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用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程(一)
- 用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程(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(cè)問題。
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英偉達(dá)市值飆升 這事要從GPU說(shuō)起
- 在過去兩年里,英偉達(dá)的市值飆漲超過7倍,股價(jià)直線攀升,甚至突破了1000億美元的關(guān)口。這樣的大好形勢(shì)在很大程度上受益于GPU在人工智能領(lǐng)域起到的關(guān)鍵性作用,可以說(shuō),現(xiàn)在幾乎所有涉足人工智能的企業(yè)都在用英偉達(dá)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(huì)上,黃仁勛卻說(shuō),英偉達(dá)一開始做人工智能時(shí)其實(shí)完全沒有想到生意的問題。 ▲ GTC CHINA 2017 大會(huì) 放在幾年前,大家對(duì)英偉達(dá)的印象,還
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英偉達(dá)要給10億攝像頭提供GPU
- 英偉達(dá)(Nvidia)在北京召開GTC大會(huì),該公司創(chuàng)始人、CEO黃仁勛表示,中國(guó)安防、人臉識(shí)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(dá)產(chǎn)品的方案。 其中,用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平臺(tái),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(shù)、??低?,還有創(chuàng)業(yè)型的商湯科技等公司,都被英偉達(dá)一網(wǎng)打盡。黃仁勛稱,未來(lái)1000萬(wàn)個(gè)Tesla GPU去支持10億個(gè)攝像頭。 NVIDIA DeepStream SDK簡(jiǎn)化了由深度學(xué)習(xí)提供支持的、用于AI城市與
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英偉達(dá)要給10億攝像頭提供GPU 華為阿里它都是客戶
- 2017年9月26日,英偉達(dá)(Nvidia)在北京召開GTC大會(huì),該公司創(chuàng)始人、CEO黃仁勛表示,中國(guó)安防、人臉識(shí)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(dá)產(chǎn)品的方案。 其中,用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平臺(tái),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(shù)、??低暎€有創(chuàng)業(yè)型的商湯科技等公司,都被英偉達(dá)一網(wǎng)打盡。黃仁勛稱,未來(lái)1000萬(wàn)個(gè)Tesla GPU去支持10億個(gè)攝像頭。 NVIDIA DeepStream SDK簡(jiǎn)化了由深度學(xué)習(xí)提供
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Google 計(jì)算引擎采用更快的GPU
- 今天,我們將一次性宣布多條與云 GPU 相關(guān)的消息。首先,Google 云端平臺(tái) (GCP) 的性能將隨著 NVIDIA P100 GPU 測(cè)試版的公開發(fā)布獲得進(jìn)一步提升。第二,Google 計(jì)算引擎現(xiàn)已普遍采用 NVIDIA K80 GPU。第三,我們很高興地宣布 K80 和 P100 GPU 均將推出階梯使用折扣。 云 GPU 可以加快工作負(fù)載處理速度,包括機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理、地球物理數(shù)據(jù)處理、模擬、地震分析、分子建模、基因組學(xué)及更多高性能計(jì)算用例。 NVIDIA Tesla P100
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英偉達(dá)如芒刺在背?BAT為啥都選擇了AMD的深度學(xué)習(xí)GPU處理器
- 百度、騰訊和京東成為AMD的EPYC服務(wù)器/數(shù)據(jù)中心處理器的新客戶。中國(guó)企業(yè)也可以推動(dòng)AMD進(jìn)入GPU深度學(xué)習(xí)加速領(lǐng)域。 英偉達(dá)的自動(dòng)駕駛汽車合作伙伴-百度是第一家在其數(shù)據(jù)中心中采用AMD的Radeon Instinct深度學(xué)習(xí)GPU處理器的中國(guó)公司。 AMD發(fā)布Threadripper,英偉達(dá)樂觀其成,但是對(duì)Radeon Instinct它就沒有這么好的心情了。數(shù)據(jù)中心可以使用AMD的GPU和CPU來(lái)優(yōu)化Infinity Fabric。 Google、騰訊、亞馬遜、微軟和Faceb
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盡管財(cái)報(bào)很漂亮 英偉達(dá)GPU在人工智能方面的競(jìng)爭(zhēng)力被嚴(yán)重高估?
