工程師分享：基于FPGA的GPU原型優(yōu)化設計-Synopsys所做的第一步是啟動一個概念驗證項目。這個項目為Imagination的PowerVR Series6 GPU展示了基于FPGA的原型設計。
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FPGA GPU 智能硬件
什么是異構(gòu)多處理系統(tǒng)，為什么需要異構(gòu)多處理系統(tǒng)- 早期嵌入式處理系統(tǒng)通常由一個微控制器和一系列外設構(gòu)成。這些系統(tǒng)通常用來完成獲取少量數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、做出決策、基于決策結(jié)果輸出信息等工作。在某些情況下會實現(xiàn)簡單的人機交互接口如讀取鍵盤并顯示結(jié)果。處理需求、同時產(chǎn)生需求，以現(xiàn)在的標準來看似乎微不足道。
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嵌入式 處理器 GPU
這款新產(chǎn)品加速了NVIDIA汽車領域的發(fā)展，Goldman 預計到2030年出租車/租車行業(yè)市場將達到2850億美元。
據(jù)了解，NVIDIA汽車業(yè)務是2018財年第二季度收入最小的貢獻者，只有1.42億美元。當NVIDIA明年開始供貨Drive PX Pegasus，那么該部門的收入將會有大幅度增長。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)無人駕駛出租車。在NVIDIA DRIVE PX平臺現(xiàn)有的225家合作伙
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NVIDIA GPU
相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA是深度學習的未來？-相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，F(xiàn)PGA將在一般的深度學習應用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨特優(yōu)勢。同時，算法設計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學習框架已成為可能。未來，F(xiàn)PGA將有效地適應深度學習的發(fā)展趨勢，從架構(gòu)上確保相關應用和研究能夠自由實現(xiàn)。
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機器學習 FPGA GPU GPP
GPU的作用及工作原理- 在上一篇文章《什么是GPU？GPU有什么用？》曾提及可編程著色器，可編程著色器對于 3D 游戲的設計者來說可謂有巨大的優(yōu)點，不過同時也給 GPU 工程師帶來了一些和 CPU 類似的有趣的問題。因需要發(fā)送指令（instruction）運行，解碼（decode）和執(zhí)行指令（execute）過程必不可少，而著色器代碼中判斷語句和循環(huán)語句也會引起執(zhí)行次序的小問題等等。
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GPU 處理器 電源
科普：深度解析GPU 知道不一定就懂-除了 CPU（中央處理器）以外，SoC（System On a Chip：片上系統(tǒng)）另一個重要的組成部分是圖像處理單元（Graphical Processing Unit），就是俗稱的 GPU。大家或許都知道玩 3D 游戲少不了它，但具體發(fā)揮什么作用也許說不清楚，這回我們就來揭開 GPU 的神秘面紗。
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GPU CPU ARM
如何使用FPGA加速機器學習算法- 當前，AI因為其CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上個月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師）在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內(nèi)的中國各大學研究CNN的一些成果。
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FPGA GPU AuvizDNN
揭秘GPU是如何影響VR體驗的-今年4月，VR行業(yè)迎來了全球首個VR技術標準——20ms延時、75Hz以上刷新率及1K以上陀螺儀刷新率，這一標準的出爐就意味著VR頭盔的游戲規(guī)則就此改變了，剛好符合標準的我們稱之為低端VR，沒達到標準的一律被劃到山寨行列。
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GPU VR
多核處理器會取代FPGA嗎？-有人認為諸如圖形處理器（GPU）和Tilera處理器等多核處理器在某些應用中正逐步替代現(xiàn)場可編程門陳列（FPGA）。理由是這些多核處理器的處理性能要高很多，例如，由于GPU起初主要負責圖形繪制，因此，其尤其善于處理單精度（SP）及（某種情況下）雙精度（DP）浮點（FP）運算。
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FPGA GPU Tilera
CPU架構(gòu)和GPU分類詳解-目前市面上的CPU指令集分類主要分有兩大陣營，一個是intel、AMD為首的復雜指令集CPU，另一個是以IBM、ARM為首的精簡指令集CPU。
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CPU GPU
用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡檢測臉部關鍵點的教程（一）-這是一個手把手教你學習深度學校的教程。一步一步，我們將要嘗試去解決Kaggle challenge中的臉部關鍵點的檢測問題。
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 CPU GPU
如何評價光柵化渲染中光線在場景中的折返？-對于那些想要獲得現(xiàn)實感的藝術家或開發(fā)人員而言，一款可以模擬光在場景中發(fā)生相互作用（即光反射、光吸收、光折射等）的渲染器（具有創(chuàng)建視覺效果的功能）十分重要。這就需要在處理每個像素時，對場景有一個全方位的了解，這里不是指最常見的渲染技術，而是需要實時的光柵化渲染器。
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powervr gpu 光線追蹤
在過去兩年里，英偉達的市值飆漲超過7倍，股價直線攀升，甚至突破了1000億美元的關口。這樣的大好形勢在很大程度上受益于GPU在人工智能領域起到的關鍵性作用，可以說，現(xiàn)在幾乎所有涉足人工智能的企業(yè)都在用英偉達的芯片。這讓它在“一夜之間”成為了人工智能行業(yè)中舉足輕重的角色。
然而，在GTC CHINA媒體見面會上，黃仁勛卻說，英偉達一開始做人工智能時其實完全沒有想到生意的問題。
▲ GTC CHINA 2017 大會
放在幾年前，大家對英偉達的印象，還
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英偉達 GPU
英偉達(Nvidia)在北京召開GTC大會，該公司創(chuàng)始人、CEO黃仁勛表示，中國安防、人臉識別、人工智能和數(shù)據(jù)采集的一些列新老公司都采用了基于英偉達產(chǎn)品的方案。
其中，用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平臺，新增了阿里巴巴與華為兩家合作伙伴。包括之前的大華技術、?？低?，還有創(chuàng)業(yè)型的商湯科技等公司，都被英偉達一網(wǎng)打盡。黃仁勛稱，未來1000萬個Tesla GPU去支持10億個攝像頭。
NVIDIA DeepStream SDK簡化了由深度學習提供支持的、用于AI城市與
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英偉達 GPU
2017年9月26日，英偉達(Nvidia)在北京召開GTC大會，該公司創(chuàng)始人、CEO黃仁勛表示，中國安防、人臉識別、人工智能和數(shù)據(jù)采集的一些列新老公司都采用了基于英偉達產(chǎn)品的方案。
其中，用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平臺，新增了阿里巴巴與華為兩家合作伙伴。包括之前的大華技術、?？低?，還有創(chuàng)業(yè)型的商湯科技等公司，都被英偉達一網(wǎng)打盡。黃仁勛稱，未來1000萬個Tesla GPU去支持10億個攝像頭。
NVIDIA DeepStream SDK簡化了由深度學習提供
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