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龙芯实现桥片和GPU自主化 长征之路又前进

  • 功耗、成本、降低商业风险和信息安全风险也是龙芯开发自己桥片的重要原因,但在桥片和GPU上彻底实现了完全自主化,打通了CPU产业链上每一个环节,尽管龙芯的长征之路还很漫长。
  • 关键字: 龙芯  GPU  

高性能MCU解决方案可实现汽车驾驶舱里的智能世界

  • 高性能MCU解决方案可实现汽车驾驶舱里的智能世界-随着车载信息系统的高度发展,HMI功能强且精度高的显示器的需求应运而生,汽车驾驶座正在向“综合驾驶舱”发展。瑞萨电子与车载信息系统的发展同步提供能实现更高性能和高功能的“R-Car”,并且为对应因汽车的档次和区域的不同功能要求,正在进行R-Car E2、R-Car M2、R-Car H2 3种档次的展开。本文主要针对后两者解决方案在车载信息上的一些优势特点做了简要介绍。
  • 关键字: 瑞萨电子  MCU  GPU  R-Car  

工程师分享:基于FPGA的GPU原型优化设计

  • 工程师分享:基于FPGA的GPU原型优化设计-Synopsys所做的第一步是启动一个概念验证项目。这个项目为Imagination的PowerVR Series6 GPU展示了基于FPGA的原型设计。
  • 关键字: FPGA  GPU  智能硬件  

什么是异构多处理系统,为什么需要异构多处理系统

  • 什么是异构多处理系统,为什么需要异构多处理系统-  早期嵌入式处理系统通常由一个微控制器和一系列外设构成。这些系统通常用来完成获取少量数据、处理数据、做出决策、基于决策结果输出信息等工作。在某些情况下会实现简单的人机交互接口如读取键盘并显示结果。处理需求、同时产生需求,以现在的标准来看似乎微不足道。
  • 关键字: 嵌入式  处理器  GPU  

被AMD抢夺GPU游戏市场 NVIDIA的Drive PX Pegasus开辟新道路

  •   这款新产品加速了NVIDIA汽车领域的发展,Goldman 预计到2030年出租车/租车行业市场将达到2850亿美元。        据了解,NVIDIA汽车业务是2018财年第二季度收入最小的贡献者,只有1.42亿美元。当NVIDIA明年开始供货Drive PX Pegasus,那么该部门的收入将会有大幅度增长。Drive PX Pegasus是展现NVIDIA野心的车载数据中心级处理器,适用于5级(全自动)无人驾驶出租车。在NVIDIA DRIVE PX平台现有的225家合作伙
  • 关键字: NVIDIA  GPU  

相比GPU和GPP,FPGA是深度学习的未来?

  • 相比GPU和GPP,FPGA是深度学习的未来?-相比GPU和GPP,FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗,FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时,算法设计工具日渐成熟,如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来,FPGA将有效地适应深度学习的发展趋势,从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。
  • 关键字: 机器学习  FPGA  GPU  GPP  

GPU的作用及工作原理

  • GPU的作用及工作原理-  在上一篇文章《什么是GPU?GPU有什么用?》曾提及可编程着色器,可编程着色器对于 3D 游戏的设计者来说可谓有巨大的优点,不过同时也给 GPU 工程师带来了一些和 CPU 类似的有趣的问题。因需要发送指令(instruction)运行,解码(decode)和执行指令(execute)过程必不可少,而着色器代码中判断语句和循环语句也会引起执行次序的小问题等等。
  • 关键字: GPU  处理器  电源  

科普:深度解析GPU 知道不一定就懂

  • 科普:深度解析GPU 知道不一定就懂-除了 CPU(中央处理器)以外,SoC(System On a Chip:片上系统)另一个重要的组成部分是图像处理单元(Graphical Processing Unit),就是俗称的 GPU。大家或许都知道玩 3D 游戏少不了它,但具体发挥什么作用也许说不清楚,这回我们就来揭开 GPU 的神秘面纱。
  • 关键字: GPU  CPU  ARM  

如何使用FPGA加速机器学习算法

  • 如何使用FPGA加速机器学习算法-  当前,AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用,非常适合使用FPGA来实现。上个月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程师)在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
  • 关键字: FPGA  GPU  AuvizDNN  

多核处理器会取代FPGA吗?

  • 多核处理器会取代FPGA吗?-有人认为诸如图形处理器(GPU)和Tilera处理器等多核处理器在某些应用中正逐步替代现场可编程门陈列(FPGA)。理由是这些多核处理器的处理性能要高很多,例如,由于GPU起初主要负责图形绘制,因此,其尤其善于处理单精度(SP)及(某种情况下)双精度(DP)浮点(FP)运算。
  • 关键字: FPGA  GPU  Tilera  

揭秘GPU是如何影响VR体验的

  • 揭秘GPU是如何影响VR体验的-今年4月,VR行业迎来了全球首个VR技术标准——20ms延时、75Hz以上刷新率及1K以上陀螺仪刷新率,这一标准的出炉就意味着VR头盔的游戏规则就此改变了,刚好符合标准的我们称之为低端VR,没达到标准的一律被划到山寨行列。
  • 关键字: GPU  VR  

如何评价光栅化渲染中光线在场景中的折返?

  • 如何评价光栅化渲染中光线在场景中的折返?-对于那些想要获得现实感的艺术家或开发人员而言,一款可以模拟光在场景中发生相互作用(即光反射、光吸收、光折射等)的渲染器(具有创建视觉效果的功能)十分重要。这就需要在处理每个像素时,对场景有一个全方位的了解,这里不是指最常见的渲染技术,而是需要实时的光栅化渲染器。
  • 关键字: powervr  gpu  光线追踪  

CPU架构和GPU分类详解

  • CPU架构和GPU分类详解-目前市面上的CPU指令集分类主要分有两大阵营,一个是intel、AMD为首的复杂指令集CPU,另一个是以IBM、ARM为首的精简指令集CPU。
  • 关键字: CPU  GPU  

用卷积神经网络检测脸部关键点的教程(一)

  • 用卷积神经网络检测脸部关键点的教程(一)-这是一个手把手教你学习深度学校的教程。一步一步,我们将要尝试去解决Kaggle challenge中的脸部关键点的检测问题。
  • 关键字: 卷积神经网络  CPU  GPU  

英伟达市值飙升 这事要从GPU说起

  •   在过去两年里,英伟达的市值飙涨超过7倍,股价直线攀升,甚至突破了1000亿美元的关口。这样的大好形势在很大程度上受益于GPU在人工智能领域起到的关键性作用,可以说,现在几乎所有涉足人工智能的企业都在用英伟达的芯片。这让它在“一夜之间”成为了人工智能行业中举足轻重的角色。   然而,在GTC CHINA媒体见面会上,黄仁勋却说,英伟达一开始做人工智能时其实完全没有想到生意的问题。      ▲ GTC CHINA 2017 大会   放在几年前,大家对英伟达的印象,还
  • 关键字: 英伟达  GPU  
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gpu介绍

GPU概念 GPU英文全称Graphic Processing Unit,中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念,由于在现代的计算机中(特别是家用系统,游戏的发烧友)图形的处理变得越来越重要,需要一个专门的图形的核心处理器。 GPU的作用 GPU是显示卡的“心脏”,也就相当于CPU在电脑中的作用,它决定了该显卡的档次和大部分性能,同时也是2D显示卡 [ 查看详细 ]

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