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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)的應用，比如在半導體設計中加入優(yōu)化的物理設計。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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深度學習的發(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 科學家 Yann LeCun 在會上發(fā)表了主題演講「深度學習硬件：過去、現(xiàn)在和未來」，詳細介紹了深度學習研究的發(fā)展將如何影響未來硬件架構(gòu)。
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深度學習首選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)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。　　人工智能是計算機科學的一個分支，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的智能機器，該領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，應用領域也不斷擴大，可以設想，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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英偉達暴跌：市值跌破千億美元，人工智能神話破滅？

  • 華爾街對英偉達未來前景擔憂，昔日人工智能創(chuàng)造的神話也將面臨終結(jié)，全球各大科技巨頭進入大調(diào)整階段。
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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。　　Imagination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
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超深度學習介紹

  • 　　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)展主導權(quán)，極力宣傳“深度學習模型”，把“深度學習模型”神化，同時又拋出了各種類型的“深度學習模型”的開源程序，以及大型GPU服務器?！　≡谶@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“深度學習模型”的所以然，思想被限制。　　其實，“深度學習模型”，存在著訓練不可能得到最佳解，作為補救措施的SGD也
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GPU如何訓練大批量模型？方法在這里

  • 　　深度學習模型和數(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，你要如何訓練大批量模型?通過本文介紹的方法，我們可以在訓練批量甚至單個訓練樣本大于 GPU 內(nèi)存時，在單個或多個 GPU 服務器上訓練模型?！　》植际接嬎恪　?018 年的大部分時間我都在試圖訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時克服 GPU 極限。無論是在含有 1.5 億個參數(shù)的語言模型(如 OpenAI 的大型生成預訓練 Transformer 或最近類似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬個元素輸入的元學習
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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，要想最終應用，就必然要通過芯片實現(xiàn)。　　談AI芯片，就必須先對AI下一個定義。在萊迪斯半導體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳英仁看來，“AI神經(jīng)網(wǎng)絡”不是簡單定義為某類產(chǎn)品，而是一個新的設計方法，“傳統(tǒng)的一些算法，是照規(guī)則、照邏輯的，神經(jīng)網(wǎng)絡是用數(shù)據(jù)訓練出來的結(jié)果?！蹦墙裉煨【幘徒o大家剖析四大AI芯片?！　∷拇驛I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
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英偉達深謀遠慮豐富產(chǎn)品線 但對抗市場變局仍存挑戰(zhàn)

  • 加密貨幣挖礦行業(yè)的衰退導致了英偉達本季度營收出現(xiàn)下滑，同時也將對其日后業(yè)績帶來持續(xù)且難以忽略的影響。
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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 能加速深度學習?！　埩刻幚韱卧?TPU)是一種定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌從頭設計，并專門用于機器學習工作負載。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)科學家提供計算資源
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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)果符合設計要求?！　o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
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圖形處理火熱，多媒體應用新時代下ARM的野心

  • 如果你翻閱詞典，你會發(fā)現(xiàn)，對于ldquo;多媒體技術(shù)rdquo;的表述是mdash;mdash;通過計算機對文字、數(shù)據(jù)、圖形、圖像、視頻、音頻等多種媒體信息進行
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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)品在計算能力提升的同時，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，一款超級計算機的發(fā)布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現(xiàn)的強大的計算能力，16核GPU可提供高達2PFLOPS的深度學習計算能力，成為目前AI業(yè)界的最強者。　　這16顆Tesla V100的GPU連接在一起，并發(fā)揮出如此強大的計算能力的的核心當屬NVLink 2和NVSwitch?！　?、NVLINK　　隨著開
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AI業(yè)界，全球最大16核心GPU原理剖析

  • 前不久，一款超級計算機的發(fā)布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現(xiàn)的強大的計算能力，16核GPU可提供高達2PFLOPS的深度學習計算能力，成為目前AI業(yè)界的最強者。
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手機企業(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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