本文从硬件加速的视角考察深度学习与FPGA，指出有哪些趋势和创新使得这些技术相互匹配，并激发对FPGA如何帮助深度学习领域发展的探讨。
2016-03-24 13:41:06
2819 相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法
2016-07-28 12:16:387665 深度学习在这十年，甚至是未来几十年内都有可能是最热门的话题。虽然深度学习已是广为人知了，但它并不仅仅包含数学、建模、学习和优化。算法必须在优化后的硬件上运行，因为学习成千上万的数据可能需要长达几周的时间。因此，深度学习网络亟需更快、更高效的硬件。接下来，让我们重点来看深度学习的硬件架构。
2016-11-18 16:00:376007 英伟达在 2016 年的强势崛起，GPGPU （GPU 通用计算）功不可没。有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上，除了在核心领域（深度学习、VR、自动驾驶），为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。
2017-03-14 10:07:453528 目前大多数的机器学习是在处理器上完成的，大多数机器学习软件会针对GPU进行更多的优化，甚至有人认为学习加速必须在GPU上才能完成，但事实上无论是运行机器学习的处理器还是优化的深度学习框架，都不
2018-03-14 18:29:098738 3GPP的目标是实现由2G网络到3G网络的平滑过渡，保证未来技术的后向兼容性，支持轻松建网及系统间的漫游和兼容性。
2019-09-20 09:10:03
理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。比如其按特定的物理距离连接
2018-07-04 16:07:53
的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。 在我们机器学习和深度学习的训练过程中，经常会出现过拟合和欠拟合的现象。训练一开始，模型通常会欠拟合，所以会对模型进行优化，然而等到训练到一定程度的时候，就需要解决过拟合的问题了。
2021-01-28 06:57:47
在未来的某个时候，人们必定能够相对自如地运用人工智能，安全地驾车出行。这个时刻何时到来我无法预见；但我相信，彼时“智能”会显现出更“切实”的意义。与此同时，通过深度学习方法，人工智能的实际应用能够在
2022-11-11 07:55:50
深度学习常用模型有哪些？深度学习常用软件工具及平台有哪些？深度学习存在哪些问题？
2021-10-14 08:20:47
摘要与深度学习算法的进步超越硬件的进步，你如何确保算法明天是一个很好的适合现有的人工智能芯片下发展？，这些人工智能芯片大多是为今天的人工智能算法算法进化，这些人工智能芯片的许多设计都可能成为甚至在
2020-11-01 09:28:57
TensorFlow&TensorFlow-GPU：深度学习框架TensorFlow&TensorFlow-GPU的简介、安装、使用方法详细攻略
2018-12-25 17:21:10
CPU优化深度学习框架和函数库机器学***器
2021-02-22 06:01:02
的合著者之一，说：“深度学习是AI中最令人兴奋的领域，因为我们已经看到了深度学习带来的巨大进步和大量应用。虽然AI 和DNN 研究倾向于使用 GPU，但我们发现应用领域和英特尔下一代FPGA 架构之间
2017-04-27 14:10:12
。FPGA的优势就是可编程可配置，逻辑资源多，功耗低，而且赛灵思等都在极力推广。不知道用FPGA做深度学习未来会怎样发展，能走多远，你怎么看。
A：FPGA 在深度学习领域具有独特的优势和潜力，未来
2024-09-27 20:53:31
现场可编程门阵列 (FPGA) 解决了 GPU 在运行深度学习模型时面临的许多问题
在过去的十年里，人工智能的再一次兴起使显卡行业受益匪浅。英伟达 (Nvidia) 和 AMD 等公司的股价也大幅
2024-03-21 15:19:45
Mali GPU 支持tensorflow或者caffe等深度学习模型吗？ 好像caffe2go和tensorflow lit可以部署到ARM，但不知道是否支持在GPU运行？我希望把训练
2022-09-16 14:13:01
最耳熟能详的就是TensorFlow，但再稍有了解的，会知道TensorFlow太过于底层，实现深度学习的过程复杂，但其框架是相当好的，Keras相比TensorFlow，具有简单易用的特点，更适合深度学习
2018-06-04 22:32:12
]`labview调用高性能YOLOV5：http://t.elecfans.com/c1659.html 让你的CPU也可以运行最新深度学习模型labview调用高性能Tensorflow+YOLOV4：http://t.elecfans.com/c1553.html 让你的GPU也可以运行最新深度学习模型
2021-06-03 16:38:25
。由于深度学习需要使用海量数据来进行业务训练，因此计算资源需求很大，动则几十上百个GPU，甚至上千GPU等等；同时训练时间也很长，每次训练都是以天、周或甚至月年为单位。但是，开源的分布式训练框架，在保证
2018-08-02 20:44:09
