相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優勢。同時，算法
2016-07-28 12:16:38
7350 目前大多數的機器學習是在處理器上完成的，大多數機器學習軟件會針對GPU進行更多的優化，甚至有人認為學習加速必須在GPU上才能完成，但事實上無論是運行機器學習的處理器還是優化的深度學習框架，都不
2018-03-14 18:29:098149 當一個人開始涉足深度學習時，擁有一塊高速GPU是一件很重要的事，因為它能幫人更高效地積累實踐經驗，而經驗是掌握專業知識的關鍵，能打開深入學習新問題的大門。如果沒有這種快速的反饋，我們從錯誤中汲取經驗的時間成本就太高了，同時，過長的時間也可能會讓人感到挫敗和沮喪。
2018-08-24 09:11:2580991 的主要有三種不同架構的器件種類：CPU，GPU，AI芯片/FPGA。CPU是一個通用架構芯片，其計算能力和數據帶寬相對受到限制，面對大計算量的深度學習就顯露出其缺點了。GPU含有大量的計算陣列，可以適用于大規模運算，而且其生態較為成熟和完整，所以現在包
2020-10-10 16:25:433349 
深度學習這幾年特別火，就像5年前的大數據一樣，不過深度學習其主要還是屬于機器學習的范疇領域內，所以這篇文章里面我們來嘮一嘮機器學習和深度學習的算法流程區別。
2023-09-06 12:48:401181 
一：深度學習DeepLearning實戰時間地點：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強化學習核心技術實戰時間地點： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報到 授課三天；提前環境部署 電腦
2021-01-09 17:01:54
深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以
2018-07-04 16:07:53
在未來的某個時候，人們必定能夠相對自如地運用人工智能，安全地駕車出行。這個時刻何時到來我無法預見；但我相信，彼時“智能”會顯現出更“切實”的意義。與此同時，通過深度學習方法，人工智能的實際應用能夠在
2022-11-11 07:55:50
深度學習在預測和健康管理中的應用綜述摘要深度學習對預測和健康管理（PHM）引起了濃厚的興趣，因為它具有強大的表示能力，自動化的功能學習能力以及解決復雜問題的一流性能。本文調查了使用深度學習在PHM
2021-07-12 06:46:47
深度學習常用模型有哪些？深度學習常用軟件工具及平臺有哪些？深度學習存在哪些問題？
2021-10-14 08:20:47
摘要與深度學習算法的進步超越硬件的進步，你如何確保算法明天是一個很好的適合現有的人工智能芯片下發展？，這些人工智能芯片大多是為今天的人工智能算法算法進化，這些人工智能芯片的許多設計都可能成為甚至在
2020-11-01 09:28:57
創客們的最酷“玩具” 智能無人機、自主機器人、智能攝像機、自動駕駛……今年最令硬件創客們著迷的詞匯，想必就是這些一線“網紅”了。而這些網紅的背后，幾乎都和計算機視覺與深度學習密切相關。 深度學習
2021-07-19 06:17:28
TensorFlow&TensorFlow-GPU：深度學習框架TensorFlow&TensorFlow-GPU的簡介、安裝、使用方法詳細攻略
2018-12-25 17:21:10
CPU優化深度學習框架和函數庫機器學***器
2021-02-22 06:01:02
具有深度學習模型的嵌入式系統應用程序帶來了巨大的好處。深度學習嵌入式系統已經改變了各個行業的企業和組織。深度學習模型可以幫助實現工業流程自動化，進行實時分析以做出決策，甚至可以預測預警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
深度學習如何改進（一）
2019-07-01 16:46:00
深度學習進程
2020-06-14 16:48:46
