相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優勢。同時，算法
2016-07-28 12:16:38
7367 NVIDIA CUDA 深度神經網絡庫（cuDNN）是一個 GPU 加速的深度神經網絡基元庫，能夠以高度優化的方式實現標準例程（如前向和反向卷積、池化層、歸一化和激活層）。
2022-07-23 11:04:341341 隨著由ChatGPT引發的人工智能熱潮，GPU成為了AI大模型訓練平臺的基石，甚至是決定性的算力底座。為什么GPU能力壓CPU，成為炙手可熱的主角呢？要回答這個問題，首先需要了解當前人工智能（AI
2024-04-24 08:05:10177 
隨著各個運營商網絡的DC化網絡重構，DC將成為主要載體，用于對云化網絡資源的承載，提供計算存儲和轉發能力?！ ?G中傳和回傳光模塊https://www.gigalight.com/cn
2019-12-12 17:36:16
，預計光模塊需求上升?！ ?G網絡是從RRU到BBU再到核心機房，到5G網絡時代可能會把BBU功能做一些拆分，切分成DU和CU。原來RRU到BBU屬于前傳，BBU到核心機房屬于回傳，5G新增出中傳
2019-11-07 17:23:35
的開發環境需求強烈。過去，安裝驅動、編譯庫文件等軟件集成工作費時費力，阿里云上的GPU計算平臺聯同NGC將為開發者節省大量準備開發環境的的時間。NGC可以幫助開發人員免費訪問深度學習容器，包括
2018-04-04 14:39:24
、數據驅動決策以及人力成本節約，旨在深入剖析其核心優勢和對企業的重要意義。一、自動化處理AI智能呼叫中心通過引入自然語言處理(NLP)、機器學習和自動化技術，使得呼叫中心的處理過程更加高效和準確，AI
2023-09-20 17:53:17
算法和大數據時代的到來、以及AI芯片的出現。 第三波AI浪潮的發展主要由深度學習技術的突破引領，而英偉達（Nvidia）憑借其通用的GPU單元，專門的TensorRT加速器，強勁的矩陣運算性能加上對其他
2018-06-11 08:20:23
裝置」與「感測裝置」成為不可或缺的一環。在AI模塊中，處理芯片與儲存系統之間的信道優化，將直接影響系統在實時判斷與深度學習的效能，因此內存模塊必須更重視客制化與穩定性等需求。目前就AI產業面觀察，尤其
2017-12-05 08:09:38
%數據中心的工作量。平方GPU對培訓工作量有效，但在人工智能的所有不同階段都不需要GPU。在2021年的一項研究中，56%的研究受訪者將成本列為他們面臨的最重大挑戰實施AI/ML解決方案。
2023-08-04 07:25:00
產生新需求，將帶來高性能GPU市場快速增長。GPU分類與主要廠商，資料來源：架構師技術聯盟、華西證券研究所云端AI服務器AI服務器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合
2021-12-07 10:04:11
ai芯片和gpu的區別▌車載芯片的發展趨勢(CPU-GPU-FPGA-ASIC)過去汽車電子芯片以與傳感器一一對應的電子控制單元(ECU)為主，主要分布與發動機等核心部件上。...