的参数空间已从百万级上升到百亿级，这对计算能力提出了新的挑战。相比CPU，GPU更适合深度学习的神经网络模型，可进行高度统异构计算明星规格族“GN5”。阿里云异构计算通用实例“GN5”规格族就是一款
2017-12-26 11:22:09
的未来方向提出关键建议，帮助解决今后深度学习所面临的问题。2. FPGA传统来说，在评估硬件平台的加速时，必须考虑到灵活性和性能之间的权衡。一方面，通用处理器（GPP）可提供高度的灵活性和易用性，但性能
2018-08-13 09:33:30
都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。 FPGA
2019-10-10 06:45:41
深度学习是什么意思
2020-11-11 06:58:03
频率低于 CPU 和 GPU，除非设计实现，否则性能往往较差。与 CPU 和 GPU 相比实施成本高，FPGA 上支持深度学习的软件较少很多DNN参数量大，很难在FPGA上简单实现需要高数据精度
2023-02-17 16:56:59
怎么为自己的深度学习机器选择合适的GPU配置呢？对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。如何选择深度学习的组件？这真的很
2018-09-19 13:56:36
四大旗舰处理器相继曝光，华为、苹果、三星、高通谁才是SOC的无冕之王？
2020-06-03 14:41:27
本文由回映电子整理分享，欢迎工程老狮们参与学习与评论内容► 射频系统中的深度学习► Deepwave Digital技术► 信号检测和分类示例► GPU的实时DSP基准测试► 总结回映电子是一家
2022-01-05 10:00:58
现场总线、以太网、无线技术各有优劣，那么谁才会是未来的主流呢？显然对所有生产商或机器并非只有一种技术才是“正确的”方案？生产商必须权衡各类方案带来的价值。有没有比采用普通方案带来的利益更有
2019-09-29 09:49:13
新手小白想用GPU云服务器跑深度学习应该怎么做?
用个人主机通常pytorch可以跑但是LexNet，AlexNet可能就直接就跑不动,如何实现更经济便捷的实现GPU云服务器深度学习?
2024-06-11 17:09:28
机器学习的未来在工业领域采用机器学习机器学习和大数据
2021-01-27 06:02:18
本帖最后由 会飞的鸭子 于 2014-4-2 16:59 编辑
选出谁才是真正的高手，谁才是大牛！吴鉴鹰单片机项目详细解析系列（连载）之基于单片机的实战项目社区之星-单片机达人-吴鉴鹰社区之星
2014-04-01 13:29:41
怎样从传统机器学习方法过渡到深度学习？
2021-10-14 06:51:23
请问一下什么是深度学习？
2021-08-30 07:35:21
有时候你会想弄清楚某位工程师的基本技术能力与背景，到底谁才是拥有“真才实料”的真正工程师，谁又只会在那里自我吹嘘。
2012-02-07 10:27:091772 为帮助数据科学家和开发人员充分利用深度学习领域中的机遇，NVIDIA为其深度学习软件平台发布了三项重大更新，它们分别是NVIDIA DIGITS 4、CUDA深度神经网络库(cuDNN)5.1和全新的GPU推理引擎(GIE)。
NVIDIA深度学习软件平台推三项重大更新
2016-08-06 15:00:262307 FPGA是深度学习的未来，学习资料，感兴趣的可以看看。
2016-10-26 15:29:04
0 2017年美国拉斯维加斯国际消费类电子产品展览会CES 2017上，OLED平板电视和激光电视成为电视行业最大亮点。对于未来电视的走向，也划分为OLED和激光电视两个阵营，OLED和激光电视谁才是客厅的霸主？
2017-01-10 15:26:501702 处理器、内存、GPU谁才是决定手机卡顿的关键安卓手机使用一段时间后会出现卡顿，相信不少用户都遇到过。
2017-04-01 10:43:3915356 项目组基于深度学习实现了视频风格化和人像抠图的功能，但这是在PC/服务端上跑的，现在需要移植到移动端，因此需要一个移动端的深度学习的计算框架。 同类型的库 caffe-Android-lib 目前
2017-09-28 20:02:260 NVIDIA创始人黄仁勋表示TITAN V GPU拥有210亿个晶体管，基于Volta 架构设计，110 TFLOP 的深度学习运算能力是上一代的9 倍，可以说是全球最强的PC级GPU。
2017-12-15 13:38:382210 本文谈了谈gpu的一些重要的硬件组成，就深度学习而言，我觉得对内存的需求还是比较大的，core多也并不是能够全部用上，但现在开源的库实在完整，想做卷积运算有cudnn，想做卷积神经网络caffe
2018-01-06 12:01:094197 
随着深度学习不断取得进展，开发者们对在移动设备上的部署神经网络的需求也与日俱增。和我们之前在桌面级GPU上做过的尝试类似，把深度学习框架移植到移动端需要做到这两点：够快的inference速度和合
2018-01-18 13:38:0011626 几乎所有深度学习的研究者都在使用GPU，但是对比深度学习硬鉴方案，ASIC、FPGA、GPU三种究竟哪款更被看好？主要是认清对深度学习硬件平台的要求。
2018-02-02 15:21:4010933 
近年来，深度学习作为机器学习中比较火的一种方法出现在我们面前，但是和非深度学习的机器学习相比（我将深度学习归于机器学习的领域内），还存在着几点很大的不同，具体来说，有以下几点.