一：深度學習DeepLearning實戰時間地點：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強化學習核心技術實戰時間地點： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報到 授課三天；提前環境部署 電腦
2021-01-10 13:42:26
深度融合模型的特點，背景深度學習模型在訓練完成之后，部署并應用在生產環境的這一步至關重要，畢竟訓練出來的模型不能只接受一些公開數據集和榜單的檢驗，還需要在真正的業務場景下創造價值，不能只是為了PR而
2021-07-16 06:08:20
GPU 云鏡像和運行NGC 容器，來使用阿里云上的NVIDIA GPU計算平臺。NGC容器可以接入NVIDIA 優化的深度學習軟件，HPC應用，NVIDIA HPC 可視化工具和合作伙伴的應用。.阿里云
2018-04-04 14:39:24
的合著者之一，說：“深度學習是AI中最令人興奮的領域，因為我們已經看到了深度學習帶來的巨大進步和大量應用。雖然AI 和DNN 研究傾向于使用 GPU，但我們發現應用領域和英特爾下一代FPGA 架構之間
2017-04-27 14:10:12
現場可編程門陣列 (FPGA) 解決了 GPU 在運行深度學習模型時面臨的許多問題
在過去的十年里，人工智能的再一次興起使顯卡行業受益匪淺。英偉達 (Nvidia) 和 AMD 等公司的股價也大幅
2024-03-21 15:19:45
Mali GPU 支持tensorflow或者caffe等深度學習模型嗎？ 好像caffe2go和tensorflow lit可以部署到ARM，但不知道是否支持在GPU運行？我希望把訓練
2022-09-16 14:13:01
，高度模塊化，可擴展性）。 ? 同時支持卷積神經網絡和循環神經網絡，以及兩者的組合。? 在 CPU 和 GPU 上無縫運行。--摘自《Keras：基于-Python-的深度學習庫》
2018-06-04 22:32:12
`Nanopi深度學習之路這一系列的日記內容如下：1. 根據深度學習任務配置Nanopi2。2. 在Nanopi2上安裝Keras和TensorFlow。3. 在Nanopi2上部署一個訓練好的深度
2018-06-05 17:29:51
算法工程師修仙之路：Python深度學習（八）
2019-04-02 13:03:48
]`labview調用高性能YOLOV5：http://t.elecfans.com/c1659.html 讓你的CPU也可以運行最新深度學習模型labview調用高性能Tensorflow+YOLOV4：http://t.elecfans.com/c1553.html 讓你的GPU也可以運行最新深度學習模型
2021-06-03 16:38:25
。由于深度學習需要使用海量數據來進行業務訓練，因此計算資源需求很大，動則幾十上百個GPU，甚至上千GPU等等；同時訓練時間也很長，每次訓練都是以天、周或甚至月年為單位。但是，開源的分布式訓練框架，在保證
2018-08-02 20:44:09
，本周將會推出針對異構計算GPU實例GN5年付5折的優惠活動，希望能夠打造良好的AI生態環境，幫助更多的人工智能企業以及項目順利上云。隨著深度學習對人工智能的巨大推動，深度學習所構建的多層神經網絡模型
2017-12-26 11:22:09
（FPGA）提供了另一個值得探究的解決方案。日漸流行的FPGA設計工具使其對深度學習領域經常使用的上層軟件兼容性更強，使得FPGA更容易為模型搭建和部署者所用。FPGA架構靈活，使得研究者能夠在諸如GPU
2018-08-13 09:33:30
深度學習是什么意思
2020-11-11 06:58:03
上述分類之外，還被用于多項任務（下面顯示了四個示例）。在 FPGA 上進行深度學習的好處我們已經提到，許多服務和技術都使用深度學習，而 GPU 大量用于這些計算。這是因為矩陣乘法作為深度學習中的主要
2023-02-17 16:56:59
怎么為自己的深度學習機器選擇合適的GPU配置呢？對于那些一直想進行深度學習研究的同學來說，一直是個比較糾結的問題，既要考慮到使用的場景，又要考慮到價格等各方面因素。如何選擇深度學習的組件？這真的很
2018-09-19 13:56:36
