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图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。
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FPGA 是一堆晶体管，你可以把它们连接(wire up)起来做出任何你想要的电路。它就像一个纳米级面包板。使用 FPGA 就像芯片流片，但是你只需要买...
没有什么比薅 GPU 羊毛更喜闻乐见。 之前有专门教程介绍谷歌资源，需要科学上网。但最近知乎上又有一套国产GPU资源的薅羊毛分享，价值上亿的高性能算力...
FPGA 是一堆晶体管，你可以把它们连接（wire up）起来做出任何你想要的电路。它就像一个纳米级面包板。使用 FPGA 就像芯片流片，但是你只需要买...
这个采用了搜索robust neural cell来替代搜索整个网络。如下图，不同的操作（操作用箭头表示）会计算出不同的中间结果（中间结果用cycle表...
FPGA这个词可能很多人都有所耳闻，尤其是理工科的同学们大多数应该都自愿或被迫被这个词刷屏过。但要真追究起来FPGA到底是个什么东西。
其中g(xt−τt) 是训练样本的损失函数在τt个更新之前的模型上的 梯度。而τt的大小一般与计算机数量成正比：当计算机数量增多，xt−τt与xt相差就...
PA利用Tesla V100 GPU Tensor核心的强大计算力缩短模型训练时间、提升模型迭代速度
阿里巴巴PAI团队的自动混合精度转换在PAI平台深度定制的Tensorflow框架PAI-TensorFlow的计算图优化引擎中实现。虽然相比于模型代码...
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断...
利用2.5GPU年的算力在7个数据集上训练了12000多个模型
基于这些全新的发现和研究结果，研究人员为解耦表示领域提出了四个可能的方向：1.在没有归纳偏置的条件下给出非监督解耦表示学习的理论结果是不可能的，未来的研...
对于一部手机来说，用什么标准去评判它是好是坏？相信每个人心中的答案都不一样，但如果非要找一个固定标准，可能大部分人都会认为，这部手机采用什么档次的处理器...
OpenCL编程语言可以帮助我们使用GPU或者多核处理器的并行能力
按照串行的处理方式，处理一帧图像需要串行的经过6个处理单元，假设需要300us的延迟，每一个处理单元消耗50us。这是一种组合逻辑的实现过程，我们只需要...
NVLink技术取代了SLI技术，可以配合Quadro NVLink 2-Slot或者3-Slot使用。NVLink技术不但具备多卡同步输出的功能，在应...
富士通实验室在74.7秒内完成了ImageNet上训练ResNet-50网络
分布式并行深度学习要求所有 reduce 通信在所有进程之间交换每一层的梯度。在大集群环境中，由于每个 GPU 的 batch size 较小，使得通信...
仅通过添加几行代码，TensorFlow、PyTorch和MXNet中的自动混合精确功能就能助力深度学习研究人员和工程师基于NVIDIA Volta和T...
该程序主要使用 Flask 来进行 API 开发，使用 Annoy 来进行人脸特征向量搜索。在部署上，使用 Docker 容器部署 Python 环境，...
Flink是统一的流和批处理框架，基本数据模型是数据流，以及事件(Event)的序列，Flink从设计之初秉持了一个观点:批是流的特例。每一条数据都可以...
如何用Ubuntu14.04搭建GPU版本的Apollo3.5平台
写在前面：在安装Apollo内核之前先卸载 NVIDIA显卡驱动(参考编译GPU版本的Apollo（可选）第1步)，因为Apollo内核是实时系统，而默...
和之前文章中的两个物种（猫和狗）的分类略有不同，这次使用的数据集全部是狗，需要把这些狗分到不同的类别中。也就是说，图片之间特征的区别的差异要比之前猫和狗...
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