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MulticoreWare與Imagination一同按下汽車計算工作負(fù)載的“加速鍵”2024-01-09 08:27
MulticoreWareInc與ImaginationTechnologies共同宣布已在德州儀器TDA4VM處理器上實現(xiàn)了GPU計算，不僅使算力提升了約50GFLOPS，而且還實現(xiàn)了自動駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）常見工作負(fù)載性能的躍升。此次合作使得在高分辨率（3200x2000）圖像上使用GPU運行StereoBM（StereoBlockMatc -
Nature：當(dāng)AI遇見量子計算，會引發(fā)科學(xué)革命嗎？2024-01-06 08:27
我們可以將其稱為未來計算的復(fù)仇者聯(lián)盟。將兩個科技界最熱門的術(shù)語——機器學(xué)習(xí)和量子計算機結(jié)合起來，就形成了量子機器學(xué)習(xí)（quantummachinelearning）。就像《復(fù)仇者聯(lián)盟》的漫畫書和電影將一群超級英雄集結(jié)起來，形成了一個夢幻團(tuán)隊，這一組合很可能會吸引大量關(guān)注。但無論在科技還是小說領(lǐng)域，制定一個好的情節(jié)都是至關(guān)重要的。如果量子計算機能夠以足夠大的規(guī) -
什么是機器學(xué)習(xí)？它的重要性體現(xiàn)在哪2024-01-05 08:27
機器學(xué)習(xí)是一種人工智能（AI）的子領(lǐng)域，旨在使計算機系統(tǒng)通過經(jīng)驗自動學(xué)習(xí)和改進(jìn)，而無需明確地進(jìn)行編程。它側(cè)重于開發(fā)算法和模型，使計算機能夠從數(shù)據(jù)中提取模式、進(jìn)行預(yù)測和做出決策，而無需顯式地指示特定任務(wù)的解決方法。機器學(xué)習(xí)的重要性體現(xiàn)在幾個方面數(shù)據(jù)處理能力：在當(dāng)今數(shù)字化時代，我們產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。機器學(xué)習(xí)能夠處理和分析這些龐大的數(shù)據(jù)集，從中提取有價值的信息和見 -
GPU：大數(shù)據(jù)時代的強力引擎2024-01-04 08:27
現(xiàn)如今，我們正身處于數(shù)據(jù)爆炸的時代，大規(guī)模的數(shù)據(jù)正在重新定義著科技和商業(yè)的規(guī)則。GPU（GraphicsProcessingUnit，圖形處理單元）技術(shù)已經(jīng)成為科技創(chuàng)新的關(guān)鍵利器，極大地提高了系統(tǒng)精度和方案開發(fā)速度。無論是圖像識別、語音文字處理、機器翻譯（MT），還是自動駕駛、虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）等行業(yè)應(yīng)用，GPU在大數(shù)據(jù)存儲、清洗、預(yù)處理以及 -
2023年度十大科技名詞2024-01-03 08:27
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Kaggle知識點：訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的7個技巧2023-12-30 08:27
科學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用隨機梯度下降進(jìn)行訓(xùn)練，模型權(quán)重使用反向傳播算法進(jìn)行更新。通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決的優(yōu)化問題非常具有挑戰(zhàn)性，盡管這些算法在實踐中表現(xiàn)出色，但不能保證它們會及時收斂到一個良好的模型。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的新示例之間取得平衡。七個具體的技巧，可幫助您更快地訓(xùn)練出更好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。學(xué)習(xí)和泛化使用反向傳播設(shè)計和訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)需要做出許多看似任 -
Imagination劉國軍：緊抓異構(gòu)計算機遇，推進(jìn)各類生態(tài)建設(shè)2023-12-28 08:27
作為當(dāng)前最受關(guān)注的芯片類型之一，GPU市場有多類角色正參與競跑。雖然英偉達(dá)的地位目前不可撼動，但也有諸多新興GPU公司在積極追趕。對于新創(chuàng)公司來說，成功設(shè)計一款GPU芯片，除了自身設(shè)計能力，最為關(guān)鍵的就是IP核、EDA工具等。目前全球市場中，如需GPUIP就繞不開具有領(lǐng)先地位的Imagination公司。這是一家總部位于英國，于2017年被凱橋資本收購的企業(yè) -
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何學(xué)習(xí)預(yù)測的？2023-12-27 08:27
作為一名程序員，我們習(xí)慣于去了解所使用工具、中間件的底層原理，本文則旨在幫助大家了解AI模型的底層機制，讓大家在學(xué)習(xí)或應(yīng)用各種大模型時更加得心應(yīng)手，更加適合沒有AI基礎(chǔ)的小伙伴們。GPT與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系GPT想必大家已經(jīng)耳熟能詳，當(dāng)我們與它進(jìn)行對話時，通常只需關(guān)注自己問出的問題（輸入）以及GPT給出的答案（輸出），對于輸出內(nèi)容是如何產(chǎn)生的，我們一無所知，它就 -
揭秘：實時渲染、離線渲染、云渲染和混合渲染的區(qū)別2023-12-26 08:27
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一文讀懂：什么是“算力”？2023-12-22 08:27