- 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
- 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
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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
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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
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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。
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AI GPU NVLINK
- 从零起步，想要突破专利的壁垒和生态的束缚，国内自研GPU的企业需要走的路还很长。
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华为 GPU
- 虽然大家期盼的新一代GeForce游戏显卡还没来，但是已近在咫尺，作为其亲兄弟的Quadro专业显卡已经率先升级换代，而且是前所未有的革命性提升!
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NVIDIA 显卡 GPU
- 最近几年，深度学习成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域中所最常使用的技术，被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和
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FPGA GPU GPP 深度学习
- 在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系统板上，仅有为数不多的几种电源管理相关的设计挑战，但是由于需要反复调试，所以这类挑战可能使系统的推出时间严重滞后
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FPGA GPU ASIC 电源管理
- Voronoi图是一种空间分割算法。其是对空间中的n个离散点而言的，它将平面分割为n个区域，每个区域包括一个点，此区域是到该点距离最近的点的集合。由于
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GPU 并行Voronoi 图栅格
- 图形处理单元(或简称GPU)会负责处理从PC内部传送到所连接显示器的所有内容，无论你在玩游戏、编辑视频或只是盯着桌面的壁纸，所有显示器中显示的图像
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GPU 图形处理单元
- 智能时代就要到来，芯片市场格局一变再变。两个典型例子：引领处理器市场 40 多年的英特尔 2015 年底收购完 Altera，今年 4 月就宣布计划裁员 1.2 万;另一方面，GPU 巨头英伟达今年 3 月推出加速人工智能和深度学习的芯片 Tesla P100，投入研发经费超过 20 亿美元，据《华尔街日报》报道，今年 5 月英伟达售出的 GPU 比去年同月增长 62%，公司当前市值 240 亿美元。 深度学习应用大量涌现使超级计算机的架构逐渐向深度学习应用优化，从传统 CPU 为主 GPU 为辅的
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AI TPU GPU FPGA
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