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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、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器。
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為什么學習深度學習需要使用PyTorch和TensorFlow框架
如果你需要深度學習模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不錯的選擇。 并非每個回歸或分類問題都需要通過深度學習來解決。甚至可以說，...
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...
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...
沒有什么比薅 GPU 羊毛更喜聞樂見。 之前有專門教程介紹谷歌資源，需要科學上網。但最近知乎上又有一套國產GPU資源的薅羊毛分享，價值上億的高性能算力...
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...
這個采用了搜索robust neural cell來替代搜索整個網絡。如下圖，不同的操作（操作用箭頭表示）會計算出不同的中間結果（中間結果用cycle表...
FPGA這個詞可能很多人都有所耳聞，尤其是理工科的同學們大多數應該都自愿或被迫被這個詞刷屏過。但要真追究起來FPGA到底是個什么東西。
其中g(xt?τt) 是訓練樣本的損失函數在τt個更新之前的模型上的 梯度。而τt的大小一般與計算機數量成正比：當計算機數量增多，xt?τt與xt相差就...
PA利用Tesla V100 GPU Tensor核心的強大計算力縮短模型訓練時間、提升模型迭代速度
阿里巴巴PAI團隊的自動混合精度轉換在PAI平臺深度定制的Tensorflow框架PAI-TensorFlow的計算圖優化引擎中實現。雖然相比于模型代碼...
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其設計目標的不同，它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型，同時又要邏輯判斷...
利用2.5GPU年的算力在7個數據集上訓練了12000多個模型
基于這些全新的發現和研究結果，研究人員為解耦表示領域提出了四個可能的方向：1.在沒有歸納偏置的條件下給出非監督解耦表示學習的理論結果是不可能的，未來的研...
對于一部手機來說，用什么標準去評判它是好是壞？相信每個人心中的答案都不一樣，但如果非要找一個固定標準，可能大部分人都會認為，這部手機采用什么檔次的處理器...
OpenCL編程語言可以幫助我們使用GPU或者多核處理器的并行能力
按照串行的處理方式，處理一幀圖像需要串行的經過6個處理單元，假設需要300us的延遲，每一個處理單元消耗50us。這是一種組合邏輯的實現過程，我們只需要...
NVLink技術取代了SLI技術，可以配合Quadro NVLink 2-Slot或者3-Slot使用。NVLink技術不但具備多卡同步輸出的功能，在應...
富士通實驗室在74.7秒內完成了ImageNet上訓練ResNet-50網絡
分布式并行深度學習要求所有 reduce 通信在所有進程之間交換每一層的梯度。在大集群環境中，由于每個 GPU 的 batch size 較小，使得通信...
僅通過添加幾行代碼，TensorFlow、PyTorch和MXNet中的自動混合精確功能就能助力深度學習研究人員和工程師基于NVIDIA Volta和T...
該程序主要使用 Flask 來進行 API 開發，使用 Annoy 來進行人臉特征向量搜索。在部署上，使用 Docker 容器部署 Python 環境，...
Flink是統一的流和批處理框架，基本數據模型是數據流，以及事件(Event)的序列，Flink從設計之初秉持了一個觀點:批是流的特例。每一條數據都可以...
如何用Ubuntu14.04搭建GPU版本的Apollo3.5平臺
寫在前面：在安裝Apollo內核之前先卸載 NVIDIA顯卡驅動(參考編譯GPU版本的Apollo（可選）第1步)，因為Apollo內核是實時系統，而默...
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