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不可忽視的英偉達 GPU 與阿里「暖科技」AI 推理應(yīng)用的遍地開花
- 技術(shù)像暖流一樣浸潤到日常使用中的每一寸發(fā)膚,可觸摸、可享受、可親近。
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Nvidia聚焦數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能鞏固其GPU芯片地位
- 盡管自己的下一代GPU芯片要到明年才會推出,但在本周開幕的GPU Technology Conference(GTC)大會上,Nvidia把重點放在了一系列新設(shè)備和新服務(wù)上,旨在鞏固自身芯片在計算機圖形、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能等領(lǐng)域的領(lǐng)先地位?! ”局茉诿绹タ死e行的年度GTC大會上,Nvidia推出了旨在加速數(shù)據(jù)科學(xué)的工作站新產(chǎn)品,以及基于RTX實時光線追蹤技術(shù)的服務(wù)器新產(chǎn)品。RTX是Nvidia去年底推出的一項技術(shù),用于提供電影級質(zhì)量的圖像,以制作視頻游戲、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實。 這次新推
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一文了解AI芯片市場走向 未來GPU收益或滑落第二
- 曾是棄兒的人工智能,如今,已經(jīng)蓬勃發(fā)展了很長一段時間了。現(xiàn)在,人們對提供高性能視覺識別、匹配或甚至超越人類技能的產(chǎn)品和技術(shù)產(chǎn)生了濃厚的興趣和投資。同樣,語音和音頻識別正變得越來越普遍,我們甚至開始看到更專業(yè)的應(yīng)用,比如在半導(dǎo)體設(shè)計中加入優(yōu)化的物理設(shè)計。我們被人工智能的各種可能性所迷惑了,但往往不太清楚的是投資真正流向了哪里,也不知道什么是雄心,什么是炒作,什么是現(xiàn)實?! ‖F(xiàn)在我們有多種方法可以解決這個問題,例如按實際運用或執(zhí)行的項目來進行劃分。我們擁有獨特的視角,因為我們的互聯(lián)技術(shù)被運用于許多定制的人
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深度學(xué)習(xí)的發(fā)展會帶給硬件架構(gòu)怎樣的影響?
- 2019 ISSCC 大會于2月17—21日在美國舊金山開幕,F(xiàn)acebook 首席 AI 科學(xué)家 Yann LeCun 在會上發(fā)表了主題演講「深度學(xué)習(xí)硬件:過去、現(xiàn)在和未來」,詳細介紹了深度學(xué)習(xí)研究的發(fā)展將如何影響未來硬件架構(gòu)。
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深度學(xué)習(xí)首選GPU還是FPGA?
- 人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)?! ∪斯ぶ悄苁怯嬎銠C科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器,該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會是人類智慧的“容器”?! ∪斯ぶ悄芸?/li>
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Imagination為各種GPU提供業(yè)界首個視覺無損圖像壓縮模塊以保障更低的內(nèi)存占用
- Imagination Technologies宣布推出突破性的PowerVR PVRIC4,這是新一代功能強大的圖像壓縮技術(shù),可協(xié)助為數(shù)字電視、智能手機和平板電腦等設(shè)備開發(fā)系統(tǒng)級芯片(SoC)的客戶降低成本,且不會出現(xiàn)明顯的圖像質(zhì)量損失。PVRIC4支持隨機訪問視覺無損圖像壓縮,確保帶寬和內(nèi)存占用節(jié)省至少50%,并使系統(tǒng)能夠克服性能的帶寬限制?! magination以獨立IP模塊的方式為SoC制造商提供PVRIC4,以將其集成到他們的多媒體流水線(pipeline)中。該模塊已經(jīng)被Chips&a
- 關(guān)鍵字: Imagination GPU
超深度學(xué)習(xí)介紹
- 2016年隨著AlphaGo戰(zhàn)勝全人類棋手,使世界為之震驚,歷史上從來沒有過,對于一個技術(shù)投入了世界上如此巨大的資源。國際大的IT公司利用這個契機,為了各自利益和取得世界人工智能的發(fā)展主導(dǎo)權(quán),極力宣傳“深度學(xué)習(xí)模型”,把“深度學(xué)習(xí)模型”神化,同時又拋出了各種類型的“深度學(xué)習(xí)模型”的開源程序,以及大型GPU服務(wù)器。 在這種勢力的推動下,我國年輕的人工智能研究者只能在開源程序下研究,不了解“深度學(xué)習(xí)模型”的所以然,思想被限制。 其實,“深度學(xué)習(xí)模型”,存在著訓(xùn)練不可能得到最佳解,作為補救措施的SGD也
