- 计算机发展到今天，已经大大改变了我们的生活，我们已经进入了智能化的时代。但要是想实现影视作品中那样充分互动的人工智能与人机互动系统，就不得不提到深度学习。 深度学习 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深
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GPU FPGA
- 目前大多数的机器学习是在处理器上完成的，大多数机器学习软件会针对GPU进行更多的优化，甚至有人认为学习加速必须在GPU上才能完成，但事实上无论是运行机器学习的处理器还是优化的深度学习框架，都不单只针对GPU，代号为“Skylake”的英特尔至强SP处理器就证明了这一点。
机器学习软件在英特尔至强SP系列白金版上的一系列基准测试性能表现与在GPU上非常相近，了解了底层架构之后，我们可以看到，在性能如此接近的情况下，使用GPU加速器更像是在购买一种“奢侈品&rdq
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深度学习 GPU
- 不管怎么说，积极的舆论总能给股票带来炒作的作用。
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AMD GPU
- 无论是深度学习、虚拟现实还是加密货币，都代表着GPU计算的时代正在到来，这是一股超强的趋势。
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英伟达 GPU
- 每个人都在抱怨，英伟达的显卡又贵又难买。
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英伟达 GPU
- 无论是新动力系统，车载信息娱乐系统，还是自动驾驶汽车，汽车技术都在以前所未有的速度迅猛发展。 新的颠覆性技术和行业参与者正在向传统的汽车概念发起挑战。明天的驾驶体验将与今天大不相同。 目前在某些地区已经出现了自动驾驶汽车，预计到2030年，路面上四分之一的汽车将在一定程度上实现自动驾驶。未来的驾驶舱会有什么样的变化?汽车和驾驶员是怎么沟通的? 驾驶员从驾驶责任中解脱出来，会给驾驶舱和信息娱乐系统的设计带来怎样的影响? 潜在的挑战 在2025年左右，汽车将实现完全的自动化，与今
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GPU HMI
- 英特尔日前发布声明称，近期的补丁可能对某些芯片会造成影响，导致计算机出现比正常情况下重启更为频繁的现象。
GPU的发明者英伟达创始人、CEO黄仁勋在CES期间对第一财经记者独家表示：“英伟达的图形芯片GPU不受安全漏洞的影响。”
在谷歌研究人员发现了英特尔和AMD等公司的CPU芯片存在重大的安全漏洞后，微软、苹果、亚马逊等公司都立即采取优化措施，包括更新部署后的识别、测试和软件更新改进等。
黄仁勋对第一财经记者表示：“我们已经给软件驱动打上补丁，因
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英伟达 GPU
- 到了 2020 年，每 3 支手机，就会有一支内建有 AI 芯片。 但目前浮出水面的 AI 芯片新创，几乎都是大陆公司。 为什么台湾这回选择缺席?
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人工智能 GPU
- 在此前的Exynos处理器中，三星一直都采用ARM的公版GPU核心，通过堆核心数量的方式来提升GPU的性能，不过三星自研GPU要取得成功并不容易，开发GPU还涉及到兼容、专利等问题，这都是需要三星面对的，因此在未来数年时间预计它将依然采用ARM的Mali的GPU。
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三星 GPU
- GPU 只是当前最佳的解决方案，明年 GPU 在 AI 的地位，也许会遭ASIC取代。
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ASIC GPU
- 12月11日消息，据国外媒体报道，英伟达显卡是运行机器学习工作负载的事实上的标准，而今天，该公司又增加了另一个高端的以计算为中心的显卡：Titan V.这张基于英伟达Volta架构的显卡支持110teraflops的原始计算能力，是其前身的9倍，售价为2,999美元。
这是个适合机器学习研究人员、开发人员和数据科学家使用的芯片，他们希望能够在桌面计算机上构建和测试机器学习系统。
GPU擅长于执行训练机器学习系统所需的计算类型，而英伟达的Volta架构旨在为这些任
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英伟达 GPU
- 在PC游戏的推动下，显卡制造商们在过去几个月尝到了不少甜头。Jon Pebbdie Research针对AIB厂商们的研究指出：过去十年，行业三季度平均增长率在14.4%的左右;但是2017年3季度却达到了29.1%。当前已有48家AIB合作伙伴(包括OEM和消费级市场)，虽然Nvidia和AMD仍是GPU市场两大供应商，但前者的形势更优。
今年2季度的时候，数字货币“挖矿”产业曾助推了当季的GPU销量;到了3季度的时候，其影响力已经削弱了不少，因为PC游戏迎来强劲的增长
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GPU PC
- 最近FPGA又频频被各AI领域的巨头看好，比如微软、百度、科大讯飞都对FPGA应用前景有所期待。那么如果让你选择FPGA作为AI计算系统的主力军，你会有什么样的顾虑?
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FPGA GPU
- 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。
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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-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。
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瑞萨电子 MCU GPU R-Car
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 [
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