MATLAB支持的模型有哪些呢？如何使用MATLAB幫助相關人員執行深度學習任務呢？
2021-11-22 07:48:19
本文由回映電子整理分享，歡迎工程老獅們參與學習與評論內容? 射頻系統中的深度學習? Deepwave Digital技術? 信號檢測和分類示例? GPU的實時DSP基準測試? 總結回映電子是一家
2022-01-05 10:00:58
Google機器智能研究機構）的研究員和工程師們開發出來，用于機器學習和深度神經網絡方面的研究，但這個系統的通用性使其也可廣泛用于其他計算領域。15年11月，谷歌開源了其用來制作AlphaGo的深度學習系統
2018-09-27 13:56:06
愛好者和工程師的最愛。主要原因在于現代計算能力的可用性，如 GPU 和 TensorFlow 等工具，可以通過幾行代碼輕松訪問 GPU 并構建復雜的神經網絡。作為一名機器學習愛好者，你必須熟悉
2020-07-28 14:34:04
描述光線追蹤性能），每秒 500T OPs 深度學習，支持 NVLink，每秒 100GB，支持每秒 500 萬億張量的操作。黃仁勛表示，圖靈架構是自 2006 年 CUDA GPU 發明以來最大的飛躍
2018-08-15 10:59:45
怎樣從傳統機器學習方法過渡到深度學習？
2021-10-14 06:51:23
請問一下什么是深度學習？
2021-08-30 07:35:21
誰有labview2013GPU工具包的學習資料？
2014-07-10 22:39:43
為幫助數據科學家和開發人員充分利用深度學習領域中的機遇，NVIDIA為其深度學習軟件平臺發布了三項重大更新，它們分別是NVIDIA DIGITS 4、CUDA深度神經網絡庫(cuDNN)5.1和全新的GPU推理引擎(GIE)。
NVIDIA深度學習軟件平臺推三項重大更新
2016-08-06 15:00:261806 我們在Github上的貢獻者和提交者之中檢查了用Python語言進行機器學習的開源項目，并挑選出最受歡迎和最活躍的項目。 1. Scikit-learn（重點推薦） Scikit-learn
2017-11-10 14:49:02727 庫，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，支持調用GPU和CPU優化后的Theano運算。 2.Pylearn2是一個集成大量深度學習常見模型和訓練算法的庫，如隨
2017-08-30 10:20:402426 在不必要的硬件上。 本文將告訴你如何用最省錢的方式，來搭建一個高性能深度學習系統。 當初，在我研究并行深度學習過程中，我構建了一個GPU集群 ，所以我需要仔細選擇硬件。 盡管經過了反復的研究和推理，但當我挑選硬件時，我仍然會犯
2017-09-22 15:17:32
1 項目組基于深度學習實現了視頻風格化和人像摳圖的功能，但這是在PC/服務端上跑的，現在需要移植到移動端，因此需要一個移動端的深度學習的計算框架。 同類型的庫 caffe-Android-lib 目前
2017-09-28 20:02:260 深度學習與傳統的機器學習最主要的區別在于隨著數據規模的增加其性能也不斷增長。當數據很少時，深度學習算法的性能并不好。這是因為深度學習算法需要大量的數據來完美地理解它。另一方面，在這種情況下，傳統的機器學習算法使用制定的規則，性能會比較好。
2017-10-27 16:50:181720 
類庫，用數組向量來定義和計算數學表達式。它使得在Python環境下編寫深度學習算法變得簡單。在它基礎之上還搭建了許多類庫。Keras是一個簡潔、高度模塊化的神經網絡庫，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，支持調用GPU和CPU優化后的Theano運算。
2017-11-16 14:20:452873 幾個世紀以來，醫生都試圖借助更好的醫療工具來深入檢查病人的身體狀況，讓他們遠離病痛的折磨。如今，GPU及其推動的深度學習技術正在為智能醫學儀器打開一扇全新的大門。
2017-12-09 11:51:226860 NVIDIA創始人黃仁勛表示TITAN V GPU擁有210億個晶體管，基于Volta 架構設計，110 TFLOP 的深度學習運算能力是上一代的9 倍，可以說是全球最強的PC級GPU。