2021-07-27 07:29:46
`光模塊在現在的生活中應用很廣，平時我們所用到的光網絡傳輸中也離不開光模塊的作用。光模塊在生活中應用那么廣泛，那么，光模塊價格是多少錢？小編在上一篇文章中也有介紹到光模塊有著多種類型（不明白的戳這里
2017-08-31 14:09:57
安裝好光模塊后，測試其性能是必不可少的步驟。當整個網絡系統中的光器件是由一個供應商供應時，如果網絡系統能夠正常工作，那么就不需要對系統的子組件分別進行測試。但是，現在大部分網絡系統中的子部件都來
2022-04-14 20:46:41
光模塊是什么？光模塊有著哪些分類呢？光模塊的作用是什么？
2021-05-18 06:53:56
本文基于光模塊標準和需求出發，介紹了TI多款小體積電源產品在光模塊里的應用及其在光模塊應用場景下的注意事項。1. 光模塊簡介光模塊(Optical module)是光電和電光轉換的光電子器件，見圖1
2022-11-03 07:14:50
利用光復用器將不同波長的光信號復用至單根光纖進行傳輸，在鏈路的接收端，借助光解復用器將光纖中的混合信號分解為不同波長的信號，連接到相應的接收設備。在本文中，易飛揚通信將詳細剖析10G粗波分復用CWDM
2018-03-27 14:58:14
，基于NCNN、MNN、Paddlelite多種常用端側推理框架進行了接口的統一。圖1 AI推理任務管理與統一推理接口架構圖各模塊介紹：任務安排：創建、任務、任務?？蚣苷{度：推理框架加載、卸載。算法引擎
2022-03-25 11:15:36
的“深度”層面源于輸入層和輸出層之間實現的隱含層數目，隱含層利用數學方法處理（篩選/卷積）各層之間的數據，從而得出最終結果。在視覺系統中，深度（vs.寬度）網絡傾向于利用已識別的特征，通過構建更深的網絡
2019-03-13 06:45:03
，支持廣泛的應用程序和動態工作負載。本文將討論這些行業挑戰可以在不同級別的硬件和軟件設計采用Xilinx VERSAL AI核心，業界首創自適應計算加速平臺超越了CPU/GPU和FPGA的性能。
2020-11-01 09:28:57
TensorFlow&TensorFlow-GPU：深度學習框架TensorFlow&TensorFlow-GPU的簡介、安裝、使用方法詳細攻略
2018-12-25 17:21:10
MI60與MI50加速器，為全球首款7奈米資料中心GPU，旨在滿足新一代深度學習、高效能運算、云端運算以及渲染等應用所需的運算效能需求。研究人員、科學家以及開發者等將能夠運用AMD Radeon
2018-11-20 11:35:12
C語言深度剖析
2017-08-25 09:08:28
C語言深度剖析[完整版].pdfC語言深度剖析[完整版].pdf (919.58 KB )
2019-03-19 05:11:41
C語言深度剖析——一本關于C語言學習的教程，里面包含C語言編寫規范，各種變量指針用法等。以含金量勇敢挑戰國內外同類書籍
2012-08-14 11:36:46
，以使得數據可以理解和處理。 數據分析通常依賴于機器學習（ML）算法。在ML算法中，深度卷積神經網絡（DNN）為重要的圖像分類任務提供了最先進的精度，并被廣泛采用。 在最近
2017-04-27 14:10:12
硬件公司供貨的不斷增加，GPU 在深度學習中的市場需求還催生了大量公共云服務，這些服務為深度學習項目提供強大的 GPU 虛擬機。
但是顯卡也受硬件和環境的限制。Larzul 解釋說：“神經網絡訓練
2024-03-21 15:19:45
，這就轉化為對訓練系統高效擴展的日益增長的需求。
典型的深度學習訓練算法包括多種類型的算子，這些算子加起來要進行數十億次運算。這些大量的操作可以通過使用先進GPU提供的固有并行處理來加速。然而，GPU主要
2023-08-04 06:48:48
Mali GPU 支持tensorflow或者caffe等深度學習模型嗎？ 好像caffe2go和tensorflow lit可以部署到ARM，但不知道是否支持在GPU運行？我希望把訓練
