OpenAI研究人员日前发布了一个工具库,该工具库可以帮助研究人员在图形处理器(graphics-processor-unit,GPU)上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。 OpenAI研究人员日前发布了一个工具库,可以帮助研究人员在图形处理器上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。神经网络由多层相连的节点构成。这类网络的架构根据数据和应用变化很多,但是所有模型都受到它们在图形处理器上运行方式的限制。 以更少的计算能力训练更大模型的一种办法是引入稀疏矩阵。如果一个矩阵里面有很多零,那就视为稀疏矩阵。
2016年3月,谷歌的计算机彻底打败了世界围棋冠军李世石(Lee Sedol),这是人工智能领域的里程碑事件。获胜的计算机程序由英国伦敦谷歌DeepMind实验室的研究人员创建,利用了深度学习人工神经网络。深度学习是一种策略,多层处理的神经网络以自动化方式配置,解决手边的问题。 那时公众还不知道谷歌有这个秘密武器。谷歌用来打败李世石的计算机有专用硬件——谷歌称之为“张量处理单元”(Tensor Processing Unit)的计算机芯片。围棋比赛两个月后,谷歌硬件工程师宣布了张量处理单元的存在,并在博文中
世界超级计算500强评选网站(www.top500.org)刊登了Addison Snell的文章,称日本正在打造用于人工智能的千万亿次超级计算机。 据日本东京工业大学(Tokyo Institute of Technology)披露,定于2017年夏天完成安装的TSUBAME3.0超级计算机提供的半精度(16位)浮点运算能力达每秒47千万亿次,使其成为世界上用于人工智能计算的最强大计算机之一。该系统正由HPE/GI进行建造,将采用英伟达(NVIDIA)公司的Tesla P100图形处理器(GPU)。 对东
以“奔腾之父”著称的英特尔(Intel)前高管维诺德·达姆(Vinod Dham)与一些年轻的芯片设计师合作,正在设计一种“真正的人工智能处理器”。
Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库,现在Brahma有一个有一个GPU的提供者(主要是GUGPU),它能够在任何类别的处理器上运行。也就是说Brahma是一个并行计算(重点放在GPGPU )的框架,使用LINQ进行流转换工作(LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU)。现在也可以在Mono上运行 注: 通用图形处理器(英語:General-purpose computing o
ARM今日宣布推出最新高端移动处理器技术组合,重新定义2017年推出的旗舰型设备。ARM Cortex-A73 处理器和 ARM Mali-G71 图形处理器提供持久的最佳能效与性能状态,赋予新产品增强的情景与视觉能力。这有助于设备在有限移动功耗预算情况下,更长时间地运行高清内容。
欢迎来到屏幕系列课程。在本系列中,你将学习在树莓派中如何使用汇编代码控制屏幕,从显示随机数据开始,接着学习显示一个固定的图像和显示文本,然后格式化数字为文本。假设你已经完成了 OK 系列课程的学习,所以在本系列中出现的有些知识将不再重复。
前言 最近升级一次win10预览版,导致PS打开图片不显示,如下图所示 📷 Photoshop打开图片不显示.png 解决方法 其实出现这种情况的朋友使用的电脑都有一个特征就是双显卡,那么该怎样解决呢? 1,打开photoshop,找到编辑 📷 编辑.png 2,在弹出来的菜单中选择“首选项”,在选择“常规” 📷 常规 3,在首选项设置中,点击“性能”,此时会看到“使用图形处理器”被选中了 📷 图形处理器.png 4,取消“使用图形处理器”,然后点击确定 📷 取消使用图形处理器.png 5,重
MacBook Air MGN63CH/A / MGN93CH/A / MGND3CH/A / MGN73CH/A / MGNA3CH / MGNE3CH/A 配置报价图片:https://www.mac.so/macbook-air/
CPU(Central Processing Unit)是由数十亿个晶体管构成的,可以拥有多个处理核心,通常被称为计算机的“大脑”。它对所有现代计算系统至关重要,因为它执行计算机和操作系统所需的命令和进程。CPU在决定程序运行的速度上也很重要,从浏览网页到建立电子表格都离不开它。
