資源，并為所有在 Google Cloud 上運行尖端 ML 模型的開發者與數據科學家提供計算資源
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CPU GPU TPU
- 中國“缺芯”是不爭的事實，因此在政策和資本的支持下國內正在大力發展集成電路產業。相比自主研發x86 CPU的上海兆芯，自稱是目前國內唯—成功自主研發國產化圖形處理芯片(GPU)并產業化的景嘉微電子的知名度低很多。景嘉微本周一發布公告稱下一款圖形處理芯片已完成流片、封裝階段工作，目前已經順利完成基本的功能測試，測試結果符合設計要求。 無論是在CPU還是GPU市場都是巨頭壟斷，CPU市場英特爾統治多年，AMD正在迎來轉機，GPU市場英偉達獨占鰲頭，不過AMD在去年第四季度搶占了一些英偉達的市場份額。當然
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GPU 上海兆芯
- 如果你翻閱詞典，你會發現，對于ldquo;多媒體技術rdquo;的表述是mdash;mdash;通過計算機對文字、數據、圖形、圖像、視頻、音頻等多種媒體信息進行
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圖形處理 圖形計算 GPU CPU ARM
- 隨著AI市場的興起，近年來各業界精英在GPU上持續發力，不斷推出全新的產品。新產品在計算能力提升的同時，其芯片面積也已經屢創新高，甚至逼近了制程和成本的平衡極限。前不久，一款超級計算機的發布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現的強大的計算能力，16核GPU可提供高達2PFLOPS的深度學習計算能力，成為目前AI業界的最強者。 這16顆Tesla V100的GPU連接在一起，并發揮出如此強大的計算能力的的核心當屬NVLink 2和NVSwitch?！ ?、NVLINK 隨著開
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AI GPU
- 前不久，一款超級計算機的發布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現的強大的計算能力，16核GPU可提供高達2PFLOPS的深度學習計算能力，成為目前AI業界的最強者。
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AI GPU NVLINK
- 從零起步，想要突破專利的壁壘和生態的束縛，國內自研GPU的企業需要走的路還很長。
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華為 GPU
- 雖然大家期盼的新一代GeForce游戲顯卡還沒來，但是已近在咫尺，作為其親兄弟的Quadro專業顯卡已經率先升級換代，而且是前所未有的革命性提升!
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- 最近幾年，深度學習成為計算機視覺、語音識別、自然語言處理等關鍵領域中所最常使用的技術，被業界大為關注。然而，深度學習模型需要極為大量的數據和
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FPGA GPU GPP 深度學習
- 在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統板上，僅有為數不多的幾種電源管理相關的設計挑戰，但是由于需要反復調試，所以這類挑戰可能使系統的推出時間嚴重滯后
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FPGA GPU ASIC 電源管理
- Voronoi圖是一種空間分割算法。其是對空間中的n個離散點而言的，它將平面分割為n個區域，每個區域包括一個點，此區域是到該點距離最近的點的集合。由于
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GPU 并行Voronoi 圖柵格
- 圖形處理單元(或簡稱GPU)會負責處理從PC內部傳送到所連接顯示器的所有內容，無論你在玩游戲、編輯視頻或只是盯著桌面的壁紙，所有顯示器中顯示的圖像
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GPU 圖形處理單元
- 智能時代就要到來，芯片市場格局一變再變。兩個典型例子：引領處理器市場 40 多年的英特爾 2015 年底收購完 Altera，今年 4 月就宣布計劃裁員 1.2 萬;另一方面，GPU 巨頭英偉達今年 3 月推出加速人工智能和深度學習的芯片 Tesla P100，投入研發經費超過 20 億美元，據《華爾街日報》報道，今年 5 月英偉達售出的 GPU 比去年同月增長 62%，公司當前市值 240 億美元?！ ∩疃葘W習應用大量涌現使超級計算機的架構逐漸向深度學習應用優化，從傳統 CPU 為主 GPU 為輔的
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- 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。這份教程介紹了Lasagne，一個比較新
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