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GPU-Z 2.19.0发布:预告锐龙3000 APU、修复XP崩溃问题

  • GPU显卡识别必备工具GPU-Z今天发布了最新版2.19.0,更新幅度相当大,尤其是增加了对尚未发布的AMD锐龙3000系列新一代APU的支持,代号为Picasso(毕加索),另外还支持新发布的GTX 16系列。
  • 关键字: PC软件  GPU-Z  锐龙  

不可忽视的英伟达 GPU 与阿里「暖科技」AI 推理应用的遍地开花

阿里云发布GPU云产品vGN5i,51VR为该产品提供5G实时VR云渲染技术

  • 阿里云发布了GPU云产品vGN5i,该产品针对轻量级GPU计算应用场景
  • 关键字: 阿里云  GPU  

Nvidia聚焦数据科学和人工智能巩固其GPU芯片地位

  •   尽管自己的下一代GPU芯片要到明年才会推出,但在本周开幕的GPU Technology Conference(GTC)大会上,Nvidia把重点放在了一系列新设备和新服务上,旨在巩固自身芯片在计算机图形、数据科学和人工智能等领域的领先地位。    本周在美国圣克拉拉举行的年度GTC大会上,Nvidia推出了旨在加速数据科学的工作站新产品,以及基于RTX实时光线追踪技术的服务器新产品。RTX是Nvidia去年底推出的一项技术,用于提供电影级质量的图像,以制作视频游戏、虚拟现实和增强现实。  这次新推
  • 关键字: Nvidia  GPU  

一文了解AI芯片市场走向 未来GPU收益或滑落第二

  •   曾是弃儿的人工智能,如今,已经蓬勃发展了很长一段时间了。现在,人们对提供高性能视觉识别、匹配或甚至超越人类技能的产品和技术产生了浓厚的兴趣和投资。同样,语音和音频识别正变得越来越普遍,我们甚至开始看到更专业的应用,比如在半导体设计中加入优化的物理设计。我们被人工智能的各种可能性所迷惑了,但往往不太清楚的是投资真正流向了哪里,也不知道什么是雄心,什么是炒作,什么是现实。  现在我们有多种方法可以解决这个问题,例如按实际运用或执行的项目来进行划分。我们拥有独特的视角,因为我们的互联技术被运用于许多定制的人
  • 关键字: AI  GPU  

深度学习的发展会带给硬件架构怎样的影响?

  • 2019 ISSCC 大会于2月17—21日在美国旧金山开幕,Facebook 首席 AI 科学家 Yann LeCun 在会上发表了主题演讲「深度学习硬件:过去、现在和未来」,详细介绍了深度学习研究的发展将如何影响未来硬件架构。
  • 关键字: 深度学习  GPU  

深度学习首选GPU还是FPGA?

  •   人工智能  人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。  人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。  人工智能可
  • 关键字: GPU  FPGA  

Silicon Labs Wireless Gecko平台发布新一代Z-Wave 700系列

  •   Silicon Labs(亦称“芯科科技”,NASDAQ: SLAB)日前在Wireless Gecko平台上发布了新一代Z-Wave® 700系列,该平台是业界最全面的物联网(IoT)硬件和软件连接解决方案。继2018年4月Silicon Labs战略性收购Z-Wave技术之后,Z-Wave 700系列再次展现了Silicon Labs的愿景和平台集成路线图。全新智能家居平台基于Z-Wave业界领先的S2安全性和互操作性,提升了能效、增强了性能、延长了射频覆盖距离。凭借Wireless
  • 关键字: Silico  n Labs  Z-Wave   

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  
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