2017-12-15 13:38:381751 本文談了談gpu的一些重要的硬件組成，就深度學習而言，我覺得對內存的需求還是比較大的，core多也并不是能夠全部用上，但現在開源的庫實在完整，想做卷積運算有cudnn，想做卷積神經網絡caffe
2018-01-06 12:01:093486 
隨著深度學習不斷取得進展，開發者們對在移動設備上的部署神經網絡的需求也與日俱增。和我們之前在桌面級GPU上做過的嘗試類似，把深度學習框架移植到移動端需要做到這兩點：夠快的inference速度和合
2018-01-18 13:38:0010467 幾乎所有深度學習的研究者都在使用GPU，但是對比深度學習硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認清對深度學習硬件平臺的要求。
2018-02-02 15:21:4010206 
針對深度神經網絡在分布式多機多GPU上的加速訓練問題，提出一種基于虛擬化的遠程多GPU調用的實現方法。利用遠程GPU調用部署的分布式GPU集群改進傳統一對一的虛擬化技術，同時改變深度神經網絡在分布式
2018-03-29 16:45:250 傳統的磁共振成像儀注入基于GPU的深度學習技術，造福更多的低收入患者。
2018-03-31 10:55:354653 近年來，深度學習作為機器學習中比較火的一種方法出現在我們面前，但是和非深度學習的機器學習相比（我將深度學習歸于機器學習的領域內），還存在著幾點很大的不同，具體來說，有以下幾點.
2018-05-02 10:30:004135 與NIPS展示的研究類似，多模態圖像轉換依賴于無監督式學習和生成式對抗網絡 (GAN) 這兩項深度學習技術，賦予設備更多“想象力”，例如“想象”一條陽光普照的街道在暴風雨或冬季時的景象。
2018-04-27 11:12:594423 權值。在這里，GPU 可為深度學習帶來助益，使訓練和執行這些深度網絡成為可能（原始處理器在這方面的效率不夠高）。
2018-05-28 16:49:009597 
在人工智能領域，機器學習研究與芯片行業的發展，即是一個相因相生的過程。自第一個深度網絡提出，深度學習歷經幾次寒冬，直至近年，才真正帶來一波AI應用的浪潮，這很大程度上歸功于GPU處理芯片的發展。
2018-06-22 09:55:585938 
本深度學習是什么？了解深度學習難嗎?讓你快速了解深度學習的視頻講解本文檔視頻讓你4分鐘快速了解深度學習
深度學習的概念源于人工智能的人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。
2018-08-23 14:36:1616 深度學習到底有多熱，這里我就不再強調了，也因此有很多人關心這樣的幾個問題，“適不適合轉行深度學習（機器學習）”，“怎么樣轉行深度學習（機器學習）”，“轉行深度學習需要哪些入門材料？”等等。
2018-10-19 14:07:192467 GPU與CPU比較，GPU為什么更適合深度學習?
2019-08-26 15:32:004234 相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優勢。
2019-10-18 15:48:141326 AI（人工智能）是當今科技圈的熱門話題，深度學習則是AI訓練的重要手段之一。如何學習要靠硬件和算法支撐，這方面，Intel力挺CPU，NVIDIA則力挺GPU。
2020-03-06 08:53:132645 AI（人工智能）是當今科技圈的熱門話題，深度學習則是AI訓練的重要手段之一。如何學習要靠硬件和算法支撐，這方面，Intel力挺CPU，NVIDIA則力挺GPU。
2020-03-06 10:36:043423 深度學習的最新成功是由于大量數據（大數據）的可用性增加以及圖形處理單元（GPU）的出現，顯著增加了用于訓練計算機的數據的廣度和深度，并減少了所需的時間用于訓練深度學習算法。
2020-04-02 09:20:182281 事實上，今天在汽車行業，GPU的用例幾乎涵蓋了從ADAS到自動駕駛，從儀表到中控信息娛樂等等多個車載系統。而在實際大規模量產落地領域，基于深度學習的ADAS系統，是GPU的主力市場。
