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荣耀“很吓人技术”揭晓:GPU Turbo 图形处理效率提升60%

  • 游戏适配也叫吓人的技术的话,那么真是重新定义了“吓人”
  • 关键字: 荣耀,GPU  

NVIDIA黄仁勋:GPU加速运算成为延展摩尔定律主要模式

  •   在此次GTC Taiwan中,NVIDIA执行长黄仁勋期未来10年内,每年对于运算需求的规模将成长100倍,同时预期在摩尔定律逐渐衰减之下,全球前50大超级电脑的GPU运算量将在未来5年内成长15倍率,同时以GPU加速运算的方式将成为延展摩尔定律的主要模式。  黄仁勋在GTC Taiwan再次强调过去NVIDIA创造CUDA运算模式所带动加速效益,同时说明未来借由GPU加速运算的模式将会持续扩大,预期在2028年全球运算需求将等同1000万组Volta架构GPU所推动效能,若以传统通过多组CPU堆叠构
  • 关键字: NVIDIA  GPU  

AI带动GPU服务器市场爆发式增长

  •   咨询机构IDC近日发布的《2017年中国AI基础设施市场跟踪报告》显示,2017年,中国GPU服务器市场迎来爆发式增长,市场规模为5.65亿美元(约合35亿元人民币),同比增长230.7%,约占中国X86服务器市场的6%。  该机构预测,未来五年GPU服务器市场仍将保持高速增长,2017~2022年复合增长率将超过43%。到2022年,GPU服务器的市场规模有望达到中国X86服务器市场整体规模的16%,将直接改变整个服务器市场的格局。  从厂商市场占有率来看,浪潮处于领先位置,曙光和新华三紧随其后。从
  • 关键字: AI  GPU  

挑战GPU地位,富士通深度学习加速卡DLU曝光

  •   富士通在正在进行的东京论坛2018活动中,展示了自家开发的深度学习芯片DLU和加速卡,富士通方面表示,DLU加速卡支持NVIDIA的CUDA框架,并可做到CUDA不需修改就能使用DLU,富士通表示DLU加速卡未来可以成为替代GPU加速卡的最好选择,并能挑战NVIDIA在这一领域的市场地位。   富士通表示,这款DLU将于明年初上市。此前在2016年,富士通就有消息传出要研发专门用于AI的芯片,据了解DLU使用的技术曾经用在超级计算机“京”上,富士通针对深度学习对其重新设计
  • 关键字: 富士通  GPU  

GPU优势大于CPU?CPU将消失?

  •   GPU是替代不了CPU的,同样,CPU也替代不了GPU。如果形象点理解,GPU就像一群蚂蚁,这些蚂蚁都做着同样的事,而CPU就像一只猴子,这只猴子做着各种不同的事。从根本上说CPU和GPU它们的目的不同,且有不同侧重点,也有着不同的性能特性,在某些工作中CPU执行得更快,另一工作中或许GPU能更好。  当你需要对大量数据做同样的事情时,GPU更合适,当你需要对同一数据做很多事情时,CPU正好。  然而在实际应用中,后一种情形更多,也就是CPU更为灵活能胜任更多的任务。GPU能做什么?关于图形方面的以及
  • 关键字: GPU  CPU  

英伟达暂停无人车研发 却高调发布了史上最大GPU

  •   北京时间3月28日凌晨,英伟达创始人&CEO黄仁勋在CTC 2018(英伟达CPU技术大会)上发表演讲,并发布了迄今最大的GPU——DGX-2。但令人震惊的是,黄仁勋紧接着宣布,暂定自动驾驶路测。   随后英伟达股价应声下跌3.8%。   高调发布史上最大GPU后,英伟达却宣布暂停自动驾驶研发   大会一开场,黄仁勋便推出光线追踪RTX技术(ray-tracing),该技术可提供电影级画质的实时渲染,渲染出逼真的反射、折射和阴影画面。   随后,英伟达发
  • 关键字: 英伟达  GPU  

Imagination宣布为PowerVR GPU的性能分析工具 PVRTune添加强大的新功能

  • Imagination Technologies宣布,推出PowerVR GPU 的性能分析工具PVRTune的新版本,它可为开发人员提供深度信息,来帮助他们充分了解其应用在移动与嵌入式设备上的动态。利用PVRTune 2018 Release 1中的新功能,开发人员可通过充分发挥底层硬件的功能来创建应用与游戏,进而能以可获得的最低功耗来实现最佳效能。
  • 关键字: Imagination,PowerVR GPU,性能分析工具  

怎样加速“深度学习”?GPU、FPGA还是专用芯片?

  •   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
  • 关键字: GPU  FPGA  

深度学习框架只为GPU? 答案在这里

  •   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
  • 关键字: 深度学习  GPU  

AMD的“挖矿”生意,能引领GPU业务走向成功?

  • 不管怎么说,积极的舆论总能给股票带来炒作的作用。
  • 关键字: AMD  GPU  

承认了!英伟达:“挖矿”让我们赚了钱

  • 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。
  • 关键字: 英伟达  GPU  

英伟达赚钱能力创历史新高 GPU供不应求老黄也很急

  • 每个人都在抱怨,英伟达的显卡又贵又难买。
  • 关键字: 英伟达  GPU  

未来的汽车需要什么样的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
  • 关键字: GPU  HMI  

黄仁勋:英伟达GPU不受安全漏洞影响

  •   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
  • 关键字: 英伟达  GPU  

为什么台湾人工智能可能抢输大陆?

  • 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?
  • 关键字: 人工智能  GPU  
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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 [ 查看详细 ]

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