FPGA比CPU和GPU快的原因

CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行，共享內(nèi)存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本質(zhì)上是因為其無指令，無共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)所決定的。

2018-04-02 標簽：FPGACPUGPU 9.6萬 0

驍龍845究竟是如何增強移動體驗？

作為全球首個支持 Cat.18 下載速度的調(diào)制解調(diào)器，驍龍 X20 集成在驍龍845 芯片組中，提供高達 1.2Gbps 的下載速度，比上一代旗艦調(diào)制解...

2018-04-01 標簽：GPU人工智能驍龍845 8530 0

重獲被浪費的時間，這款A(yù)I應(yīng)用讓醫(yī)生有更多時間關(guān)注患者

初創(chuàng)公司LexiconAI正在致力于使用AI技術(shù)自動化電子病歷記錄過程。

2018-03-29 標簽：GPUAI 3428 0

GPU中的命令處理器究竟如何工作？

命令處理器CP（Command Processor）是GPU中用來獲取從CPU中生成的命令，并進行解釋的處理單元。

2018-03-29 標簽：GPU 6010 0

比谷歌快46倍！GPU助力IBM Snap ML，40億樣本訓(xùn)練模型僅需91.5秒

在為這樣的大規(guī)模應(yīng)用部署GPU加速時，出現(xiàn)了一個主要的技術(shù)挑戰(zhàn)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)太大而無法存儲在GPU上可用的存儲器中。因此，在訓(xùn)練期間，需要有選擇地處理數(shù)據(jù)并...

2018-03-26 標簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU 4589 0

深度學(xué)習框架只為GPU? 答案在這里

目前大多數(shù)的機器學(xué)習是在處理器上完成的，大多數(shù)機器學(xué)習軟件會針對GPU進行更多的優(yōu)化，甚至有人認為學(xué)習加速必須在GPU上才能完成，但事實上無論是運行機器...

2018-03-14 標簽：fpgagpu人工智能 8432 0

解析GPU與CPU設(shè)計目的區(qū)別以及使用GPU的兩種方式

GPU 是并行編程模型，和CPU的串行編程模型完全不同，導(dǎo)致很多CPU 上優(yōu)秀的算法都無法直接映射到GPU 上，并且GPU的結(jié)構(gòu)相當于共享存儲式多處理結(jié)...

2018-02-02 標簽：cpugpu 6922 0

簡單解析GPU和CPU在并行計算方面的5個不同

1任務(wù)數(shù)量CPU 適合比較少量的任務(wù)，而 GPU 則適合做大量的任務(wù)。

2018-02-02 標簽：cpugpu并行計算 8726 0

簡單分析GPU與CPU在繪圖處理方式的優(yōu)缺點

關(guān)于繪圖和動畫有兩種處理的方式：CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）。

2018-01-19 標簽：cpugpu繪圖 1.1萬 0

詳細解析GPU的算法的3大優(yōu)勢以及并行化的研究問題

GPU計算的目的即是計算加速。相比于CPU，其具有以下三個方面的優(yōu)勢： 1 并行度高：GPU的Core數(shù)遠遠多于CPU，從而GPU的任務(wù)并發(fā)...

2018-01-19 標簽：gpu并行化 7785 0

將TVM用于移動端常見的ARM GPU，提高移動設(shè)備對深度學(xué)習的支持能力

隨著深度學(xué)習不斷取得進展，開發(fā)者們對在移動設(shè)備上的部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需求也與日俱增。和我們之前在桌面級GPU上做過的嘗試類似，把深度學(xué)習框架移植到移動端需要...

2018-01-18 標簽：armgpu深度學(xué)習 1.1萬 0

如何利用深度學(xué)習硬件的閑置算力自動挖礦？

如果沒有 GPU，現(xiàn)代深度學(xué)習是不可能發(fā)展到今天的水平的。即使是 MNIST 數(shù)據(jù)集上的簡單示例算法在 GPU 和 CPU 上運行速度的 差別也有 10...

2018-05-22 標簽：gpu深度學(xué)習比特幣 3355 0

怎樣將GPU作為CPU的協(xié)處理器工作

協(xié)處理器，一種芯片，用于減輕系統(tǒng)微處理器的特定處理任務(wù)。CPU的縮寫，譯為中央處理器。也做叫微處理器。指具有運算器和控制器功能的大規(guī)模集成電路。GPU圖...

2018-01-09 標簽：cpugpu協(xié)處理器 1.2萬 0