- 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
- 12月24日，主题为“释放数据与AI原力，赋能商业新价值”的第三届中国大数据与智能计算大会在北京成功举办。 本次会议由中央网信办、中华人民共和国科学技术部、国家信息中心指导，中国大数据与智能计算产业联盟、北京大学大数据分析与应用国家工程实验室、财经网主办，大会吸引了国家部委信息化主管领导，新型智慧城市、大数据研究专家学者，全国各地经信委、发改委负责人以及相关企业负责人等300余人参会，会议围绕大数据及智能产业痛点进行深入分析，积极探索数据、计算及智能为数字经济发展所带来的新价值。 作为中国大数据与
- 关键字：
中科曙光 智能计算
- 未来的IT基础架构在我看来只有两种结局：要么借助智能化实现再进化，要么墨守成规被时代淘汰。12月21日，华为在北京召开了首届华为智能计算大会暨中国智能计算业务战略发布会，正式宣布华为服务器产品线升级为华为智能计算事业部，并发布了华为智能计算新战略。升级完毕之后，华为将围绕算力、工程、架构和一体化解决方案四方面来构筑全栈全场景智能解决方案。华为此举，显然是为了适应变化而来。那么，为什么计算架构在不断变化?为何华为要设立独立的智能计算业务部?未来的计算工具会是怎样? 华为为何设立智能计算业务部? 物联
- 关键字：
华为 智能计算
- 技术不断前进的脚步，已经让很多我们再熟悉不过的事物消失。比如，你有没有想过，为什么你所使用的电脑硬盘排序总是从C盘开始，而不是A盘B盘呢? 这还要从计算机刚刚诞生时说起，那时候的计算机并没有硬盘，数据存储主要靠软盘。A盘和B盘是给软盘驱动器留的位置，其中A盘是给3.5英寸软盘预留的，B盘是给5.3英寸软盘预留的;后来随着硬盘的使用，就按照顺序从C盘开始命名。尽管现在软盘已经退出历史舞台，但盘符的命名规则并没有因此改变。 这个小例子只是技术变迁的一个小小缩影，在过去数十年，新技术不断涌现所带来的变革
- 关键字：
华为 智能计算
- 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 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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“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
- 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
- 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
- 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
智能计算.gpu介绍
您好，目前还没有人创建词条智能计算.gpu!
欢迎您创建该词条，阐述对智能计算.gpu的理解，并与今后在此搜索智能计算.gpu的朋友们分享。
创建词条
关于我们 -
广告服务 -
企业会员服务 -
网站地图 -
联系我们 -
征稿 -
友情链接 -
手机EEPW
Copyright ©2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《电子产品世界》杂志社 版权所有 北京东晓国际技术信息咨询有限公司
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473
