什么是異構多處理系統，為什么需要異構多處理系統- 早期嵌入式處理系統通常由一個微控制器和一系列外設構成。這些系統通常用來完成獲取少量數據、處理數據、做出決策、基于決策結果輸出信息等工作。在某些情況下會實現簡單的人機交互接口如讀取鍵盤并顯示結果。處理需求、同時產生需求，以現在的標準來看似乎微不足道。
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嵌入式 處理器 GPU
這款新產品加速了NVIDIA汽車領域的發展，Goldman 預計到2030年出租車/租車行業市場將達到2850億美元。
據了解，NVIDIA汽車業務是2018財年第二季度收入最小的貢獻者，只有1.42億美元。當NVIDIA明年開始供貨Drive PX Pegasus，那么該部門的收入將會有大幅度增長。Drive PX Pegasus是展現NVIDIA野心的車載數據中心級處理器，適用于5級(全自動)無人駕駛出租車。在NVIDIA DRIVE PX平臺現有的225家合作伙
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NVIDIA GPU
相比GPU和GPP，FPGA是深度學習的未來？-相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優勢。同時，算法設計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學習框架已成為可能。未來，FPGA將有效地適應深度學習的發展趨勢，從架構上確保相關應用和研究能夠自由實現。
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機器學習 FPGA GPU GPP
GPU的作用及工作原理- 在上一篇文章《什么是GPU？GPU有什么用？》曾提及可編程著色器，可編程著色器對于 3D 游戲的設計者來說可謂有巨大的優點，不過同時也給 GPU 工程師帶來了一些和 CPU 類似的有趣的問題。因需要發送指令（instruction）運行，解碼（decode）和執行指令（execute）過程必不可少，而著色器代碼中判斷語句和循環語句也會引起執行次序的小問題等等。
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GPU 處理器 電源
科普：深度解析GPU 知道不一定就懂-除了 CPU（中央處理器）以外，SoC（System On a Chip：片上系統）另一個重要的組成部分是圖像處理單元（Graphical Processing Unit），就是俗稱的 GPU。大家或許都知道玩 3D 游戲少不了它，但具體發揮什么作用也許說不清楚，這回我們就來揭開 GPU 的神秘面紗。
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GPU CPU ARM
如何使用FPGA加速機器學習算法- 當前，AI因為其CNN（卷積神經網絡）算法出色的表現在圖像識別領域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來實現。上個月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師）在2016年OpenPower峰會上發表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內的中國各大學研究CNN的一些成果。
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FPGA GPU AuvizDNN
揭秘GPU是如何影響VR體驗的-今年4月，VR行業迎來了全球首個VR技術標準——20ms延時、75Hz以上刷新率及1K以上陀螺儀刷新率，這一標準的出爐就意味著VR頭盔的游戲規則就此改變了，剛好符合標準的我們稱之為低端VR，沒達到標準的一律被劃到山寨行列。
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GPU VR
多核處理器會取代FPGA嗎？-有人認為諸如圖形處理器（GPU）和Tilera處理器等多核處理器在某些應用中正逐步替代現場可編程門陳列（FPGA）。理由是這些多核處理器的處理性能要高很多，例如，由于GPU起初主要負責圖形繪制，因此，其尤其善于處理單精度（SP）及（某種情況下）雙精度（DP）浮點（FP）運算。
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CPU架構和GPU分類詳解-目前市面上的CPU指令集分類主要分有兩大陣營，一個是intel、AMD為首的復雜指令集CPU，另一個是以IBM、ARM為首的精簡指令集CPU。
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CPU GPU
用卷積神經網絡檢測臉部關鍵點的教程（一）-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。
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卷積神經網絡 CPU GPU
如何評價光柵化渲染中光線在場景中的折返？-對于那些想要獲得現實感的藝術家或開發人員而言，一款可以模擬光在場景中發生相互作用（即光反射、光吸收、光折射等）的渲染器（具有創建視覺效果的功能）十分重要。這就需要在處理每個像素時，對場景有一個全方位的了解，這里不是指最常見的渲染技術，而是需要實時的光柵化渲染器。
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powervr gpu 光線追蹤
在過去兩年里，英偉達的市值飆漲超過7倍，股價直線攀升，甚至突破了1000億美元的關口。這樣的大好形勢在很大程度上受益于GPU在人工智能領域起到的關鍵性作用，可以說，現在幾乎所有涉足人工智能的企業都在用英偉達的芯片。這讓它在“一夜之間”成為了人工智能行業中舉足輕重的角色。
然而，在GTC CHINA媒體見面會上，黃仁勛卻說，英偉達一開始做人工智能時其實完全沒有想到生意的問題。
▲ GTC CHINA 2017 大會
放在幾年前，大家對英偉達的印象，還
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英偉達 GPU
英偉達(Nvidia)在北京召開GTC大會，該公司創始人、CEO黃仁勛表示，中國安防、人臉識別、人工智能和數據采集的一些列新老公司都采用了基于英偉達產品的方案。
其中，用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平臺，新增了阿里巴巴與華為兩家合作伙伴。包括之前的大華技術、海康威視，還有創業型的商湯科技等公司，都被英偉達一網打盡。黃仁勛稱，未來1000萬個Tesla GPU去支持10億個攝像頭。
NVIDIA DeepStream SDK簡化了由深度學習提供支持的、用于AI城市與
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英偉達 GPU
2017年9月26日，英偉達(Nvidia)在北京召開GTC大會，該公司創始人、CEO黃仁勛表示，中國安防、人臉識別、人工智能和數據采集的一些列新老公司都采用了基于英偉達產品的方案。
其中，用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平臺，新增了阿里巴巴與華為兩家合作伙伴。包括之前的大華技術、海康威視，還有創業型的商湯科技等公司，都被英偉達一網打盡。黃仁勛稱，未來1000萬個Tesla GPU去支持10億個攝像頭。
NVIDIA DeepStream SDK簡化了由深度學習提供
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英偉達 GPU
今天，我們將一次性宣布多條與云 GPU 相關的消息。首先，Google 云端平臺 (GCP) 的性能將隨著 NVIDIA P100 GPU 測試版的公開發布獲得進一步提升。第二，Google 計算引擎現已普遍采用 NVIDIA K80 GPU。第三，我們很高興地宣布 K80 和 P100 GPU 均將推出階梯使用折扣。
云 GPU 可以加快工作負載處理速度，包括機器學習訓練和推理、地球物理數據處理、模擬、地震分析、分子建模、基因組學及更多高性能計算用例。
NVIDIA Tesla P100
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