2018-05-02 10:30:004657 与NIPS展示的研究类似，多模态图像转换依赖于无监督式学习和生成式对抗网络 (GAN) 这两项深度学习技术，赋予设备更多“想象力”，例如“想象”一条阳光普照的街道在暴风雨或冬季时的景象。
2018-04-27 11:12:595215 本文是推出的人工智能深度学习综述，也是Hinton、LeCun和Bengio三位大神首次合写同一篇文章。该综述在深度学习领域的重要性不言而喻，可以说是所有人入门深度学习的必读作品。
2018-07-30 16:40:3710077 本深度学习是什么？了解深度学习难吗?让你快速了解深度学习的视频讲解本文档视频让你4分钟快速了解深度学习
深度学习的概念源于人工智能的人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
2018-08-23 14:36:1616 是GPU计算发展的关键，谁能找到最适合深度学习的模式，谁就是胜利者。结语：深度学习经过这么长时间的发展，在网络的种类、复杂程度和处理的信息量上都发生了天翻地覆的变化。当前，网络种类上，从早
2019-07-29 18:21:241780 在很多人眼里，深度学习是一个非常神奇的技术，是人工智能的未来，是机器学习的圣杯。今天大恒图像带您一起揭开他神秘的面纱，了解什么才是深度学习。
2019-04-20 09:36:554264 未来的深度学习能够在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑。换句话说，单片机 （MCU） ，有一天会成为深度学习最肥沃的土壤。这里面的逻辑走得有些绕，但好像还是有点道理的。
2019-06-04 17:52:001 从 2016 年 AlphaGo 战胜李世石掀起深度学习的热潮，到如今深度学习寒冬论甚嚣尘上，短短两三年时间，深度学习被唱衰，如今在产业互联网的高速发展下深度学习又该走向何方？未来的发展方向在何方？
2019-07-12 11:04:424101 GPU与CPU比较，GPU为什么更适合深度学习?
2019-08-26 15:32:005901 近来，随着新能源汽车补贴下坡、电池技术发展等引发的争议越来越多。华车网注意到，在争议中，关于何种动力电池才是“未来”的争议最为激烈，有说氢能源才是“未来”，也有说锂电池更加“环保”。
2019-09-20 08:55:522181 近十年来，人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用，尽管拥有强大的模拟预测能力，深度学习还面临着超大计算量的问题。在硬件层面上，GPU，ASIC，FPGA都是解决庞大计算量的方案。
2019-10-22 15:26:211338 深度学习的最新成功是由于大量数据（大数据）的可用性增加以及图形处理单元（GPU）的出现，显着增加了用于训练计算机的数据的广度和深度，并减少了所需的时间用于训练深度学习算法。
2020-04-02 09:20:183001 与其他机器学习技术相比，深度学习的主要优势在于它能够自动学习输入数据的抽象表示。
2020-05-03 18:02:002530 事实上，今天在汽车行业，GPU的用例几乎涵盖了从ADAS到自动驾驶，从仪表到中控信息娱乐等等多个车载系统。而在实际大规模量产落地领域，基于深度学习的ADAS系统，是GPU的主力市场。
2020-08-22 09:48:512963 
在 AI 算力爆炸式增长的过程中，英伟达的 GPU 功不可没。广为人知的一个故事就是 2012 年，来自多伦多大学的 Alex 和他的团队设计了 AlexNet 的深度学习算法，并用了 2 个英伟达
2020-10-09 16:10:173002 提出来。不过，总的来说，现代深度学习可以分为三种基本的学习范式。每一种都有自己的学习方法和理念，提升了机器学习的能力，扩大了其范围。 本文最初发布于 Towards Data Science 博客，由 InfoQ 中文站翻译并分享。 深度学习的未来在于这三种学习模式，而且它们
2020-10-23 09:37:252666 
在很多人眼里，深度学习是一个非常神奇的技术，是人工智能的未来，是机器学习的圣杯。今天致瑞图像带您一起揭开他神秘的面纱，了解什么才是深度学习。 当我们在网络上搜索深度学习的时候往往还能搜到人工智能
2020-10-31 11:03:153100 
最近一段时间，随着特斯拉的轮番降价，新能源汽车的普及显得越来越容易，面对着新能源汽车的发展，一个重要的问题摆在大家的问题，从充电桩到换电站，谁才是新能源汽车的真正未来？
