GPU的作用及工作原理- 在上一篇文章《什么是GPU?GPU有什么用?》曾提及可编程着色器,可编程着色器对于 3D 游戏的设计者来说可谓有巨大的优点,不过同时也给 GPU 工程师带来了一些和 CPU 类似的有趣的问题。因需要发送指令(instruction)运行,解码(decode)和执行指令(execute)过程必不可少,而着色器代码中判断语句和循环语句也会引起执行次序的小问题等等。
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GPU 处理器 电源
科普:深度解析GPU 知道不一定就懂-除了 CPU(中央处理器)以外,SoC(System On a Chip:片上系统)另一个重要的组成部分是图像处理单元(Graphical Processing Unit),就是俗称的 GPU。大家或许都知道玩 3D 游戏少不了它,但具体发挥什么作用也许说不清楚,这回我们就来揭开 GPU 的神秘面纱。
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GPU CPU ARM
如何使用FPGA加速机器学习算法- 当前,AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用,非常适合使用FPGA来实现。上个月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程师)在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
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FPGA GPU AuvizDNN
揭秘GPU是如何影响VR体验的-今年4月,VR行业迎来了全球首个VR技术标准——20ms延时、75Hz以上刷新率及1K以上陀螺仪刷新率,这一标准的出炉就意味着VR头盔的游戏规则就此改变了,刚好符合标准的我们称之为低端VR,没达到标准的一律被划到山寨行列。
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GPU VR
多核处理器会取代FPGA吗?-有人认为诸如图形处理器(GPU)和Tilera处理器等多核处理器在某些应用中正逐步替代现场可编程门陈列(FPGA)。理由是这些多核处理器的处理性能要高很多,例如,由于GPU起初主要负责图形绘制,因此,其尤其善于处理单精度(SP)及(某种情况下)双精度(DP)浮点(FP)运算。
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FPGA GPU Tilera
CPU架构和GPU分类详解-目前市面上的CPU指令集分类主要分有两大阵营,一个是intel、AMD为首的复杂指令集CPU,另一个是以IBM、ARM为首的精简指令集CPU。
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CPU GPU
用卷积神经网络检测脸部关键点的教程(一)-这是一个手把手教你学习深度学校的教程。一步一步,我们将要尝试去解决Kaggle challenge中的脸部关键点的检测问题。
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卷积神经网络 CPU GPU
如何评价光栅化渲染中光线在场景中的折返?-对于那些想要获得现实感的艺术家或开发人员而言,一款可以模拟光在场景中发生相互作用(即光反射、光吸收、光折射等)的渲染器(具有创建视觉效果的功能)十分重要。这就需要在处理每个像素时,对场景有一个全方位的了解,这里不是指最常见的渲染技术,而是需要实时的光栅化渲染器。
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powervr gpu 光线追踪
在过去两年里,英伟达的市值飙涨超过7倍,股价直线攀升,甚至突破了1000亿美元的关口。这样的大好形势在很大程度上受益于GPU在人工智能领域起到的关键性作用,可以说,现在几乎所有涉足人工智能的企业都在用英伟达的芯片。这让它在“一夜之间”成为了人工智能行业中举足轻重的角色。
然而,在GTC CHINA媒体见面会上,黄仁勋却说,英伟达一开始做人工智能时其实完全没有想到生意的问题。
▲ GTC CHINA 2017 大会
放在几年前,大家对英伟达的印象,还
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英伟达 GPU
英伟达(Nvidia)在北京召开GTC大会,该公司创始人、CEO黄仁勋表示,中国安防、人脸识别、人工智能和数据采集的一些列新老公司都采用了基于英伟达产品的方案。
其中,用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平台,新增了阿里巴巴与华为两家合作伙伴。包括之前的大华技术、海康威视,还有创业型的商汤科技等公司,都被英伟达一网打尽。黄仁勋称,未来1000万个Tesla GPU去支持10亿个摄像头。
NVIDIA DeepStream SDK简化了由深度学习提供支持的、用于AI城市与
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英伟达 GPU
2017年9月26日,英伟达(Nvidia)在北京召开GTC大会,该公司创始人、CEO黄仁勋表示,中国安防、人脸识别、人工智能和数据采集的一些列新老公司都采用了基于英伟达产品的方案。
其中,用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平台,新增了阿里巴巴与华为两家合作伙伴。包括之前的大华技术、海康威视,还有创业型的商汤科技等公司,都被英伟达一网打尽。黄仁勋称,未来1000万个Tesla GPU去支持10亿个摄像头。
NVIDIA DeepStream SDK简化了由深度学习提供
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英伟达 GPU
今天,我们将一次性宣布多条与云 GPU 相关的消息。首先,Google 云端平台 (GCP) 的性能将随着 NVIDIA P100 GPU 测试版的公开发布获得进一步提升。第二,Google 计算引擎现已普遍采用 NVIDIA K80 GPU。第三,我们很高兴地宣布 K80 和 P100 GPU 均将推出阶梯使用折扣。
云 GPU 可以加快工作负载处理速度,包括机器学习训练和推理、地球物理数据处理、模拟、地震分析、分子建模、基因组学及更多高性能计算用例。
NVIDIA Tesla P100
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Google GPU
百度、腾讯和京东成为AMD的EPYC服务器/数据中心处理器的新客户。中国企业也可以推动AMD进入GPU深度学习加速领域。
英伟达的自动驾驶汽车合作伙伴-百度是第一家在其数据中心中采用AMD的Radeon Instinct深度学习GPU处理器的中国公司。
AMD发布Threadripper,英伟达乐观其成,但是对Radeon Instinct它就没有这么好的心情了。数据中心可以使用AMD的GPU和CPU来优化Infinity Fabric。
Google、腾讯、亚马逊、微软和Faceb
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AMD GPU
归根到底,英伟达是一家高科技行业底层技术制造商,而从历史经验来看,从来没有一家这种类型的公司能够获得长期的成功。
英伟达股票的爆发性表现主要来源于人们对其人工智能和机器学习的美好憧憬,而从实际情况来看,它在这两个方面并不具备真正的竞争优势。
长期来看,英伟达在人工智能领域的销售额和在数据中心领域的营收并不乐观。
英伟达的芯片很不错,它应该算是一家好公司,但是它的出色程度并不足以支撑其当前的股价。英伟达在其主要的几个业务领域取得了不错的增长,但是它当前的股价主要来自于人们对它在人工智能
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英伟达 GPU
英伟达股票的爆发性表现主要来源于人们对其人工智能和机器学习的美好憧憬,而从实际情况来看,它在这两个方面并不具备真正的竞争优势。
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英伟达 GPU
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