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標(biāo)簽 > gpu
圖形處理器(英語:Graphics Processing Unit,縮寫:GPU),又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備(如平板電腦、智能手機(jī)等)上圖像運(yùn)算工作的微處理器。
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深度學(xué)習(xí)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)全解析
GANs真正的能力來源于它們遵循的對(duì)抗訓(xùn)練模式。生成器的權(quán)重是基于判別器的損失所學(xué)習(xí)到的。因此,生成器被它生成的圖像所推動(dòng)著進(jìn)行訓(xùn)練,很難知道生成的圖像...
基于CUDA技術(shù)的視頻顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案
NVIDIA 推出的CUDA(計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu))是基于GPU 進(jìn)行通用計(jì)算的開發(fā)平臺(tái),非常適合大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)計(jì)算。在GPU 流處理器架構(gòu)下用CUDA ...
一文解析Nvlink的誕生和技術(shù)演進(jìn)歷程
Nvlink-C2C是個(gè)錯(cuò)誤的技術(shù)路徑。 我仿佛記得Nvlink-C2C的主架構(gòu)師Wei wei是我大學(xué)同學(xué) ?有這么個(gè)模糊印象。 如果單純從技術(shù)的角度...
基于實(shí)時(shí)GPU的圖像模糊算法改進(jìn)——Kawase Blur和移動(dòng)框平均法
A Kawase blur a multi-pass filter where each pass uses results from the prev...
淺談機(jī)器視覺在工業(yè)自動(dòng)化中的應(yīng)用
視覺的使用并不僅僅在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域;我們也看到了相機(jī)在日常生活中的大量應(yīng)用,例如用于計(jì)算機(jī)、移動(dòng)設(shè)備,特別是在汽車中。
英特爾圖形性能分析器(GPA)中的實(shí)時(shí)分析工具介紹
Seth提供圖形監(jiān)視器,系統(tǒng)分析器和HUD。 這些組件構(gòu)成了英特爾圖形性能分析器中的實(shí)時(shí)分析工具。
網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對(duì)ResNet訓(xùn)練時(shí)間有什么影響
目前為止,我們使用的都是固定網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),即在CIFAR10上用單個(gè)GPU最快的DAWNBench記錄,經(jīng)過簡(jiǎn)單改變,我們將網(wǎng)絡(luò)達(dá)到94%精度的時(shí)間從341...
2018-11-17 標(biāo)簽:GPU網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 6k 0
移動(dòng)GPU經(jīng)典的Rogue架構(gòu)淺析 人工智能的新戰(zhàn)場(chǎng)
Rogue架構(gòu)是一種可編程的架構(gòu),能夠支持通用計(jì)算和圖形渲染。Rogue架構(gòu)針對(duì)頂點(diǎn)和像素的傳輸、計(jì)算數(shù)據(jù)在內(nèi)存之間的傳輸以及數(shù)據(jù)和計(jì)算核心之間的交互等...
你知道驅(qū)動(dòng)Alpha Go的是什么嗎?從GPU到FPGA和ASIC芯片
這兩條發(fā)展路線的主要區(qū)別在于,前者沿用馮·諾依曼架構(gòu),后者采用類腦架構(gòu)。你看到的每一臺(tái)電腦,采用的都是馮·諾依曼架構(gòu)。它的核心思路就是處理器和存儲(chǔ)器要分...
隨著BERT、GPT等預(yù)訓(xùn)練模型取得成功,預(yù)訓(xùn)-微調(diào)范式已經(jīng)被運(yùn)用在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、多模態(tài)語言模型等多種場(chǎng)景,越來越多的預(yù)訓(xùn)練模型取得了優(yōu)異的效果。
GPU管線各個(gè)階段知識(shí)點(diǎn)詳細(xì)的分析理解
GPU渲染流水線,是硬件真正體現(xiàn)渲染概念的操作過程,也是最終將圖元畫到2D屏幕上的階段。GPU管線涵蓋了渲染流程的幾何階段和光柵化階段,但對(duì)開發(fā)者而言,...
你會(huì)不會(huì)眼花繚亂,這么多的處理器,似乎真的讓我們不知道該怎么選擇呢?今天,我們破開云霧,好好說一說這幾款處理器,可能會(huì)給你帶來不一樣的體會(huì)呢。
英特爾加速卡實(shí)現(xiàn)視頻轉(zhuǎn)碼和流分析
隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,接入互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備越來越多,數(shù)據(jù)量也隨之飛速增長,而絕大多數(shù)數(shù)據(jù)流量都源自或者終止于數(shù)據(jù)中心。根據(jù)Cisco測(cè)算,從2015年至2020...
2018-10-13 標(biāo)簽:英特爾GPU互聯(lián)網(wǎng) 5.8k 0
認(rèn)識(shí)多種處理芯片的特性和實(shí)戰(zhàn)
以x86體系為代表的CPU已經(jīng)占有了桌面和服務(wù)器處理器的絕大部分份額,而且這個(gè)趨勢(shì)還在不斷增強(qiáng)。CPU具有兼容性強(qiáng)、易編程、應(yīng)用資源豐富、價(jià)格低廉的優(yōu)勢(shì)...
盤點(diǎn)GPU Fabric典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
當(dāng)前,許多超大規(guī)模廠商正在競(jìng)相構(gòu)建大型 GPU 集群,以適應(yīng)GenAI訓(xùn)練工作負(fù)載。本文探討了針對(duì)GenAI訓(xùn)練工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化的各種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),如M...
2023-12-03 標(biāo)簽:負(fù)載gpu拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 5.7k 0
利用2.5GPU年的算力在7個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了12000多個(gè)模型
基于這些全新的發(fā)現(xiàn)和研究結(jié)果,研究人員為解耦表示領(lǐng)域提出了四個(gè)可能的方向:1.在沒有歸納偏置的條件下給出非監(jiān)督解耦表示學(xué)習(xí)的理論結(jié)果是不可能的,未來的研...
2019-04-30 標(biāo)簽:谷歌gpu數(shù)據(jù)集 5.7k 0
GPU并行化編程優(yōu)點(diǎn)及未來發(fā)展趨勢(shì)
雖然GPU并不適用于所有問題的求解,但是我們發(fā)現(xiàn)那些對(duì)運(yùn)算力量耗費(fèi)巨大的科學(xué)命題都具備天然的“”特色。這類程序在運(yùn)行時(shí)擁有極高的運(yùn)算密度、并發(fā)線程數(shù)量和...
顯卡與cpu關(guān)系 顯卡和gpu是一個(gè)東西嗎 GPU和顯卡是什么關(guān)系?
在沒有GPU之前,基本上所有的任務(wù)都是交給CPU來做的。
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