2020-11-16 16:33:274707 当前机器学习训练中，使用GPU提供算力已经非常普遍，对于GPU-based AI system的研究也如火如荼。在这些研究中，以提高资源利用率为主要目标的GPU共享(GPU sharing)是当下
2020-11-27 10:06:214427 随着人工智能浪潮席卷现代社会，不少人对于机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等名词已经耳熟能详。可以预见的是，在未来的几年里，无论是在业界还是学界，拥有深度学习和机器学习能力的企业都将扮演重要角色。
2021-02-02 10:56:3211557 到底谁才是顶级旗舰？自从骁龙888手机上市之后，这个问题就很难有答案。因为不少人强调，骁龙888真的翻车了，骁龙865依然能打。那真是这样吗？其实看看跑分就有答案，安兔兔公布了今年1月的旗舰手机跑分，从跑分情况来看，骁龙888稳坐第一还是没悬念的，只不过最大的问题，也许是没有想象中那么强而已。
2021-02-04 17:08:012028 早期的机器学习以搜索为基础，主要依靠进行过一定优化的暴力方法。但是随着机器学习逐渐成熟，它开始专注于加速技术已经很成熟的统计方法和优化问题。同时深度学习的问世更是带来原本可能无法实现的优化方法。本文
2021-02-26 06:11:435 觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习，作为机器学习的一部分，可以在应用实例的基础上学习和训练复杂的关系。 机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。与深度学习相比，必须手动定义和验证功能。在深度学习中
2021-03-12 16:11:008984 
你还在为神经网络模型里的冗余信息烦恼吗？ 或者手上只有CPU，对一些只能用昂贵的GPU建立的深度学习模型“望眼欲穿”吗？ 最近，创业公司Neural Magic带来了一种名叫新的稀疏化方法，可以帮你
2021-06-10 15:33:022848 
深度学习是推动当前人工智能大趋势的关键技术。在 MATLAB 中可以实现深度学习的数据准备、网络设计、训练和部署全流程开发和应用。联合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神经网络训练和推断。
2022-02-18 13:31:442702 随着人们对深度学习（ deep learning ， DL ）兴趣的日益浓厚，越来越多的用户在生产环境中使用 DL 。由于 DL 需要强大的计算能力，开发人员正在利用 gpu 来完成他们的训练和推理工作。
2022-04-27 09:54:472887 
部署到嵌入式 GPU 也很受欢迎，因为它可以在部署的环境中提供快速的推理速度。GPU Coder 支持从 MATLAB 中的深度学习模型生成代码，该模型利用来自 Intel、NVIDIA
2022-07-08 15:23:342027 三维图形是 GPU 拥有如此大的内存和计算能力的根本原因，它与 深度神经网络 有一个共同之处：都需要进行大量矩阵运算。
2022-08-06 15:56:021247 GPU 引领的深度学习
2023-01-04 11:17:161202 与传统机器学习相比，深度学习是从数据中学习，而大模型则是通过使用大量的模型来训练数据。深度学习可以处理任何类型的数据，例如图片、文本等等；但是这些数据很难用机器完成。大模型可以训练更多类别、多个级别的模型，因此可以处理更广泛的类型。另外：在使用大模型时，可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。
2023-02-16 11:32:372829 基于深度学习的车牌识别，其中，车辆检测网络直接使用YOLO侦测。而后，才是使用网络侦测车牌与识别车牌号。
2023-02-19 10:37:231281 基于深度学习的车牌识别，其中，车辆检测网络直接使用YOLO侦测。而后，才是使用网络侦测车牌与识别车牌号。
2023-02-19 11:35:573175 当今的深度学习应用如此广泛，它们能够为医疗保健、金融、交通、军事等各行各业提供支持，但是大规模的深度学习计算对于传统的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）来说是非常耗时和资源密集的。
2023-03-09 09:35:243524 深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行，以减少计算时间。
