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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(yùn)算工作的微處理器。
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用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程（一）
這是一個手把手教你學(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)的檢測問題。
2017-02-13 標(biāo)簽：CPUGPU卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2938 0
使用OpenVINO在Stable Diffusion V2.1上實(shí)現(xiàn)AI硬件加速的方法
隨著 AIGC 模型越來越強(qiáng)大，并取得了更驚人的結(jié)果，任意運(yùn)行 AIGC 模型, 比如 Stable Diffusion，對于開發(fā)人員來說仍然面臨一些挑...
這次講到并行算法設(shè)計，什么叫并行算法設(shè)計。每個人的理解都不太一樣，在GPU中，我的理解就是：設(shè)計block和thread的workload，說白了就是要...
關(guān)于基于RISC-V架構(gòu)的開源GPU開發(fā)方案
開源GPU的時代可能會到來。眾所周知，RISC-V架構(gòu)使小型公司無需支付專利使用費(fèi)即可開發(fā)專用的處理器和微控制器?；赗ISC-V的片上系統(tǒng)（SoC），...
GPU比CPU更快的原因并行處理能力：GPU可以同時處理多個任務(wù)和數(shù)據(jù)，而CPU通常只能一次處理一項(xiàng)任務(wù)。這是因?yàn)镚PU的架構(gòu)使得它可以同時處理多個核心...
為了進(jìn)一步評估研究方法在下游任務(wù)上（即分割、檢測和實(shí)例分割）的效率，本文將骨干網(wǎng)與常用的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）模塊結(jié)合起來，并對其 FPS 和 GPU...
2024-01-31 標(biāo)簽：gpu感知算法Transformer 2901 0
深度剖析AI網(wǎng)絡(luò)中GPU與光模塊配比及需求
市場上存在多種計算光模塊與GPU比例的方法，導(dǎo)致結(jié)果不相同。造成這些差異的主要原因是不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中光模塊數(shù)量的波動。所需的光模塊的準(zhǔn)確數(shù)量主要取決于幾個...
無論是求解10萬個單元還是1億個單元的模型，傳統(tǒng)的減少仿真時間的方法都是使用大量CPU進(jìn)行求解。
使用Intel圖形性能分析器從游戲開發(fā)中獲得最佳性能
使用英特爾?圖形性能分析器，從游戲開發(fā)中獲得最佳性能。
如何有效處理大規(guī)模用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行廣告推薦？
其中g(shù)(xt?τt) 是訓(xùn)練樣本的損失函數(shù)在τt個更新之前的模型上的 梯度。而τt的大小一般與計算機(jī)數(shù)量成正比：當(dāng)計算機(jī)數(shù)量增多，xt?τt與xt相差就...
2019-05-25 標(biāo)簽：cpugpu機(jī)器學(xué)習(xí) 2885 0
FPGA 是一堆晶體管，你可以把它們連接(wire up)起來做出任何你想要的電路。它就像一個納米級面包板。使用 FPGA 就像芯片流片，但是你只需要買...
如何使用triton的language api來實(shí)現(xiàn)gemm的算子
前言 通過前兩章對于triton的簡單介紹，相信大家已經(jīng)能夠通過從源碼來安裝triton，同時通過triton提供的language前端寫出自己想要的一...
按照軟件級別，SIMT層面，流式多處理器由線程塊組成，每個線程塊由多個線程束組成；SIMD層面，每個線程束內(nèi)部在同一時間執(zhí)行相同指令，對應(yīng)不同數(shù)據(jù)，由統(tǒng)...
數(shù)字化的生活方式和新興的物聯(lián)網(wǎng)與云端計算及數(shù)據(jù)服務(wù)的快速增長密不可分。云是全新的生活與工作方式的中心。
2020-09-28 標(biāo)簽：fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賽靈思 2836 0
CUDA是NVIDIA的一種用于GPU編程的技術(shù)，CUDA核心是GPU上的一組小型計算單元，它們可以同時執(zhí)行大量的計算任務(wù)。
2023-01-08 標(biāo)簽：gpuNVIDIA技術(shù)CUDA 2834 0
Xeon PHI集群深度學(xué)習(xí)框架Caffe和Tensorflow的性能優(yōu)化
In this talk, we analyze the performance characteristics of Caffe* and Tenso...
2018-10-19 標(biāo)簽：gpu編碼深度學(xué)習(xí) 2826 0
首先，文章使用GPU最擅長處理的工作負(fù)載：通用矩陣乘(GEMM)來跑GPU的benchmark(什么是GEMM請移步https://spatial-la...
GPU和FPGA都是現(xiàn)代計算機(jī)技術(shù)中的高性能計算設(shè)備，具有不同的特點(diǎn)和應(yīng)用場景。本文將詳細(xì)介紹GPU和FPGA的工作原理及其區(qū)別。
媒體應(yīng)用程序開發(fā)人員：獲取有關(guān)添加硬件加速的提示和技巧，并利用英特爾GPU功能，通過先進(jìn)的英特爾媒體軟件工具加速您的媒體代碼。 為您解鎖更高的性能，質(zhì)量和效率
新基建推動5G通信與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心雙線發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲及計算處理的需求激增，核心運(yùn)算處理器的速度要求變高，運(yùn)算量增多；如何為處理器提供高品質(zhì)的穩(wěn)定電源輸出...
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