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圖形處理器(英語(yǔ):Graphics Processing Unit,縮寫:GPU),又稱顯示核心、視覺(jué)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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使用NVIDIA數(shù)學(xué)庫(kù)加速GPU應(yīng)用程序
加速 GPU 應(yīng)用程序的主要方法有三種:編譯器指令、編程語(yǔ)言和預(yù)編程庫(kù)。編譯器指令,例如 OpenACC a 允許您順利地將代碼移植到 GPU 以使...
淺談FFmpeg在 Intel GPU上的應(yīng)用技術(shù)
英特爾提供了一套基于VA-API/Media SDK的硬件加速方案,通過(guò)在FFmpeg中集成Intel GPU的媒體硬件加速能力,提供更多的收益。本文來(lái)...
PA利用Tesla V100 GPU Tensor核心的強(qiáng)大計(jì)算力縮短模型訓(xùn)練時(shí)間、提升模型迭代速度
阿里巴巴PAI團(tuán)隊(duì)的自動(dòng)混合精度轉(zhuǎn)換在PAI平臺(tái)深度定制的Tensorflow框架PAI-TensorFlow的計(jì)算圖優(yōu)化引擎中實(shí)現(xiàn)。雖然相比于模型代碼...
2019-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu阿里巴巴 8.2k 0
如何用Ubuntu14.04搭建GPU版本的Apollo3.5平臺(tái)
寫在前面:在安裝Apollo內(nèi)核之前先卸載 NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)(參考編譯GPU版本的Apollo(可選)第1步),因?yàn)锳pollo內(nèi)核是實(shí)時(shí)系統(tǒng),而默...
2019-03-08 標(biāo)簽:gpuubuntu自動(dòng)駕駛 8.2k 0
基于NVIDIA GPU加速機(jī)器學(xué)習(xí)模型推理
Google Cloud 的 Dataflow 是一個(gè)托管服務(wù),用于執(zhí)行各種各樣的數(shù)據(jù)處理模式,包括流式處理和批處理分析。它最近添加了 GPU 支持 現(xiàn)...
本文的其余部分將展示如何將 NVIDIA 運(yùn)營(yíng)商與自定義邊緣平臺(tái)集成。它包括驅(qū)動(dòng)程序預(yù)安裝和驅(qū)動(dòng)程序容器方法的逐步過(guò)程。
2022-04-15 標(biāo)簽:運(yùn)營(yíng)商NVIDIAgpu 8.1k 0
詳細(xì)解析GPU的算法的3大優(yōu)勢(shì)以及并行化的研究問(wèn)題
GPU計(jì)算的目的即是計(jì)算加速。相比于CPU,其具有以下三個(gè)方面的優(yōu)勢(shì): 1 并行度高:GPU的Core數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于CPU,從而GPU的任務(wù)并發(fā)...
摩爾定律所說(shuō)的“指數(shù)發(fā)展曲線”的真正意義
讓我們?cè)賮?lái)看圖2。如果從2018年的情況開(kāi)始看,那么整個(gè)20世紀(jì)中每十年一次的性價(jià)比翻倍,在曲線上看就是平的,顯得幾乎無(wú)足輕重。一個(gè)人看了圖2,可能會(huì)對(duì)...
GPU如何加速人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算速度
計(jì)算就是計(jì)算,數(shù)學(xué)上都是一樣的,1+1用什么算都是2,CPU算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是可以的,算出來(lái)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)放到實(shí)際應(yīng)用中效果也很好,只不過(guò)速度會(huì)很慢罷了。
2019-01-08 標(biāo)簽:GPU人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 8k 0
a17芯片提升多少 蘋果A17芯片相較于前代A16在單核性能上提升了約60%,多核性能提升了約43%。 蘋果a17芯片此次提升幅度超乎想象,同時(shí)也給AR...
全志A40和A50的區(qū)別 A40i處理器架構(gòu)設(shè)計(jì)分析
全志A50相對(duì)于A40來(lái)說(shuō),在處理器性能、GPU性能和視頻解碼能力方面略為突出。這使得A50更適合處理更為復(fù)雜的應(yīng)用需求,如高清視頻播放、游戲等。對(duì)于一...
2023-08-05 標(biāo)簽:處理器嵌入式系統(tǒng)GPU 7.9k 0
混合精度訓(xùn)練的優(yōu)勢(shì)!將自動(dòng)混合精度用于主流深度學(xué)習(xí)框架
僅通過(guò)添加幾行代碼,TensorFlow、PyTorch和MXNet中的自動(dòng)混合精確功能就能助力深度學(xué)習(xí)研究人員和工程師基于NVIDIA Volta和T...
2019-04-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu深度學(xué)習(xí) 7.9k 0
淺析移動(dòng)GPU廠商的發(fā)展史及其核心技術(shù)
人工智能的飛速發(fā)展,需要強(qiáng)大的算力作為支撐,這背后NIVIDIA可謂是當(dāng)之無(wú)愧的功臣。NIVIDIA先進(jìn)的GPU技術(shù)和優(yōu)異的軟件生態(tài),使其在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而...
超算網(wǎng)絡(luò)中的主流拓?fù)浼軜?gòu)
傳統(tǒng)的樹(shù)形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?,帶寬是逐層收斂的,?shù)根處的網(wǎng)絡(luò)帶寬要遠(yuǎn)小于各個(gè)葉子處所有帶寬的總和。而Fat-Tree則更像是真實(shí)的樹(shù),越到樹(shù)根,枝干越粗,即:從...
最近在做OpenCV相關(guān)的項(xiàng)目時(shí)發(fā)現(xiàn),在跑dnn模型時(shí)如果單純只使用cpu幀率會(huì)非常低,有時(shí)甚至一兩秒才刷一幀的圖像出來(lái),需要使用硬件加速,所以在各大論...
深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理方面的研究進(jìn)展
要是關(guān)注深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理方面的研究進(jìn)展,我相信你一定聽(tīng)說(shuō)過(guò)Attention Model(后文有時(shí)會(huì)簡(jiǎn)
2018-07-19 標(biāo)簽:GPU人工智能深度學(xué)習(xí) 7.9k 0
GPU服務(wù)器的詳細(xì)介紹和工作原理說(shuō)明
眾所周知,GPU是圖形處理器,在很多任務(wù)中,GPU占據(jù)著重要作用,如深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。為增進(jìn)大家對(duì)GPU的了解,本文將對(duì)GPU服務(wù)器加以介紹,并對(duì)GPU的工...
本文首先介紹了FPGA的概念及優(yōu)勢(shì),其次介紹了FPGA和GPU在性能、功耗等方面進(jìn)行了對(duì)比,最后介紹了FPGA主要的應(yīng)用領(lǐng)域及市場(chǎng)前景。
VR/AR一體機(jī)是將獨(dú)立運(yùn)算系統(tǒng)、光學(xué)顯示系統(tǒng)、音頻系統(tǒng)、感知交互系統(tǒng)高度集成在一體空間的頭戴式智能裝備。在逐漸智能化發(fā)展的同時(shí),也在向輕薄化、高性能和...
CPU由運(yùn)算器、控制器和寄存器及實(shí)現(xiàn)它們之間聯(lián)系的數(shù)據(jù)、控制及狀態(tài)的總線 構(gòu)成。CPU的能力高低直接影響了整個(gè)電腦的運(yùn)行速度。
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