2020-08-22 09:48:512004 
在 AI 算力爆炸式增長的過程中，英偉達的 GPU 功不可沒。廣為人知的一個故事就是 2012 年，來自多倫多大學的 Alex 和他的團隊設計了 AlexNet 的深度學習算法，并用了 2 個英偉
2020-10-09 16:10:172348 當前機器學習訓練中，使用GPU提供算力已經非常普遍，對于GPU-based AI system的研究也如火如荼。在這些研究中，以提高資源利用率為主要目標的GPU共享(GPU sharing)是當下
2020-11-27 10:06:213271 早期的機器學習以搜索為基礎，主要依靠進行過一定優化的暴力方法。但是隨著機器學習逐漸成熟，它開始專注于加速技術已經很成熟的統計方法和優化問題。同時深度學習的問世更是帶來原本可能無法實現的優化方法。本文
2021-02-26 06:11:435 深度學習算法現在是圖像處理軟件庫的組成部分。在他們的幫助下，可以學習和訓練復雜的功能;但他們的應用也不是萬能的。 “機器學習”和“深度學習”有什么區別？ 在機器視覺和深度學習中，人類視覺的力量和對視
2021-03-12 16:11:007763 
你還在為神經網絡模型里的冗余信息煩惱嗎？ 或者手上只有CPU，對一些只能用昂貴的GPU建立的深度學習模型“望眼欲穿”嗎？ 最近，創業公司Neural Magic帶來了一種名叫新的稀疏化方法，可以幫你
2021-06-10 15:33:021975 
深度學習是推動當前人工智能大趨勢的關鍵技術。在 MATLAB 中可以實現深度學習的數據準備、網絡設計、訓練和部署全流程開發和應用。聯合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神經網絡訓練和推斷。
2022-02-18 13:31:441714 ? 本文將帶您了解深度學習的工作原理與相關案例。 什么是深度學習？ 深度學習是機器學習的一個子集，與眾不同之處在于，DL 算法可以自動從圖像、視頻或文本等數據中學習表征，無需引入人類領域的知識。深度
2022-04-01 10:34:108694 隨著人們對深度學習（ deep learning ， DL ）興趣的日益濃厚，越來越多的用戶在生產環境中使用 DL 。由于 DL 需要強大的計算能力，開發人員正在利用 gpu 來完成他們的訓練和推理工作。
2022-04-27 09:54:471873 
部署到嵌入式 GPU 也很受歡迎，因為它可以在部署的環境中提供快速的推理速度。GPU Coder 支持從 MATLAB 中的深度學習模型生成代碼，該模型利用來自 Intel、NVIDIA
2022-07-08 15:23:341304 三維圖形是 GPU 擁有如此大的內存和計算能力的根本原因，它與 深度神經網絡 有一個共同之處：都需要進行大量矩陣運算。
2022-08-06 15:56:02626 GPU 引領的深度學習
2023-01-04 11:17:16478 人工智能的概念在1956年就被提出，如今終于走入現實，離不開一種名為“深度學習”的技術。深度學習的運作模式，如同一場傳話游戲。給神經網絡輸入數據，對數據的特征進行描述，在神經網絡中層層傳遞，最終
2023-01-14 23:34:43588 
當今的深度學習應用如此廣泛，它們能夠為醫療保健、金融、交通、軍事等各行各業提供支持，但是大規模的深度學習計算對于傳統的中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU）來說是非常耗時和資源密集的。
2023-03-09 09:35:241941 深度學習可以學習視覺輸入的模式，以預測組成圖像的對象類。用于圖像處理的主要深度學習架構是卷積神經網絡(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。計算機視覺的深度學習模型通常在專門的圖形處理單元(GPU)上訓練和執行，以減少計算時間。
2023-05-05 11:35:28729 早期的機器學習以搜索為基礎，主要依靠進行過一定優化的暴力方法。但是隨著機器學習逐漸成熟，它開始專注于加速技術已經很成熟的統計方法和優化問題。同時深度學習的問世更是帶來原本可能無法實現的優化方法。本文將介紹現代機器學習如何找到兼顧規模和速度的新方法。