2023-05-05 11:35:282020 早期的机器学习以搜索为基础，主要依靠进行过一定优化的暴力方法。但是随着机器学习逐渐成熟，它开始专注于加速技术已经很成熟的统计方法和优化问题。同时深度学习的问世更是带来原本可能无法实现的优化方法。本文将介绍现代机器学习如何找到兼顾规模和速度的新方法。
2023-05-09 09:58:331337 NVIDIA的标准库使在CUDA中建立第一个深度学习库变得非常容易。早期的优势加上NVIDIA强大的社区支持意味着如果使用NVIDIA GPU，则在出现问题时可以轻松得到支持。
2023-07-12 11:49:28916 
什么是深度学习算法？深度学习算法的应用 深度学习算法被认为是人工智能的核心，它是一种模仿人类大脑神经元的计算模型。深度学习是机器学习的一种变体，主要通过变换各种架构来对大量数据进行学习以及分类处理
2023-08-17 16:03:043074 深度学习框架是什么？深度学习框架有哪些？ 深度学习框架是一种软件工具，它可以帮助开发者轻松快速地构建和训练深度神经网络模型。与手动编写代码相比，深度学习框架可以大大减少开发和调试的时间和精力，并提
2023-08-17 16:03:093886 深度学习框架和深度学习算法教程 深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，多年来深度学习一直在各个领域的应用中发挥着极其重要的作用，成为了人工智能技术的重要组成部分。许多深度学习算法和框架提供了
2023-08-17 16:11:261827 近年来，深度学习技术在语音合成领域取得了显著的进展。基于深度学习的语音合成技术能够生成更加自然、真实的语音，提高了用户体验。本文将介绍基于深度学习的语音合成技术的进展以及未来趋势。 一、基于深度学习
2023-09-16 14:48:212110 GPU最初是为图形渲染而设计的，但是由于其卓越的并行计算能力，它们很快被引入深度学习中。深度学习的迅速发展离不开计算机图形处理单元（GPU）的支持，而GPU中的张量核心则被誉为深度学习的秘密武器
2023-09-26 08:29:541745 
在很多人眼里，深度学习是一个非常神奇的技术，是人工智能的未来，是机器学习的圣杯。今天深视创新带您一起揭开他神秘的面纱，了解什么才是深度学习。
2023-11-09 10:58:021095 
人工智能的飞速发展，深度学习作为其重要分支，正在推动着诸多领域的创新。在这个过程中，GPU扮演着不可或缺的角色。就像超级英雄电影中的主角一样，GPU在深度学习中拥有举足轻重的地位。那么，GPU在深度
2023-12-06 08:27:372443 的发展，基于深度学习的TSC方法逐渐展现出其强大的自动特征提取和分类能力。本文将从多个角度对深度学习在时间序列分类中的应用进行综述，探讨常用的深度学习模型及其改进方法，并展望未来的研究方向。
2024-07-09 15:54:052906 图形处理器（GPU）凭借其强大的并行计算能力，成为加速深度学习任务的理想选择。
2024-10-17 10:07:031019 GPU在深度学习中的应用广泛且重要，以下是一些GPU深度学习应用案例： 一、图像识别 图像识别是深度学习的核心应用领域之一，GPU在加速图像识别模型训练方面发挥着关键作用。通过利用GPU的并行计算
2024-10-27 11:13:452278 设计的硬件加速器，它在深度学习中的应用日益广泛。 1. NPU的基本概念 NPU是一种专门针对深度学习算法优化的处理器，它与传统的CPU和GPU有所不同。NPU通常具有高度并行的处理能力，能够高效地执行深度学习中的大规模矩阵运算和数据传输。这种设计使得NPU在处理深度学习任务时，
2024-11-14 15:17:393171 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其核心部分，已经成为推动技术进步的重要力量。GPU（图形处理单元）在深度学习中扮演着至关重要的角色，其强大的并行处理能力使得训练复杂的神经网络模型成为可能
2024-11-19 10:55:522371 ，一个新的竞争力量——LPU（Language Processing Unit，语言处理单元）已悄然登场，LPU专注于解决自然语言处理（NLP）任务中的顺序性问题，是构建AI应用不可或缺的一环。 本文旨在探讨深度学习工作负载中GPU与LPU的主要差异，并深入分析它们的架构、
2024-12-09 11:01:184019 
技术的不断进步，尤其是GPU性能的显著提升，越来越多的行业专家和从业者开始预测未来的渲染工作将逐步转向GPU渲染。然而，CPU渲染真的会被GPU渲染逐渐取代乃至消失
2025-02-06 11:04:451373
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