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英伟达暴跌:市值跌破千亿美元,人工智能神话破灭?

  • 华尔街对英伟达未来前景担忧,昔日人工智能创造的神话也将面临终结,全球各大科技巨头进入大调整阶段。
  • 关键字: 英伟达  GPU  

Imagination为各种GPU提供业界首个视觉无损图像压缩模块以保障更低的内存占用

  •   Imagination Technologies宣布推出突破性的PowerVR PVRIC4,这是新一代功能强大的图像压缩技术,可协助为数字电视、智能手机和平板电脑等设备开发系统级芯片(SoC)的客户降低成本,且不会出现明显的图像质量损失。PVRIC4支持随机访问视觉无损图像压缩,确保带宽和内存占用节省至少50%,并使系统能够克服性能的带宽限制。  Imagination以独立IP模块的方式为SoC制造商提供PVRIC4,以将其集成到他们的多媒体流水线(pipeline)中。该模块已经被Chips&a
  • 关键字: Imagination  GPU  

超深度学习介绍

  •   2016年随着AlphaGo战胜全人类棋手,使世界为之震惊,历史上从来没有过,对于一个技术投入了世界上如此巨大的资源。国际大的IT公司利用这个契机,为了各自利益和取得世界人工智能的发展主导权,极力宣传“深度学习模型”,把“深度学习模型”神化,同时又抛出了各种类型的“深度学习模型”的开源程序,以及大型GPU服务器。  在这种势力的推动下,我国年轻的人工智能研究者只能在开源程序下研究,不了解“深度学习模型”的所以然,思想被限制。  其实,“深度学习模型”,存在着训练不可能得到最佳解,作为补救措施的SGD也
  • 关键字: 超深度学习  GPU  

GPU如何训练大批量模型?方法在这里

  •   深度学习模型和数据集的规模增长速度已经让 GPU 算力也开始捉襟见肘,如果你的 GPU 连一个样本都容不下,你要如何训练大批量模型?通过本文介绍的方法,我们可以在训练批量甚至单个训练样本大于 GPU 内存时,在单个或多个 GPU 服务器上训练模型。  分布式计算  2018 年的大部分时间我都在试图训练神经网络时克服 GPU 极限。无论是在含有 1.5 亿个参数的语言模型(如 OpenAI 的大型生成预训练 Transformer 或最近类似的 BERT 模型)还是馈入 3000 万个元素输入的元学习
  • 关键字: GPU  Python   

GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片“争奇斗艳”

  •   AI芯片是当前科技产业和社会关注的热点,也是AI技术发展过程中不可逾越的关键一环,不管有什么好的AI算法,要想最终应用,就必然要通过芯片实现。  谈AI芯片,就必须先对AI下一个定义。在莱迪斯半导体亚太区资深事业发展经理陈英仁看来,“AI神经网络”不是简单定义为某类产品,而是一个新的设计方法,“传统的一些算法,是照规则、照逻辑的,神经网络是用数据训练出来的结果。”那今天小编就给大家剖析四大AI芯片。  四大AI芯片  GPU:又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一
  • 关键字: GPU  FPGA  ASIC  

英伟达深谋远虑丰富产品线 但对抗市场变局仍存挑战

  • 加密货币挖矿行业的衰退导致了英伟达本季度营收出现下滑,同时也将对其日后业绩带来持续且难以忽略的影响。
  • 关键字: 英伟达  GPU  

CPU、GPU 和 TPU有什么区别?TPU为什能碾压GPU?

  •   很多读者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之间的区别,因此 Google Cloud 将在这篇博客中简要介绍它们之间的区别,并讨论为什么 TPU 能加速深度学习。  张量处理单元(TPU)是一种定制化的 ASIC 芯片,它由谷歌从头设计,并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持,包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源,并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源
  • 关键字: CPU  GPU  TPU  

中国唯一成功自主研发GPU的公司完成新一代产品流片

  •   中国“缺芯”是不争的事实,因此在政策和资本的支持下国内正在大力发展集成电路产业。相比自主研发x86 CPU的上海兆芯,自称是目前国内唯—成功自主研发国产化图形处理芯片(GPU)并产业化的景嘉微电子的知名度低很多。景嘉微本周一发布公告称下一款图形处理芯片已完成流片、封装阶段工作,目前已经顺利完成基本的功能测试,测试结果符合设计要求。  无论是在CPU还是GPU市场都是巨头垄断,CPU市场英特尔统治多年,AMD正在迎来转机,GPU市场英伟达独占鳌头,不过AMD在去年第四季度抢占了一些英伟达的市场份额。当然
  • 关键字: GPU  上海兆芯  

图形处理火热,多媒体应用新时代下ARM的野心

  • 如果你翻阅词典,你会发现,对于ldquo;多媒体技术rdquo;的表述是mdash;mdash;通过计算机对文字、数据、图形、图像、视频、音频等多种媒体信息进行
  • 关键字: 图形处理  图形计算  GPU  CPU  ARM  

AI业界:全球最大16核心GPU原理剖析

  •   随着AI市场的兴起,近年来各业界精英在GPU上持续发力,不断推出全新的产品。新产品在计算能力提升的同时,其芯片面积也已经屡创新高,甚至逼近了制程和成本的平衡极限。前不久,一款超级计算机的发布,让人哗然,人们震惊的是其拥有16颗Volta GPU所展现的强大的计算能力,16核GPU可提供高达2PFLOPS的深度学习计算能力,成为目前AI业界的最强者。  这16颗Tesla V100的GPU连接在一起,并发挥出如此强大的计算能力的的核心当属NVLink 2和NVSwitch。  1、NVLINK  随着开
  • 关键字: AI  GPU  

AI业界,全球最大16核心GPU原理剖析

  • 前不久,一款超级计算机的发布,让人哗然,人们震惊的是其拥有16颗Volta GPU所展现的强大的计算能力,16核GPU可提供高达2PFLOPS的深度学习计算能力,成为目前AI业界的最强者。
  • 关键字: AI  GPU  NVLINK  

手机企业自研GPU成趋势 专业壁垒和生态束缚是两道坎

  • 从零起步,想要突破专利的壁垒和生态的束缚,国内自研GPU的企业需要走的路还很长。
  • 关键字: 华为  GPU  

NVIDIA引领显卡飞跃:看这里就全明白了

  • 虽然大家期盼的新一代GeForce游戏显卡还没来,但是已近在咫尺,作为其亲兄弟的Quadro专业显卡已经率先升级换代,而且是前所未有的革命性提升!
  • 关键字: NVIDIA  显卡  GPU  

FPGA击败GPU和GPP,成为深度学习的未来?

  • 最近几年,深度学习成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域中所最常使用的技术,被业界大为关注。然而,深度学习模型需要极为大量的数据和
  • 关键字: FPGA  GPU  GPP  深度学习  

适用于 FPGA、GPU 和 ASIC 系统的电源管理

  • 在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系统板上,仅有为数不多的几种电源管理相关的设计挑战,但是由于需要反复调试,所以这类挑战可能使系统的推出时间严重滞后
  • 关键字: FPGA  GPU  ASIC  电源管理  
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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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