2022-09-16 14:13:01
，高度模塊化，可擴展性）。 ? 同時支持卷積神經網絡和循環神經網絡，以及兩者的組合。? 在 CPU 和 GPU 上無縫運行。--摘自《Keras：基于-Python-的深度學習庫》
2018-06-04 22:32:12
Tir-RK3399+movidius是什么呢？Tir-RK3399+movidius AI深度學習評估板有哪些性能呢？RK3399的板卡配置主要有哪幾點呢？
2022-03-07 07:51:05
c語言深度剖析
2013-04-02 09:12:46
linux內核深度剖析，對于想學linux內核的人來說，絕對值得一看，另附有光盤資料。
2014-01-15 21:25:14
【嵌入式AI】多目標分類檢測系統實戰中，tengine是如何使用arm的GPU進行加速的，這個原理能詳細說明一下嗎？
2022-09-02 14:18:54
服務，基于系統軟硬件結合方案，搭載華為云的云容器引擎CCE、GPU高性能計算、對象存儲服務(OBS)、高性能網絡等能力，并對分布式訓練的調度算法、分布式梯度壓縮等進行深度優化后，在1000塊GPU的大規模集群中
2018-08-02 20:44:09
本帖最后由 zgzzlt 于 2012-8-16 14:23 編輯
《C語言深度剖析》【超經典書籍】
2012-08-02 08:59:42
，本周將會推出針對異構計算GPU實例GN5年付5折的優惠活動，希望能夠打造良好的AI生態環境，幫助更多的人工智能企業以及項目順利上云。隨著深度學習對人工智能的巨大推動，深度學習所構建的多層神經網絡模型
2017-12-26 11:22:09
的過程中，要留給大家自己體會的。第3章 深度學習簡史從神經網絡的神經元開始介紹感知機算法，主要是介紹深度學習一些主要概念背后的靈感，為深入了解他們的工作原理打下基礎。左圖是人類大腦的神經元，右圖是感知器
2019-07-25 16:07:04
C語言深度剖析
2015-10-16 15:16:24
產生新需求，將帶來高性能GPU市場快速增長。GPU分類與主要廠商，資料來源：架構師技術聯盟、華西證券研究所云端AI服務器AI服務器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合
2021-12-07 09:59:04
不斷變化的，因此深度學習是人工智能AI的重要組成部分?？梢哉f人腦視覺系統和神經網絡。2、目標檢測、目標跟蹤、圖像增強、強化學習、模型壓縮、視頻理解、人臉技術、三維視覺、SLAM、GAN、GNN等。
2020-11-27 11:54:42
了。下面介紹幾種深度學習的方法，它們使識別錯誤率極大地降低。 卷積神經網絡：AlexNet 在 2012 年，深度學習第一次被運用到 ImageNet 比賽中。其效果非常顯著， 錯誤率從前一年的 26
2018-05-11 11:43:14
什么是光模塊？光模塊又有著哪些類型和參數？光模塊又應用在哪些領域呢？
2021-05-18 06:10:08
什么是深度學習為了解釋深度學習，有必要了解神經網絡。神經網絡是一種模擬人腦的神經元和神經網絡的計算模型。作為具體示例，讓我們考慮一個輸入圖像并識別圖像中對象類別的示例。這個例子對應機器學習中的分類
2023-02-17 16:56:59
深度殘差收縮網絡是深度殘差網絡的一種新的升級版本，其實是深度殘差網絡、注意力機制（參照Squeeze-and-Excitation Network，SENet）和軟閾值化的深度集成
2020-11-26 06:33:10
什么是CWDM光模塊？CWDM光模塊有哪些封裝方式？CWDM光模塊應用在什么地方？
2021-05-18 06:46:07
什么是SFP光模塊？SFP光模塊由哪些器件構成？SFP光模塊有哪些分類？
2021-05-17 06:09:51