中央处理器 (英语:Central Processing Unit,缩写:CPU),是计算机的主要设备之一,功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】微软、谷歌、Meta等大型科技公司为抢占市场先机你追我赶。这场AI竞赛却让英伟达市值飙升,市值约为5个英特尔。 ChatGPT在手,有问必答。 你可知,与它每次对话的计算成本简直让人泪目。 此前,分析师称ChatGPT回复一次,需要2美分。 要知道,人工智能聊天机器人所需的算力背后烧的可是GPU。 这恰恰让像英伟达这样的芯片公司豪赚了一把。 2月23日,英伟达股价飙升,使其市值增加了700多亿美元,总市值超5800亿美元,大约是英特尔的5倍。 在英
帧,就是影像动画中最小单位的单幅影像画面,相当于电影胶片上的每一格镜头。一帧就是一幅静止的画面,连续的帧就形成动画,如电视图图像等。
看到 M1 MacBook Air、 M1 MacBook Pro 和 M1 Mac mini 都采用了 Thunderbolt 3接口,果粉们长舒一口气。
AMD为工业级市场及消费电子市场供应各种电脑(包括工作站、服务器、个人电脑以及嵌入式系统)、通信用之集成电路产品,其中包括中央处理器、图形处理器、闪存、芯片组以及其他半导体技术。公司的主要设计及研究所位于美国和加拿大,主要生产设施位于德国,还在新加坡、马来西亚和中国等地设有测试中心。其中最为人知的产品有Athlon系列、Phenom系列、APU系列、FX系列、Opteron系列以及目前最新的Ryzen系列等中央处理器,收购自国家半导体的Geode嵌入式x86中央处理器,以及收购自ATi的Radeon系列图形处理器。
作者 | 胡永波 这几年,MacBook用户心中最大的痛,就是用不上好显卡。 当专业级的MacBook Pro跑不动深度学习、跑不动VR程序的时候,它就再也跟不上专业级的技术趋势了。不得已,大家纷纷转投戴尔XPS和外星人的阵营;特别是在性能强劲的外星人支持外接显卡以后,MacBook Pro的华丽外表再也遮挡不住它那寒碜的计算性能。 对此,很多Mac死忠粉表示不服气。老黄一发布最新的核弹显卡,9to5Mac就买来GTX 1080 Ti做外接测试。毫无悬念,GTX 1080 Ti在性能上直接碾压MacBo
华尔街日报报道称,摩尔定律正在放缓,但有一项新定律,可能对计算下半个世纪同样重要。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 近日,ChatGPT因大规模封号及关闭Plus付费会员的申请引发大家热议。 有网友说这是因为计算资源不够了,已经不单是靠钱能解决得了的问题,地球上已经没有足够的算力来满足ChatGPT的运行需求了。 AI的发展真的会被算力所限制吗?它和芯片又有怎样的关系? 01 芯片:算力决定智力 AI的“三驾马车”是数据、算法和算力。 我们将数据送入AI算法,由算法学习数据中的规律,这意味着要进行无数次运算。运算的背后是芯片提供的算力支持。 如果我们回顾AI算法的
本文档是毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的开发环境配置说明文档,该文档包括运行环境说明以及基本环境配置两大部分。在程序运行前请认真查看此文档,并按照此文档说明对运行程序的设备环境进行对应配置。
不仅更新Surface系列电脑,Surface Duo折叠手机,而且还推出了一款全新的「三合一」笔记本电脑。
Propel 是一个新推出的 JavaScript 科学计算库,它使用图形处理器来支持 JavaScript 中的机器学习和科学计算。
小米MIX2【全面屏引导者】 小米MIX2是小米手机还未发布的小米MIX第二代手机。配置是6.4英寸屏幕,骁龙835处理器,支持指纹解锁,运行内存是4g到8g,储存空间128g或者256g。 搭载高通
选自Nextplatform 作者:Nicole Hemsoth 机器之心编译 参与:朱朝阳、侯韵楚、李亚洲、黄小天 作为思维锻炼,让我们将神经网络视为大量的图形,把 CPU 视为一个更高级命令处理器
AMD是目前除了英特尔以外,最大的x86架构微处理器供应商,自收购冶天科技以后,则成为除了英伟达和将发布独立显卡的英特尔[8]以外仅有的独立图形处理器供应商,自此成为一家同时拥有中央处理器和图形处理器技术的半导体公司,也是唯一可与英特尔和英伟达匹敌的厂商。在2017年第一季全球个人电脑中央处理器的市场占有率中,英特尔以79.8%排名第一、AMD以20.2%位居第二[9]。于2017年8月,AMD CPU在德国电商Mindfactory的销售量首次以54.0%超越英特尔[10],并于9月增长至55.0%[11],于10月(同时也是Coffee Lake推出之月份),销售份额仍继续成长至57.7%[12],于11月,由于增加部分未计算型号,份额下降至57.4%
