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不可忽視的英偉達 GPU 與阿里「暖科技」AI 推理應(yīng)用的遍地開花
- 技術(shù)像暖流一樣浸潤到日常使用中的每一寸發(fā)膚，可觸摸、可享受、可親近。
- 關(guān)鍵字： 英偉達 GPU 阿里巴巴 AI 機器學(xué)習(xí)
Nvidia聚焦數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能鞏固其GPU芯片地位
- 盡管自己的下一代GPU芯片要到明年才會推出，但在本周開幕的GPU Technology Conference(GTC)大會上，Nvidia把重點放在了一系列新設(shè)備和新服務(wù)上，旨在鞏固自身芯片在計算機圖形、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能等領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。 本周在美國圣克拉拉舉行的年度GTC大會上，Nvidia推出了旨在加速數(shù)據(jù)科學(xué)的工作站新產(chǎn)品，以及基于RTX實時光線追蹤技術(shù)的服務(wù)器新產(chǎn)品。RTX是Nvidia去年底推出的一項技術(shù)，用于提供電影級質(zhì)量的圖像，以制作視頻游戲、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實。 這次新推
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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?，F(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(yīng)用，比如在半導(dǎo)體設(shè)計中加入優(yōu)化的物理設(shè)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
- 關(guān)鍵字： AI GPU
深度學(xué)習(xí)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(xué)家 Yann LeCun 在會上發(fā)表了主題演講「深度學(xué)習(xí)硬件：過去、現(xiàn)在和未來」，詳細介紹了深度學(xué)習(xí)研究的發(fā)展將如何影響未來硬件架構(gòu)。
- 關(guān)鍵字： 深度學(xué)習(xí) GPU
深度學(xué)習(xí)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(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)?！ ∪斯ぶ悄苁怯嬎銠C科學(xué)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(yīng)的智能機器，該領(lǐng)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(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)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>
- 關(guān)鍵字： GPU FPGA
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(shè)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?！ magination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
- 關(guān)鍵字： Imagination GPU
超深度學(xué)習(xí)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(dǎo)權(quán)，極力宣傳“深度學(xué)習(xí)模型”，把“深度學(xué)習(xí)模型”神化，同時又拋出了各種類型的“深度學(xué)習(xí)模型”的開源程序，以及大型GPU服務(wù)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(xué)習(xí)模型”的所以然，思想被限制?！ ∑鋵?，“深度學(xué)習(xí)模型”，存在著訓(xùn)練不可能得到最佳解，作為補救措施的SGD也
- 關(guān)鍵字： 超深度學(xué)習(xí) GPU
GPU如何訓(xùn)練大批量模型？方法在這里
- 深度學(xué)習(xí)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(xùn)練大批量模型?通過本文介紹的方法，我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個訓(xùn)練樣本大于 GPU 內(nèi)存時，在單個或多個 GPU 服務(wù)器上訓(xùn)練模型?！ 》植际接嬎恪 ?018 年的大部分時間我都在試圖訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yù)訓(xùn)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(xué)習(xí)
- 關(guān)鍵字： GPU Python
GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片“爭奇斗艷”
- AI芯片是當(dāng)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(yīng)用，就必然要通過芯片實現(xiàn)?！ ≌凙I芯片，就必須先對AI下一個定義。在萊迪斯半導(dǎo)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(luò)”不是簡單定義為某類產(chǎn)品，而是一個新的設(shè)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(luò)是用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的結(jié)果?！蹦墙裉煨【幘徒o大家剖析四大AI芯片。 四大AI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
- 關(guān)鍵字： GPU FPGA ASIC
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