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英偉達(dá)推出新款GPU:售價(jià)2999美元 適合人工智能
- 12月11日消息,據(jù)國外媒體報(bào)道,英偉達(dá)顯卡是運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載的事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn),而今天,該公司又增加了另一個(gè)高端的以計(jì)算為中心的顯卡:Titan V.這張基于英偉達(dá)Volta架構(gòu)的顯卡支持110teraflops的原始計(jì)算能力,是其前身的9倍,售價(jià)為2,999美元。 這是個(gè)適合機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員、開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的芯片,他們希望能夠在桌面計(jì)算機(jī)上構(gòu)建和測試機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。 GPU擅長于執(zhí)行訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)所需的計(jì)算類型,而英偉達(dá)的Volta架構(gòu)旨在為這些任
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2017年第三季度GPU出貨量報(bào)告:PC游戲推動(dòng)增長
- 在PC游戲的推動(dòng)下,顯卡制造商們在過去幾個(gè)月嘗到了不少甜頭。Jon Pebbdie Research針對AIB廠商們的研究指出:過去十年,行業(yè)三季度平均增長率在14.4%的左右;但是2017年3季度卻達(dá)到了29.1%。當(dāng)前已有48家AIB合作伙伴(包括OEM和消費(fèi)級市場),雖然Nvidia和AMD仍是GPU市場兩大供應(yīng)商,但前者的形勢更優(yōu)。 今年2季度的時(shí)候,數(shù)字貨幣“挖礦”產(chǎn)業(yè)曾助推了當(dāng)季的GPU銷量;到了3季度的時(shí)候,其影響力已經(jīng)削弱了不少,因?yàn)镻C游戲迎來強(qiáng)勁的增長
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高性能MCU解決方案可實(shí)現(xiàn)汽車駕駛艙里的智能世界
- 高性能MCU解決方案可實(shí)現(xiàn)汽車駕駛艙里的智能世界-隨著車載信息系統(tǒng)的高度發(fā)展,HMI功能強(qiáng)且精度高的顯示器的需求應(yīng)運(yùn)而生,汽車駕駛座正在向“綜合駕駛艙”發(fā)展。瑞薩電子與車載信息系統(tǒng)的發(fā)展同步提供能實(shí)現(xiàn)更高性能和高功能的“R-Car”,并且為對應(yīng)因汽車的檔次和區(qū)域的不同功能要求,正在進(jìn)行R-Car E2、R-Car M2、R-Car H2 3種檔次的展開。本文主要針對后兩者解決方案在車載信息上的一些優(yōu)勢特點(diǎn)做了簡要介紹。
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被AMD搶奪GPU游戲市場 NVIDIA的Drive PX Pegasus開辟新道路
- 這款新產(chǎn)品加速了NVIDIA汽車領(lǐng)域的發(fā)展,Goldman 預(yù)計(jì)到2030年出租車/租車行業(yè)市場將達(dá)到2850億美元。 據(jù)了解,NVIDIA汽車業(yè)務(wù)是2018財(cái)年第二季度收入最小的貢獻(xiàn)者,只有1.42億美元。當(dāng)NVIDIA明年開始供貨Drive PX Pegasus,那么該部門的收入將會(huì)有大幅度增長。Drive PX Pegasus是展現(xiàn)NVIDIA野心的車載數(shù)據(jù)中心級處理器,適用于5級(全自動(dòng))無人駕駛出租車。在NVIDIA DRIVE PX平臺(tái)現(xiàn)有的225家合作伙
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相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?
- 相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?-相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計(jì)算的能力和高效的能耗,F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨(dú)特優(yōu)勢。同時(shí),算法設(shè)計(jì)工具日漸成熟,如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習(xí)框架已成為可能。未來,F(xiàn)PGA將有效地適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢,從架構(gòu)上確保相關(guān)應(yīng)用和研究能夠自由實(shí)現(xiàn)。
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如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法- 當(dāng)前,AI因?yàn)槠銫NN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識(shí)別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?;镜腃NN算法需要大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實(shí)現(xiàn)。上個(gè)月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師)在2016年OpenPower峰會(huì)上發(fā)表了約20分鐘時(shí)長的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
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