随着技术和时代的发展,UFO现在改名成UAP,Google成了Alphabet,很多行业的术语也在慢慢过时。
两周前,Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架,它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制,没几天就给出新版的TensorFlow测试数据,在性能上开始压制Caffe2。 由此看来,要在人工智能上赶超Google,Facebook仅仅靠模仿还是不够的,而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说,留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果:除了VGG16模型测试中的8核数据,其余结果上TensorFlow均处于优势。
渲染简单的理解可能可以是这样:就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像,生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景(如图1):
本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署,提供更保姆级别的教程,让完全不懂技术的同学,也能在本地部署大模型~
在GPU出现以前,显卡和CPU的关系有点像“主仆”,简单地说这时的显卡就是画笔,根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色,材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”,由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理,占用了CPU太多的运算时间,从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如,渲染一个复杂的三维场景,需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的像素。早期的3D游戏,显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存,所有的图形处理都是由CPU单独完成。图形渲染适合并行处
韩国先进科学技术研究院(Korea Advanced Institute of Science and Technology,KAIST)发布消息称,该院研发团队研制出能够以超低功耗运行人工智能算法的半导体芯片——卷积神经网络处理器(convolutional neural network processor,CNNP),以及使用这种芯片的人脸识别系统K-Eye。该系统由该研究团队与初创公司UX Factory Co.联合制造。 K-Eye系列有两种类型:可佩戴型和加密锁型。可佩戴型设备可通过蓝牙与
简单来说,显示是通过向你显示一系列图像或“帧”来进行的。如果要制作视频,显示器就需要一个接一个地显示一系列帧。监视器的“刷新率”就是每秒更新图像的次数。所以,一个60Hz的显示屏每秒刷新其图像60次。显然,这太快了,人类的大脑无法追踪,因此被欺骗了,我们会以为它正在观看动态图像,而不是一系列单个的帧。
在睿悦承办的“N+虚拟现实高峰论坛暨交易会”上,芯片大咖悉数到场。其中Imagination中国区总经理刘国军分享了主题为“Imagination对VR未来的发展展望”的演讲。 刘国军首先向大家介绍了
去年,谷歌曾在I/O开发者大会上透露了一款名为TPU的芯片,全称Tensor Processing Unit 张量处理器,是不是有点眼熟?(谷歌推出的机器学习框架叫tensorflow)。 这款谷歌自己研发的处理器,也是专门用于提高机器学习的运算效率。但是自打去年I/O开发者大会以来,谷歌并没有公开任务细节,直到上周。 上周,谷歌发表了一篇论文《In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing UnitTM》,详细披露了TPU的细节,这篇
译者按:ARM是全球领先的半导体知识产权提供商。全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用ARM架构。ARM设计了大量高性价比、耗能低的RISC处理器、相关技术及软件。2014年基于ARM技术的全年全
AMD (超微半导体公司)昨夜正式推出其 AMD Instinct MI100 加速GPU芯片,这是一款新的图形处理器处理器(GPU) ,在科学研究计算方面起着专门的加速器作用。
