要提高精确度计算的时间,可以采取以下几种方法:
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我们结合2017年的 FPGA 和 ISSCC 会议上的代表性工作,给出了神经网络的一些新热点和研究趋势。
AI科技评论按:近日,深鉴科技的 ESE 语音识别引擎的论文在 FPGA 2017 获得了唯一的最佳论文 ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA。该项工作聚焦于使用 LSTM 进行语音识别的场景,结合深度压缩以及专用处理器架构,使得经过压缩的网络在 FPGA 能够实现超越 Pascal Titan X GPU 一个数量级的能效比。论文中所描述的 ESE 语音识别引擎也是深鉴科技 RNN 处理器产品的原型。 深鉴科技是
本文介绍了FPGA在深度学习中的重要性,以及各大公司如Google、Facebook、百度等是如何利用FPGA来提升其业务效率和性能的。具体包括:Google使用FPGA加速深度学习模型,Facebook在数据中心引入FPGA,以及百度大脑利用FPGA进行深度学习模型加速。
AI芯片作为产业核心,也是技术要求和附加值最高的环节,在AI产业链中的产业价值和战略地位远远大于应用层创新。腾讯发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告显示,基础层的处理器/芯片企业数量来看,中国有14家,美国33家。本文将对这一领域产业生态做一个简单梳理。
作者介绍:架构平台部四级专家,先后从事通讯设备的开发和存储设备的研发工作。目前致力于一体化的设计-硬件和软件的结合,以及OS多个层面综合考虑系统设计,找出最优路径的设计思想。 FPGA异构计算芯片的特点 1 异构计算:WHY 明明CPU用的好好的,为什么我们要考虑异构计算芯片呢? 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及。历史上
2010 年以来, 由于大数据产业的发展, 数据量呈现爆炸性增长态势,而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求, 于是研究界对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。 AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一,决定了平台的基础架构和发展生态。
【新智元导读】智能时代芯片市场格局一变再变,谷歌推出 TPU 引发新一轮讨论,谁将领跑芯片市场?看几个典型产品:TPU 仅供谷歌内部使用;IBM TrueNorth 离商用还有距离;中国的寒武纪是国际首个深度学习专用处理器芯片,市场表现值得期待;概率芯片以微小计算精度为代价实现能耗降低,是芯片市场一匹黑马;FPGA 凭其性价比有望占领市场;目前 GPU 用户覆盖率最广。 智能时代就要到来,芯片市场格局一变再变。两个典型例子:引领处理器市场 40 多年的英特尔 2015 年底收购完 Altera,今年 4 月
本文介绍了 FPGA 在深度学习领域的应用,包括基于 FPGA 的硬件加速、基于 FPGA 的数据中心、基于 FPGA 的边缘计算以及基于 FPGA 的智能视频分析。同时,文章还介绍了腾讯云 FPGA 云服务,该服务可帮助用户快速部署 FPGA 加速,提高应用程序性能,降低成本。
为了进一步加速云计算的创新发展、建立云计算信任体系、规范云计算行业、促进市场发展、提升产业技术和服务水平,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2018可信云大会”于2018年8月14日-8月15日在北京国际会议中心召开。
本文介绍了异构计算在云计算领域的发展现状、技术挑战和应用前景,并分析了FPGA在云计算加速中的优势和挑战,同时探讨了FPGA在云服务中的具体应用案例。
AI科技评论按:我们对于谷歌的TPU并不陌生,正是它支撑了AlphaGo强大快速的运算力,但谷歌一直未曾披露其细节,使得TPU一直保有神秘感。 美国当地时间4月5日,谷歌终于打破了沉寂,发表官方博客,详细介绍了TPU的方方面面。相关论文更是配以彩色的TPU模块框图、TPU 芯片布局图、TPU印制电路......等等,可谓图文并茂,称其为“设计教程”也不为过。不出意料,这之后将会涌现一大批仿效者。 论文中还给出TPU 与其它芯片的性能对比图,称“TPU处理速度比当前GPU和CPU要快15到30倍”。有人赞叹T
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AI 研习社按,2017 年 5 月,在 GTC 2017 上,英伟达 CEO 黄仁勋发布 Volta 架构 Tesla V100,它被称为史上最快 GPU 加速器。2018 年 3 月,同样也是在 GTC 上,黄仁勋发布「全球最大的 GPU」——DGX-2,搭载 16 块 V100 GPU,速度达到 2 petaflops。
新智元专栏 作者:UCSB谢源教授研究组 编辑:闻菲 【新智元导读】计算机体系结构顶会ISCA-18上周结束,图灵奖得主John Hennessy和David Patterson发表特邀报告,展望
英伟达 Volta Tensor Core GPU 在深度学习社群取得了哪些巨大突破?这些突破背后有什么核心技术?
摘要 最近几年数据量和可访问性的迅速增长,使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代,使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。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。现有的解决方案使用图形处理单元(GPU)集群作为通用计算图形处理单元(GPGPU),但现场可编程门阵列(FPGA)提供了另一个
【新智元导读】人工智能系统的加速正在从根本上重塑着每年创造了3350亿美元的半导体行业。计算机开始认识一切,从花草到人脸,从文本到声音,以及学会开车。统治了计算机行业近半个世纪的摩尔定律正在受到挑战,计算性能的提升不再依赖于晶体管数量的增长,还有专用负载芯片产业的蓬勃。英特尔面临着英伟达、微软、苹果、谷歌等巨头以及CEVA、Eyeriss、寒武纪、华为等 AI 芯片新玩家不同方向的围攻。 人工智能技术尤其是深度学习的兴起,让各大公司都注意到必须要填补的计算力鸿沟。越来越多的研究人员开始重新思考计算的本质,从
新智元报道 来源:SysML 2018 编辑:闻菲、艾霄葆、常佩琦、刘小芹 【新智元导读】Jeff Dean、Michael I.Jordan、李飞飞、LeCun等大牛发起的系统机器学习会议SysML 2018前天在斯坦福闭幕。我们重点介绍Jeff Dean在SysML 2018的主旨演讲《系统与机器学习的共生》(Systems and Machine Learning Symbiosis)。这是一个宏大的目标,也是挑战,正如Jeff Dean演讲PPT所示,现在上传到arXiv的论文数量已经超过了
内容来源:2017 年 08 月 19 日,HPB芯链创始人汪晓明在“区块链新地标X系列活动:NEO区块链应用实例”进行《基于加速芯片驱动的高性能区块链实现原理》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
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