思維導圖如下：發展歷程DNN-定義和概念在卷積神經網絡中，卷積操作和池化操作有機的堆疊在一起，一起組成了CNN的主干。同樣是受到獼猴視網膜與視覺皮層之間多層網絡的啟發，深度神經網絡架構架構應運而生，且
2018-05-08 15:57:47
電腦、智能手機等）上運行繪圖運算工作的微處理器。因為對于處理圖像數據來說，圖像上的每一個像素點都有被處理的需要，這是一個相當大的數據，所以對于運算加速的需求圖像處理領域最為強烈，GPU也就
2017-03-15 11:40:15
在光伏電站系統設計中，光伏組件的安裝容量和逆變器的額定容量的比值即為容配比，是一個非常重要的設計參數。在2012年發布的《光伏發電系統效能標準》中，容配比是按1:1設計的，但是由于光照條件以及溫度
2022-09-10 12:02:41
多用于SR等短距離的傳輸中，這類網絡的節點和接頭都比較多，使用多模光模塊可以降低成本； 單模光模塊多用于傳輸速率相對較高的線路中，如城域網。 此外，多模設備只能在多模光纖上有效運行，而單模設備在單模
2018-03-13 15:02:23
和流暢度。
聲音模組：在人臉識別終端產品中，通常需要輸出語音提示信息，以指導用戶操作。因此，可以選擇支持高保真音質、多種音頻格式解碼的聲音模組，以提供優質的語音輸出效果。
網絡通信模組：為了實現人臉
2023-05-06 14:30:45
如何用stm32cube.ai簡化人工神經網絡映射？如何使用stm32cube.ai部署神經網絡？
2021-10-11 08:05:42
本文由回映電子整理分享，歡迎工程老獅們參與學習與評論內容? 射頻系統中的深度學習? Deepwave Digital技術? 信號檢測和分類示例? GPU的實時DSP基準測試? 總結回映電子是一家
2022-01-05 10:00:58
本帖最后由 lee_st 于 2018-4-3 09:43 編輯
嵌入式網絡那些事LwIP協議深度剖析與實戰演練
2018-04-02 10:44:08
是人工智能大躍進的基礎，在線下模型訓練中Xeon-Phi、GPU等發揮著巨大的作用，而在線上的推理任務中，浪潮FPGA深度學習加速解決方案則能夠實現7倍以上的能效比提升。 卷積網絡之父、Facebook
2021-09-17 17:08:32
嵌入式應用可能的極限，嵌入式設計已經能夠提高網絡攻擊的實時響應能力和設備安全性。支持AI的MCU云計算推動了對具有AI功能的MCU的需求；它減少了數據傳輸所需的帶寬，并節省了云服務器的處理能力，如下圖。配備AI算法的MCU正在應用包含對象識別，啟用語音服務和自然語言處理等功能的應用程序..
2021-11-01 08:55:02
最先進的人工智能模型在不到五年的時間內經歷了超過 5，000 倍的規模擴展。這些 AI 模型嚴重依賴復雜的計算和大量內存來實現高性能深度神經網絡 （DNN）。只有使用 CPU、GPU 或專用芯片等
2023-07-28 10:10:17
最近在看labview中GPU模塊的使用，但是GPU模塊只有3個例子，難懂啊。有木有大神會的
2014-03-12 10:05:14
雖然人工智能和機器學習計算通常在數據中心中大規模地執行，但是最新的處理設備使得能夠將AI / ML能力嵌入到網絡邊緣的IoT設備中。邊緣的AI可以快速響應，無需等待云的響應。如果可以在本地完成推理
2019-05-29 10:38:09
有沒有轉讓 嵌入式網絡那些事lwip協議深度剖析與實戰演練 這本書的呀？現在除了某寶能買到這本書（八成是盜版），其他網站都買不到了，我特別想看看這本書，求各位大神幫助~~
2019-08-18 21:19:32
嵌入式網絡那些事LwIP協議深度剖析與實戰演練
2016-06-12 13:43:17
自動駕駛車輛中的AI分析車輛中的AI應用
2021-03-09 07:53:23
明確了5G網絡承載需求，明確指出25G/100G/400G光模塊新需求將成為5G時代光通信的主流。那么國內有此資質的光模塊廠商有哪些呢？公司主營業務備注光迅科技光器件國內光無源器件生產規模大，品種多