最近,各大科技公司陆续发布了自家的虚拟现实设备,在今年各大科技盛宴上频刷存在感。在最近举办的 GDC 上,AMD 的副总裁 Konduri 做出的关于 VR 的报告难以不引起业内人士的关注。 一、统治
随着数据需求工作负载渗透到数据中心并覆盖传统的CPU性能,GPU各供应商已经为数据中心补充了全新的设备和显示卡。 最近大数据、人工智能以及机器学习的潮流正在企业服务器之间形成连锁反应。因为传统的微处理器难以有效地处理这些来自要求苛刻的工作负载的信息,因此数据中心图形处理器转移至该领域填补相关的资源空白。 📷 自70年代以来,图形处理单元最初被用于从中央处理器处理视频和图形处理任务。与典型的CPU相比,这些系统具有不同的底层设计,GPU是为在单一数据流上最大化高速流水线上吞吐量而构建的。CPU也被设计为支持快
移动芯片巨头ARM最近公布了其最新的处理器架构,ARM Cortex-A73 中央处理器(CPU)和 ARM Mali-G71 图形处理器(GPU)。该架构主要面向中高端智能手机,为移动设备的VR体验
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你没看错,Intel版的Mac Pro更新显卡配置了! 苹果此次为其新增了3个显卡模块: AMD Radeon Pro W6800X MPX AMD Radeon Pro W6800X Duo MPX AMD Radeon Pro W6900X MPX 这可是妥妥的高端配置。 AMD Radeon W6000系列基于7nm制程工艺,采用了RDNA 2架构。 此前,AMD Radeon Pro W6900X在Geekbench上的跑分情况就表现不俗
有网友在网上提问:“为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ”以下是比较准确靠谱的回答: 1、现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一。 为什么二者会有如此的不同呢?首先要从CPU和GPU的区别说起。 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,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳
接着8008、8088、8086相继跟上,正式开启了以微处理器为计算机中央处理器的时代。
从技术角度来说,一讲到TEE就会提到TrustZone,这是因为虽然TEE OS实现有多种多样,主芯片厂商也有好几种,但是大部分都是基于Arm的TrustZone架构。
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 人工智能的蓬勃发展带来了算力需求的指数增长。 摩尔定律和Dennard Scaling效应在CPU的性能提升上失效,针对于图形加速和高性能计算设计的GPU在AI计算领域略显乏力。 百花齐放的ASIC AI芯片虽然在某些方面有所改进,但也存在着应用场景局限、依赖自建生态、客户迁移难度大、学习曲线较长等问题。 通用图形处理器GPGPU在不断迭代和发展成为了AI计算领域的最新发展发向。 技术发展,既要兼容现有AI软件生态,也要坚持自主创新。登临科技的“GPU
前段时间,一篇文章揭露,全球对H100总需求量超43万张,而且这样的趋势至少持续到2024年底。
整理 | 刘燕 苹果:我的王炸芯片很“吓人”。 苹果“炸场”发布会,乔布斯“复活”了 今年的苹果发布会从一个超燃的怀旧宣传片开场。 随着卷帘门缓缓拉开,一个长头发戴眼镜的年轻人出场了,年轻人长相神似年轻时的乔布斯,显然这是特别设计的温情彩蛋,意在向苹果创始人乔布斯致敬。 1976 年,乔布斯在这个车库里创办了苹果公司。1998 年苹果推出了 iMac。 今年是乔布斯去世 10 周年,此前苹果在官网上线了纪念影片。 本次新品发布会的 slogan 是“来炸场”,在硬核的产品发布环节,苹果发布了三款硬件产
“supercomputingonline.com”发布消息称,IBM公司正在利用其新软件为深度学习提供支持。 IBM发布了基于Power Systems平台的PowerAI深度学习软件。该软件通过简化基于工具和数据准备的开发过程,将训练人工智能(AI)系统所需的时间从几个星期减少到几个小时,从而解决了数据科学家和开发人员面临的主要挑战。深度学习技术被数据科学家和开发人员用来开发各种应用程序,从自动驾驶汽车的计算机视觉到实时欺诈检测和信用风险分析系统。这些认知应用程序比传统应用程序更需要超级计算机资源,可能
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