2023-05-09 09:58:33540 智造之眼?科學設計深度學習各應用流程，在盡量簡化前期準備工作的基礎上為客戶提供穩定且準確的深度學習解決方案。
2023-05-04 16:55:52424 
深度學習和神經網絡的區別在于隱藏層的深度。一般來說，神經網絡的隱藏層要比實現深度學習的系統淺得多，而深度學習的在隱藏層可以有很多層。
2023-07-28 10:44:27296 
深度學習的七種策略 深度學習已經成為了人工智能領域的熱門話題，它能夠幫助人們更好地理解和處理自然語言、圖形圖像、語音等各種數據。然而，要想獲得最好的效果，只是使用深度學習技術不夠。要獲得最好的結果
2023-08-17 16:02:531167 深度學習算法簡介 深度學習算法是什么?深度學習算法有哪些?? 作為一種現代化、前沿化的技術，深度學習已經在很多領域得到了廣泛的應用，其能夠不斷地從數據中提取最基本的特征，從而對大量的信息進行機器學習
2023-08-17 16:02:566010 深度學習是什么領域? 深度學習是機器學習的一種子集，由多層神經網絡組成。它是一種自動學習技術，可以從數據中學習高層次的抽象模型，以進行推斷和預測。深度學習廣泛應用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理
2023-08-17 16:02:59995 什么是深度學習算法？深度學習算法的應用 深度學習算法被認為是人工智能的核心，它是一種模仿人類大腦神經元的計算模型。深度學習是機器學習的一種變體，主要通過變換各種架構來對大量數據進行學習以及分類處理
2023-08-17 16:03:041305 深度學習框架是什么？深度學習框架有哪些？? 深度學習框架是一種軟件工具，它可以幫助開發者輕松快速地構建和訓練深度神經網絡模型。與手動編寫代碼相比，深度學習框架可以大大減少開發和調試的時間和精力，并提
2023-08-17 16:03:091589 深度學習框架的作用是什么 深度學習是一種計算機技術，它利用人工神經網絡來模擬人類的學習過程。由于其高度的精確性和精度，深度學習已成為現代計算機科學領域的重要工具。然而，要在深度學習中實現高度復雜
2023-08-17 16:10:571072 深度學習框架和深度學習算法教程 深度學習是機器學習領域中的一個重要分支，多年來深度學習一直在各個領域的應用中發揮著極其重要的作用，成為了人工智能技術的重要組成部分。許多深度學習算法和框架提供
2023-08-17 16:11:26638 深度學習服務器怎么做 深度學習服務器diy 深度學習服務器主板用什么? 隨著人工智能的飛速發展，越來越多的人開始投身于深度學習領域。但是，隨著深度學習的算法越來越復雜，需要更大的計算能力才能運行
2023-08-17 16:11:29489 機器學習和深度學習的區別 隨著人工智能技術的不斷發展，機器學習和深度學習已經成為大家熟知的兩個術語。雖然它們都屬于人工智能技術的研究領域，但它們之間有很大的差異。本文將詳細介紹機器學習和深度學習
2023-08-17 16:11:402734 GPU最初是為圖形渲染而設計的，但是由于其卓越的并行計算能力，它們很快被引入深度學習中。深度學習的迅速發展離不開計算機圖形處理單元（GPU）的支持，而GPU中的張量核心則被譽為深度學習的秘密武器
2023-09-26 08:29:54456 
深度學習作為機器學習的一個分支，其學習方法可以分為監督學習和無監督學習。兩種方法都具有其獨特的學習模型：多層感知機 、卷積神經網絡等屬于監 督學習；深度置信網 、自動編碼器 、去噪自動編碼器 、稀疏編碼等屬于無監督學習。
2023-10-09 10:23:42303 
人工智能的飛速發展，深度學習作為其重要分支，正在推動著諸多領域的創新。在這個過程中，GPU扮演著不可或缺的角色。就像超級英雄電影中的主角一樣，GPU在深度學習中擁有舉足輕重的地位。那么，GPU在深度
2023-12-06 08:27:37610
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