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AI業(yè)界：全球最大16核心GPU原理剖析

　　隨著AI市場的興起，近年來各業(yè)界精英在GPU上持續(xù)發(fā)力，不斷推出全新的產(chǎn)品。新產(chǎn)品在計(jì)算能力提升的同時(shí)，其芯片面積也已經(jīng)屢創(chuàng)新高，甚至逼近了制程和成本的平衡極限。前不久，一款超級計(jì)算機(jī)的發(fā)布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現(xiàn)的強(qiáng)大的計(jì)算能力，16核GPU可提供高達(dá)2PFLOPS的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力，成為目前AI業(yè)界的最強(qiáng)者。　　這16顆Tesla V100的GPU連接在一起，并發(fā)揮出如此強(qiáng)大的計(jì)算能力的的核心當(dāng)屬NVLink 2和NVSwitch?！　?、NVLINK　　隨著開
關(guān)鍵字： AI GPU

AI業(yè)界，全球最大16核心GPU原理剖析

前不久，一款超級計(jì)算機(jī)的發(fā)布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現(xiàn)的強(qiáng)大的計(jì)算能力，16核GPU可提供高達(dá)2PFLOPS的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力，成為目前AI業(yè)界的最強(qiáng)者。
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手機(jī)企業(yè)自研GPU成趨勢專業(yè)壁壘和生態(tài)束縛是兩道坎

從零起步，想要突破專利的壁壘和生態(tài)的束縛，國內(nèi)自研GPU的企業(yè)需要走的路還很長。
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NVIDIA引領(lǐng)顯卡飛躍：看這里就全明白了

雖然大家期盼的新一代GeForce游戲顯卡還沒來，但是已近在咫尺，作為其親兄弟的Quadro專業(yè)顯卡已經(jīng)率先升級換代，而且是前所未有的革命性提升!
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FPGA擊敗GPU和GPP，成為深度學(xué)習(xí)的未來？

最近幾年，深度學(xué)習(xí)成為計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理等關(guān)鍵領(lǐng)域中所最常使用的技術(shù)，被業(yè)界大為關(guān)注。然而，深度學(xué)習(xí)模型需要極為大量的數(shù)據(jù)和
關(guān)鍵字： FPGA GPU GPP 深度學(xué)習(xí)

適用于 FPGA、GPU 和 ASIC 系統(tǒng)的電源管理

在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)重滯后
關(guān)鍵字： FPGA GPU ASIC 電源管理

基于GPU的并行Voronoi圖柵格生成算法

Voronoi圖是一種空間分割算法。其是對空間中的n個(gè)離散點(diǎn)而言的，它將平面分割為n個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包括一個(gè)點(diǎn)，此區(qū)域是到該點(diǎn)距離最近的點(diǎn)的集合。由于
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關(guān)于GPU你必須知道的基本知識

圖形處理單元(或簡稱GPU)會(huì)負(fù)責(zé)處理從PC內(nèi)部傳送到所連接顯示器的所有內(nèi)容，無論你在玩游戲、編輯視頻或只是盯著桌面的壁紙，所有顯示器中顯示的圖像
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AI芯片之戰(zhàn)：TPU/GPU/FPGA誰稱雄？

　　智能時(shí)代就要到來，芯片市場格局一變再變。兩個(gè)典型例子：引領(lǐng)處理器市場 40 多年的英特爾 2015 年底收購?fù)?Altera，今年 4 月就宣布計(jì)劃裁員 1.2 萬;另一方面，GPU 巨頭英偉達(dá)今年 3 月推出加速人工智能和深度學(xué)習(xí)的芯片 Tesla P100，投入研發(fā)經(jīng)費(fèi)超過 20 億美元，據(jù)《華爾街日報(bào)》報(bào)道，今年 5 月英偉達(dá)售出的 GPU 比去年同月增長 62%，公司當(dāng)前市值 240 億美元?！　∩疃葘W(xué)習(xí)應(yīng)用大量涌現(xiàn)使超級計(jì)算機(jī)的架構(gòu)逐漸向深度學(xué)習(xí)應(yīng)用優(yōu)化，從傳統(tǒng) CPU 為主 GPU 為輔的
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教程詳解：用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測臉部關(guān)鍵點(diǎn)（一）

