TLDR; 本系列是基于检测以下现实生活代码记录中复杂策略的工作。该系列的代码可以在原文找到。
英伟达异常低迷的股价似乎并没有影响黄教主的心情。在刚刚结束的最新GTC 2018中国峰会上,英伟达创始人黄仁勋依然一身皮衣,激情四射地完成了长达两个小时的主题演讲。过程中,黄教主生怕现场中国听众听不懂英文没有办法互动,多次转换中文解释,“很便宜”、“太重了”、“你们听得懂吗”。
英特尔(Intel)上周就这么做了,将两款最昂贵的cpu与英伟达(NVIDIA) gpu的推理性能进行了比较。
边缘AI(Edge AI)依然是新兴领域,许多人不清楚该为他们的项目选择哪些硬件平台。本文将比较一些当前领先的边缘AI平台。
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。
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。
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。
人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,当今 的人工智能技术以机器学习,特别是深度学习为核心,在视觉、语音、 自然语言等应用领域迅速发展,已经开始像水电煤一样赋能于各个行 业。
章翻译自: Which GPU(s) to Get for Deep Learning(http://t.cn/R6sZh27) 深度学习是一个计算需求强烈的领域,GPU的选择将从根本上决定你的深度学习研究过程体验。在没有GPU的情况下,等待一个实验完成往往需要很长时间,可能是运行一天,几天,几个月或更长的时间。因此,选择一个好的,合适的GPU,研究人员可以快速开始迭代深度学习网络,几个月的实验可以在几天之内跑完,几天的实验可以在几个小时之内跑完。因此,在购买GPU时,正确的选择至关重要。那么应该如何选择适
英伟达今天在推出令人惊艳的人工智能计算机的同时,在自动驾驶领域,英伟达推出了两款产品,DRIVE AV Safety Force Field一款保护自动驾驶车辆不受碰撞的计算型防御驾驶策略软件,以及 NVIDIA DRIVE Constellation™自动驾驶车辆仿真平台,现在已经正式上市。在人工智能领域英伟达正一步一步构建智能驾驶时代的底层技术基础,在这一点上,软硬同行的英伟达已不仅仅是为智能汽车制造芯片,而是迈上了一个更高的台阶。
今天,英伟达2019GPU 技术大会(GTC19)在美国加利福尼亚州圣何塞举行。在这一严重拖堂、长达2小时40分钟的Keynote演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋火力全开,宣布了该公司在软件、机器学习平台,以及自动驾驶上的一系列新动作。
深度学习的坎坷之路 2012年11月23日,应该是一个让时任谷歌人工智能实验室专家的Geoff Hinton倍感欣慰的日子,在这一天,纽约时报发布了名为《Scientist See promise in Deep Learning Program》(科学家们在深度学习上看到了希望)的报道,正式标志着深度学习被学界乃至全社会完全接受,从那时开始,Hinton大神数十年的默默坚持,终于给深度学习带来了一段持续至今的全盛期。 谁也无法否认在计算能力爆炸性增长的今天,的深度学习确实取得了巨大的成就,每一个置身于AI
编者按:本文作者赵勇,格灵深瞳 CEO,AI 科技评论授权发布。 2016年人工智能最吸引眼球的事件莫过于谷歌旗下的DeepMind依靠人工智能算法的阿尔法狗在围棋比赛中大胜人类顶尖选手。但要算商业价值的落地,2016年人工智能的赢家则非Nvidia(英伟达)莫属。这家全球领先的显卡公司最新的季度财报(截至2016年10月30号)显示该公司的营收比去年同期增长54%,尤其是在数据中心业务方面有了两倍多的增长。该公司的股票在过去的一年中也增长了4倍多,稳坐了标普500的榜首。 Nvidia在人工智能芯
由国际计算机学会(ACM - Association for Computing Machinery)举办的SIGGRAPH是世界上影响最广、规模最大,同时也是最权威的一个集科学、艺术、商业于一身的计算机图形和交互技术展览及会议,被称作计算机图形图像研究领域的“奥斯卡”。 汇聚了全球从事硬件、软件、电影与游戏产业、交互技术及教育等方面研究的专家及创意人员参会,同时将举办这些领域的展览,涵盖了从动漫和视觉效果、后期制作、移动图形学和交互应用,到CG研究、技术创新、行业动态等各个方面。 2008年S
【新智元导读】智能+时代正在迅速到来。10月24日,聚焦安防行业的海康威视在北京举行新品发布会,联手英伟达和Movidius发布了多款基于深度学习技术的产品,将人工智能技术革命性地应用于安防产品中,推动安防行业进入智能新纪元。发布会现场还以人工智能当下应用为主题展开圆桌讨论,海康威视总裁胡扬忠主持,新智元创始人杨静、IBM资深顾问黄劲、乐视智慧生活事业部刘彩俊、中科视拓董事长山世光、海康威视首席专家蒲世亮参与。 海康威视2001年12月31日成立,从28个人的创业团队发展成为2万人的高科技企业,研发团队已达
至顶网报道 作者:李祥敬 近日一则NVIDIA更新GeForce Software驱动授权条款(EULA)的新闻引发了业界的讨论,大家纷纷猜测NVIDIA的意图,并且大多认为NVIDIA此举是为了自身的利润考虑。作为一个持续关注NVIDIA的媒体人,笔者认为网上的这些观点有失偏颇。 📷 首先我们需要注意的是NVIDIA这几年在高性能计算、人工智能、深度学习、自动驾驶等领域风生水起,这得益于于其在GPU方面的丰富产品布局,比如我们熟知的GeForce游戏卡,还有Quadro、Tesla等专业加速卡。这些产品服
视觉是最重要的感官之一,我们通过眼睛看到大千世界,通过大脑分析看懂场景,并能回忆过往的视觉记忆。计算机视觉,就是利用电子、信息、计算机等技术,采用电子成像系统作为基础的感知单元采集视频图像,并通过信息化技术,分析并解释采集到的视频图像。计算机视觉从学术上分类,包括图像处理、模式与图像识别、事件分析、场景理解等众多图像相关的技术学科,以及计算机、信号处理、物理学、数学、生物学等多个基础学科,且随着人工智能技术的演进还在不断发展。
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