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GPU如何訓(xùn)練大批量模型?方法在這里
- 深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)集的規(guī)模增長速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開始捉襟見肘,如果你的 GPU 連一個樣本都容不下,你要如何訓(xùn)練大批量模型?通過本文介紹的方法,我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個訓(xùn)練樣本大于 GPU 內(nèi)存時,在單個或多個 GPU 服務(wù)器上訓(xùn)練模型?! 》植际接嬎恪 ?018 年的大部分時間我都在試圖訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時克服 GPU 極限。無論是在含有 1.5 億個參數(shù)的語言模型(如 OpenAI 的大型生成預(yù)訓(xùn)練 Transformer 或最近類似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬個元素輸入的元學(xué)習(xí)
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GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片“爭奇斗艷”
- AI芯片是當前科技產(chǎn)業(yè)和社會關(guān)注的熱點,也是AI技術(shù)發(fā)展過程中不可逾越的關(guān)鍵一環(huán),不管有什么好的AI算法,要想最終應(yīng)用,就必然要通過芯片實現(xiàn)?! ≌凙I芯片,就必須先對AI下一個定義。在萊迪斯半導(dǎo)體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳英仁看來,“AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”不是簡單定義為某類產(chǎn)品,而是一個新的設(shè)計方法,“傳統(tǒng)的一些算法,是照規(guī)則、照邏輯的,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的結(jié)果?!蹦墙裉煨【幘徒o大家剖析四大AI芯片。 四大AI芯片 GPU:又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一
- 關(guān)鍵字: GPU FPGA ASIC
CPU、GPU 和 TPU有什么區(qū)別?TPU為什能碾壓GPU?
- 很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區(qū)別,因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡要介紹它們之間的區(qū)別,并討論為什么 TPU 能加速深度學(xué)習(xí)。 張量處理單元(TPU)是一種定制化的 ASIC 芯片,它由谷歌從頭設(shè)計,并專門用于機器學(xué)習(xí)工作負載。TPU 為谷歌的主要產(chǎn)品提供了計算支持,包括翻譯、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 將 TPU 作為可擴展的云計算資源,并為所有在 Google Cloud 上運行尖端 ML 模型的開發(fā)者與數(shù)據(jù)科學(xué)家提供計算資源
- 關(guān)鍵字: CPU GPU TPU
中國唯一成功自主研發(fā)GPU的公司完成新一代產(chǎn)品流片
- 中國“缺芯”是不爭的事實,因此在政策和資本的支持下國內(nèi)正在大力發(fā)展集成電路產(chǎn)業(yè)。相比自主研發(fā)x86 CPU的上海兆芯,自稱是目前國內(nèi)唯—成功自主研發(fā)國產(chǎn)化圖形處理芯片(GPU)并產(chǎn)業(yè)化的景嘉微電子的知名度低很多。景嘉微本周一發(fā)布公告稱下一款圖形處理芯片已完成流片、封裝階段工作,目前已經(jīng)順利完成基本的功能測試,測試結(jié)果符合設(shè)計要求。 無論是在CPU還是GPU市場都是巨頭壟斷,CPU市場英特爾統(tǒng)治多年,AMD正在迎來轉(zhuǎn)機,GPU市場英偉達獨占鰲頭,不過AMD在去年第四季度搶占了一些英偉達的市場份額。當然
- 關(guān)鍵字: GPU 上海兆芯
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