- 2016年隨著AlphaGo戰勝全人類棋手，使世界為之震驚，歷史上從來沒有過，對于一個技術投入了世界上如此巨大的資源。國際大的IT公司利用這個契機，為了各自利益和取得世界人工智能的發展主導權，極力宣傳“深度學習模型”，把“深度學習模型”神化，同時又拋出了各種類型的“深度學習模型”的開源程序，以及大型GPU服務器。 在這種勢力的推動下，我國年輕的人工智能研究者只能在開源程序下研究，不了解“深度學習模型”的所以然，思想被限制。 其實，“深度學習模型”，存在著訓練不可能得到最佳解，作為補救措施的SGD也
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超深度學習 GPU
- 深度學習模型和數據集的規模增長速度已經讓 GPU 算力也開始捉襟見肘，如果你的 GPU 連一個樣本都容不下，你要如何訓練大批量模型?通過本文介紹的方法，我們可以在訓練批量甚至單個訓練樣本大于 GPU 內存時，在單個或多個 GPU 服務器上訓練模型。 分布式計算 2018 年的大部分時間我都在試圖訓練神經網絡時克服 GPU 極限。無論是在含有 1.5 億個參數的語言模型(如 OpenAI 的大型生成預訓練 Transformer 或最近類似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬個元素輸入的元學習
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GPU Python
- 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。 談AI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。”那今天小編就給大家剖析四大AI芯片。 四大AI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。 張量處理單元(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。 1、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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NVIDIA 顯卡 GPU
- 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
gpu 介紹
GPU概念
GPU英文全稱Graphic Processing Unit，中文翻譯為“圖形處理器”。GPU是相對于CPU的一個概念，由于在現代的計算機中（特別是家用系統，游戲的發燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形的核心處理器。
GPU的作用
GPU是顯示卡的“心臟”，也就相當于CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡 [
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