- GPU顯卡識別必備工具GPU-Z今天發布了最新版2.19.0，更新幅度相當大，尤其是增加了對尚未發布的AMD銳龍3000系列新一代APU的支持，代號為Picasso(畢加索)，另外還支持新發布的GTX 16系列。
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PC軟件 GPU-Z 銳龍
- 阿里云發布了GPU云產品vGN5i，該產品針對輕量級GPU計算應用場景
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阿里云 GPU
- 盡管自己的下一代GPU芯片要到明年才會推出，但在本周開幕的GPU Technology
Conference(GTC)大會上，Nvidia把重點放在了一系列新設備和新服務上，旨在鞏固自身芯片在計算機圖形、數據科學和人工智能等領域的領先地位。 本周在美國圣克拉拉舉行的年度GTC大會上，Nvidia推出了旨在加速數據科學的工作站新產品，以及基于RTX實時光線追蹤技術的服務器新產品。RTX是Nvidia去年底推出的一項技術，用于提供電影級質量的圖像，以制作視頻游戲、虛擬現實和增強現實。 這次新推
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Nvidia GPU
- 曾是棄兒的人工智能，如今，已經蓬勃發展了很長一段時間了。現在，人們對提供高性能視覺識別、匹配或甚至超越人類技能的產品和技術產生了濃厚的興趣和投資。同樣，語音和音頻識別正變得越來越普遍，我們甚至開始看到更專業的應用，比如在半導體設計中加入優化的物理設計。我們被人工智能的各種可能性所迷惑了，但往往不太清楚的是投資真正流向了哪里，也不知道什么是雄心，什么是炒作，什么是現實。 現在我們有多種方法可以解決這個問題，例如按實際運用或執行的項目來進行劃分。我們擁有獨特的視角，因為我們的互聯技術被運用于許多定制的人
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AI GPU
- 2019 ISSCC 大會于2月17—21日在美國舊金山開幕，Facebook 首席 AI 科學家 Yann LeCun 在會上發表了主題演講「深度學習硬件：過去、現在和未來」，詳細介紹了深度學習研究的發展將如何影響未來硬件架構。
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深度學習 GPU
- 人工智能 人工智能(Artificial
Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 人工智能可
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GPU FPGA
- 華爾街對英偉達未來前景擔憂，昔日人工智能創造的神話也將面臨終結，全球各大科技巨頭進入大調整階段。
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英偉達 GPU
- Imagination Technologies宣布推出突破性的PowerVR PVRIC4，這是新一代功能強大的圖像壓縮技術，可協助為數字電視、智能手機和平板電腦等設備開發系統級芯片(SoC)的客戶降低成本，且不會出現明顯的圖像質量損失。PVRIC4支持隨機訪問視覺無損圖像壓縮，確保帶寬和內存占用節省至少50%，并使系統能夠克服性能的帶寬限制。 Imagination以獨立IP模塊的方式為SoC制造商提供PVRIC4，以將其集成到他們的多媒體流水線(pipeline)中。該模塊已經被Chips&a
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Imagination GPU
- 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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