gpu-z 文章
- 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。
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PC软件 GPU-Z 锐龙
- 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
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阿里云 GPU
- 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
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Nvidia GPU
- 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
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AI GPU
- 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。
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深度学习 GPU
- 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
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GPU FPGA
- 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
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Silico n Labs Z-Wave
- 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。
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英伟达 GPU
- 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
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Imagination GPU
- 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
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超深度学习 GPU
- 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
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GPU Python
- 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
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GPU FPGA ASIC
- 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。
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英伟达 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
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CPU GPU TPU
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