- 歸根到底,英偉達(dá)是一家高科技行業(yè)底層技術(shù)制造商,而從歷史經(jīng)驗(yàn)來(lái)看,從來(lái)沒有一家這種類型的公司能夠獲得長(zhǎng)期的成功。 英偉達(dá)股票的爆發(fā)性表現(xiàn)主要來(lái)源于人們對(duì)其人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的美好憧憬,而從實(shí)際情況來(lái)看,它在這兩個(gè)方面并不具備真正的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 長(zhǎng)期來(lái)看,英偉達(dá)在人工智能領(lǐng)域的銷售額和在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的營(yíng)收并不樂觀。 英偉達(dá)的芯片很不錯(cuò),它應(yīng)該算是一家好公司,但是它的出色程度并不足以支撐其當(dāng)前的股價(jià)。英偉達(dá)在其主要的幾個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域取得了不錯(cuò)的增長(zhǎng),但是它當(dāng)前的股價(jià)主要來(lái)自于人們對(duì)它在人工智能
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蘋果可能找上AMD打造自家GPU
- 蘋果(Apple)在繪圖處理器(GPU)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品方面沒有專利或原始智能財(cái)產(chǎn),蘋果是在以ARM系統(tǒng)級(jí)芯片(SoC)基礎(chǔ)上打造的A系列移動(dòng)應(yīng)用處理器中,使用英國(guó)芯片公司ImaginationTechnologies的PowerVR移動(dòng)GPU專利技術(shù),而蘋果是否可以在不侵犯ImaginationTechnologies的專利下打造自己的GPU? SeekingAlpha報(bào)導(dǎo)指出,2016年4月,蘋果正在為未來(lái)的iPhone和iPad機(jī)型設(shè)計(jì)自己的GPU,因此宣布停止與英國(guó)芯片設(shè)計(jì)公司Imagin
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AMD第2季財(cái)報(bào)嗅到復(fù)興契機(jī) 能否見到果實(shí)仍待時(shí)間檢驗(yàn)
- AMD(AMD)近日發(fā)布2017年第2季財(cái)報(bào),雖然依舊尚未創(chuàng)造獲利,不過第2季凈損1,600萬(wàn)美元已明顯較上一季的凈損7,300萬(wàn)美元有所改善,營(yíng)收12.2億美元同樣年增達(dá)19%,均超越市場(chǎng)分析師預(yù)期,整體而言AMD第2季從營(yíng)收成長(zhǎng)及資產(chǎn)負(fù)債表健康程度來(lái)看,均取得顯著的積極進(jìn)展,主要受惠于核心中央處理器(CPU)及繪圖芯片(GPU)業(yè)務(wù)成長(zhǎng)所帶動(dòng),另市場(chǎng)也看好AMD其他業(yè)務(wù)前景,但即使AMD逐漸見到反轉(zhuǎn)契機(jī),是否真能借由新產(chǎn)品線帶動(dòng)營(yíng)收、獲利大幅成長(zhǎng),甚至對(duì)英特爾(Intel)形成威脅性,仍待時(shí)間檢驗(yàn)
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攪局者接連到來(lái) 移動(dòng)GPU市場(chǎng)格局生變
- 當(dāng)前的手機(jī)GPU市場(chǎng)中,表面上高通、ARM和IMG三家廝殺的慘烈。英特爾和英偉達(dá)二家桌面大佬的加入,讓一潭渾水變得更渾;隨后三星宣布自家手機(jī)GPU已經(jīng)研發(fā)成功,蘋果幾乎要與IMG絕交來(lái)研發(fā)GPU,七國(guó)之爭(zhēng)最后將變?yōu)楦咄?、ARM、蘋果和三星的四國(guó)殺。 天下三分亂勝桌面GPU 與桌面端被英偉達(dá)、英特爾和AMD三家瓜分的GPU市場(chǎng)不同,手機(jī)GPU領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)要亂的多。 高通占據(jù)了技術(shù)和專利優(yōu)勢(shì),而助攻其霸占手機(jī)GPU領(lǐng)域的還是AMD。盡管GPU業(yè)務(wù)發(fā)展時(shí)間較短,高通的手機(jī)GPU處理器Ad
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Nvidia探索將多GPU封裝到一塊:輕松打破舊架構(gòu)極限
- 商業(yè)計(jì)算、可選研究、以及 4K 多屏游戲等需求,不斷推升著對(duì)現(xiàn)代 GPU 的性能需求。根據(jù)一份近期的研究報(bào)告,Nvidia 認(rèn)為正在迅速接近當(dāng)前 GPU 架構(gòu)模型的極限,因此需要尋找新的方法去攻堅(jiān)。當(dāng)前這個(gè)想法仍處于模擬階段,但文中提到的“多芯片模塊 GPU”(MCM-GPU)的概念,有望最終將多顆 GPU 模塊整合到一處。 在意識(shí)到 Nvidia 將很快難以通過當(dāng)前架構(gòu)榨取 GPU 性能之后,亞利桑那州立大學(xué)、英偉達(dá)、德州大學(xué)奧斯汀分校、以及
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hopper gpu介紹
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歡迎您創(chuàng)建該詞條,闡述對(duì)hopper gpu的理解,并與今后在此搜索hopper gpu的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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