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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，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動設(shè)備（如平板電腦、智能手機(jī)等）上圖像運算工作的微處理器。
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如何基于Kahn處理網(wǎng)絡(luò)定義AI引擎圖形編程模型
本白皮書探討了如何基于 Kahn 處理網(wǎng)絡(luò)（ KPN ）定義 AI 引擎圖形編程模型。KPN 模型有助于實現(xiàn)數(shù)據(jù)流并行化，進(jìn)而提高系統(tǒng)的整體性能。
基于數(shù)字存內(nèi)處理芯片的GPU的大規(guī)模計算系統(tǒng)
PIM 是指將計算單元與隨機(jī)存取存儲器 (DRAM) 集成在單個芯片上。這項技術(shù)有望有助于提高龐大的人工智能 (AI) 的性能。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算會通過網(wǎng)絡(luò)中的每個層。對于給定層，每個神經(jīng)元的值通過相乘和累加上一層的神經(jīng)元值和邊權(quán)重來計算。計算非常依賴于多重累積運算。DNN計算包括正向...
2023-02-28 標(biāo)簽：fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 974 0
為了完成任何事情，我們需要一些方法來存儲和操作數(shù)據(jù)。通常，我們需要對數(shù)據(jù)做兩件重要的事情：（i）獲取它們；(ii) 一旦它們進(jìn)入計算機(jī)就對其進(jìn)行處理。如...
2023-06-02 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)GPUpytorch 971 0
培訓(xùn)大型深層學(xué)習(xí)模式需要大型數(shù)據(jù)集。亞馬遜簡單存儲服務(wù)(Amazon S3)是用于儲存大型培訓(xùn)數(shù)據(jù)集的可縮放云點存儲服務(wù)。 機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)實踐者需要高...
2023-09-04 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)gpu亞馬遜 967 0
本文轉(zhuǎn)自：字符無限科技玩游戲時遇到畫面掉幀、操作延遲，大概率和一個叫DrawCall的指標(biāo)有關(guān)。它是游戲渲染的核心環(huán)節(jié)，也是性能優(yōu)化繞不開的坎，哪怕是U...
GPU經(jīng)常與人工智能同時提及，其中一個重要原因在于AI與3D圖形處理本質(zhì)上屬于同一類問題——它們都適用極易并行計算。什么是極易并行計算？極易并行計算指的...
從中長期來看，ChatGPT的火爆以及中國版ChatGPT的陸續(xù)推出，對通用GPU有著巨大的需求。
圖形用戶界面（GUI）如今幾乎無處不在——從智能手機(jī)、電視，到汽車中控系統(tǒng)。過去十年中，GUI的復(fù)雜度持續(xù)提升，從簡單背景與基本圖標(biāo)，發(fā)展為充滿3D元素...
TPS51217 用于筆記本電腦電源的 3V 至 28V、20A 同步 D-CAP 降壓控制器數(shù)據(jù)手冊
TPS51217 是一款小型單降壓控制器，具有 自適應(yīng)導(dǎo)通時間 D-CAP? 模式。該器件適用于低輸出 電壓、大電流、PC 系統(tǒng)電源軌和類似的負(fù)載點 （...
假如我們想要錄制一段聲音，模擬信號的做法是把所有的聲音信息用一段連續(xù)變化的電磁波或電壓信號原原本本地記錄下來。而按照一定的規(guī)則將其轉(zhuǎn)換為一串二進(jìn)制數(shù)0和...
將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于數(shù)字圖像以提高臨床分析的準(zhǔn)確性和再現(xiàn)性
使用 cuCIM 和 NVIDIA GPUDirect 存儲加速數(shù)字病理工作流程
FPGA和GPU加速的視覺SLAM系統(tǒng)中特征檢測器研究
特征檢測是SLAM系統(tǒng)中常見但耗時的模塊，隨著SLAM技術(shù)日益廣泛應(yīng)用于無人機(jī)等功耗受限平臺，其效率優(yōu)化尤為重要。本文首次針對視覺SLAM流程開展硬件加...
Al算力對高效電源提出新需求，背面供電技術(shù)蓄勢待發(fā)：越來越高度化的集成會造成針對加速芯片的電源解決方案越來越復(fù)雜，方案需要不同電壓、不同路的多路輸入，這...
2024-03-05 標(biāo)簽：gpu深度學(xué)習(xí)AI芯片 900 0
當(dāng)人工智能推理模型不確定時，計算環(huán)境應(yīng)該是什么樣子？
自動駕駛可能是最好的例子，改進(jìn)的人工智能模型研究正以瘋狂的速度進(jìn)行。當(dāng)人工智能推理模型不確定時，計算環(huán)境應(yīng)該是什么樣子？
傳統(tǒng)計算機(jī)視覺對比深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)是一種技術(shù)，它使用一種稱為梯度反向傳播的優(yōu)化技術(shù)來生成“程序”(也稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”)，就像上面故事中學(xué)者學(xué)生編寫的那些程序一樣。
2024-03-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu人工智能 879 0
GPT-2 在此等體量的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，我們來觀察計算成本 (通過浮點運算數(shù)來衡量) 與模型性能 (通過驗證集上的損失來衡量) 的聯(lián)動關(guān)系。
2023-03-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu深度學(xué)習(xí) 847 0
進(jìn)一步使用專用PL ATFORMS和Accel.ERATORS從應(yīng)用程序處理器到GPU，從加速器到平臺。
人工智能（AI）不僅是一項技術(shù)突破，它更是軟件編寫、理解和執(zhí)行方式的一次永久性變革。傳統(tǒng)的軟件開發(fā)基于確定性邏輯和大多是順序執(zhí)行的流程，而如今這一范式正...
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