這是一個(gè)手把手教你學(xué)習(xí)深度學(xué)校的教程。一步一步，我們將要嘗試去解決Kaggle challenge中的臉部關(guān)鍵點(diǎn)的檢測問題。這份教程介紹了Lasagne，一個(gè)比較新
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詳解CPU架構(gòu)和GPU分類

CPU架構(gòu)是CPU廠商給屬于同一系列的CPU產(chǎn)品定的一個(gè)規(guī)范，主要目的是為了區(qū)分不同類型CPU的重要標(biāo)示。目前市面上的CPU指令集分類主要分有兩大陣營，一個(gè)
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NVIDIA研發(fā)適應(yīng)性抗鋸齒：融入光線追蹤

　　為了提升渲染畫質(zhì)，GPU顯卡廠商們一直在嘗試各種技術(shù)，最普遍的就是AA抗鋸齒，而最有未來的當(dāng)屬光線追蹤(Ray Tracing)，NVIDIA則要把它們倆融合在一起!　　NVIDIA官方公布的一份研究文檔中，提到了“適應(yīng)性時(shí)間抗鋸齒”(Adaptive Temporal Antialiasing)，簡稱ATAA，也就是之前時(shí)間抗鋸齒(TAA)的升級版，引入了光線追蹤技術(shù)，可以克服之前存在的動(dòng)態(tài)場景中抗鋸齒效果低下的缺陷?！　VIDIA宣稱，使用Titan V顯卡在虛幻引擎4上的測試結(jié)果顯示，ATAA
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三星自研GPU曝光，或?qū)[脫高通束縛

　　近日，據(jù)媒體報(bào)道，三星純自主GPU取得進(jìn)展，將首先用于入門級移動(dòng)產(chǎn)品。而此前，三星手機(jī)上的GPU芯片基本都是需要向第三方廠商進(jìn)行購買，尤其是更多采用高通的驍龍?zhí)幚砥?。不過現(xiàn)在，三星正在逐漸擺脫高通的束縛?！　?jù)稱，三星的自研GPU將會(huì)采用全新的架構(gòu)，可以跨平臺(tái)使用，不局限于手機(jī);為了增加能耗比，三星自研GPU的指令集也會(huì)做出變化。此外，三星希望在中低端機(jī)型上首先使用自研GPU，之后將面向自動(dòng)駕駛和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?！　∧苄Х矫妫潜硎咀匝蠫PU的能效比將領(lǐng)先高通的產(chǎn)品，同時(shí)自主化程度也將和蘋果自研GPU
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華為嚇人技術(shù)：GPU Turbo是否有未來

據(jù)官方稱，其圖形處理效率最大提高了60個(gè)百分點(diǎn)，如果是真的那么未來還用說嗎？
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升級GPU Turbo才是華為Mate 10 Pro完全體：吊打iPhone X

　　移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，帶來了手游市場的欣欣向榮，而相較于早期的手游，玩家對于游戲的訴求也從好玩逐漸變成既要好玩，又要流暢玩，這對游戲開發(fā)商和手機(jī)廠商提出了不小的要求?！　∈聦?shí)上，目前市面上手機(jī)品牌繁多，游戲開發(fā)商難以針對所有機(jī)型作出優(yōu)化，因此，部分優(yōu)化的工作開始轉(zhuǎn)移到手機(jī)廠商上，這就是不少廠商推游戲模式等技術(shù)的原因?！　《岸螘r(shí)間華為推出的GPU Turbo，正是在這個(gè)背景下誕生的。據(jù)了解，華為Mate 10系列已于6月30日全面升級支持GPU Turbo?！　≈档靡惶岬氖?，繼華為Mate 10系列首
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gpu 介紹

GPU概念 GPU英文全稱Graphic Processing Unit，中文翻譯為“圖形處理器”。GPU是相對于CPU的一個(gè)概念，由于在現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)中（特別是家用系統(tǒng)，游戲的發(fā)燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個(gè)專門的圖形的核心處理器。 GPU的作用 GPU是顯示卡的“心臟”，也就相當(dāng)于CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時(shí)也是2D顯示卡 [ 查看詳細(xì) ]