2020-03-05 14:13:28
拷貝多份占用存儲空間，也給網絡管理和數據管理帶來了復雜性；并且由于數據無法共享，無法支持整個GPU集群同時運行任務，降低了整個IT系統的使用效率。為了便于數據管理和共享，傳統文件存儲在AI系統中得到一定
2018-08-23 17:39:35
陳正沖編寫的《C語言深度剖析》，挺經典，剛來論壇，多多指教~~
2013-08-17 12:06:03
考慮到POLA 模塊電源的電路設計基本相同，本文以PTH03030 POLA 模塊電路為例,對其電路設計進行了深度剖析。
2009-11-24 11:54:39
35 C語言深度剖析。
2016-05-05 17:40:597 GPU應用因AI開始有了截然不同的新轉變，不只讓一些支援高度平行運算應用的高階GPU相繼問世，現在連整套GPU深度學習專用服務器也搶灘登陸，要助企業加快AI應用。
2016-05-03 10:25:22912 C語言深度剖析
2016-12-20 22:50:250 到只有有限硬件資源的嵌入式系統上。 為了解決這個限制，可以使用深度壓縮來顯著地減少神經網絡所需要的計算和存儲需求。例如對于具有全連接層的卷積神經網絡(如Alexnet和VGGnet)，深度壓縮可以將模型大小減少35到49倍。
2017-11-16 13:11:351630 
那么到底多少層算深度呢？這個問題可能沒有一個明確的答案。某種意義上，這個問題類似“有多少粒沙子才能算沙丘”。但是，一般而言，我們把有兩層或兩層以上隱藏層的網絡叫做深度網絡。相反，只有一個隱藏層的網絡
2017-12-27 17:20:0531000 
本文談了談gpu的一些重要的硬件組成，就深度學習而言，我覺得對內存的需求還是比較大的，core多也并不是能夠全部用上，但現在開源的庫實在完整，想做卷積運算有cudnn，想做卷積神經網絡caffe
2018-01-06 12:01:093517 
針對深度神經網絡在分布式多機多GPU上的加速訓練問題，提出一種基于虛擬化的遠程多GPU調用的實現方法。利用遠程GPU調用部署的分布式GPU集群改進傳統一對一的虛擬化技術，同時改變深度神經網絡在分布式
2018-03-29 16:45:250 相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優勢。
2019-10-18 15:48:141337 這些AI模型被運行在裝載了V100Tensor Core GPU的NVIDIADGX系統上的數據中心服務器上，以及裝載了JetsonAGX Xavier模塊的邊緣計算網絡中。該硬件運行NVIDIA
2020-07-02 15:00:541831 差不多的風扇，效率總會因這些因素而出現較大的差異。 深度剖析散熱風扇 在筆記本散熱模塊的三要素中，散熱風扇在很大程度上可以彌補熱管和散熱鰭片自身導熱和散熱效率的不足，而這也就是為什么硬件配置相同，散熱風扇、熱管
2020-08-27 10:41:307383 目前，整個AI芯片市場都圍繞著深度學習而展開。深度學習（DL），則正是讓AI應用程序在現實世界中真正發揮作用的最成功的機器學習技術范例。
2020-08-13 10:46:402006 
這篇文章為大家介紹了一下面向低功耗AI芯片上的神經網絡設計，隨著這幾年神經網絡和硬件（CPU,GPU,FPGA,ASIC）的迅猛發展，深度學習在包...
2020-12-14 23:40:08559 深度學習是推動當前人工智能大趨勢的關鍵技術。在 MATLAB 中可以實現深度學習的數據準備、網絡設計、訓練和部署全流程開發和應用。聯合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神經網絡訓練和推斷。
2022-02-18 13:31:441762 相信每一位錄友都接觸過時間復雜度，但又對時間復雜度的認識處于一種朦朧的狀態，所以是時候對時間復雜度來一個深度的剖析了。
2022-03-18 10:18:511589 三維圖形是 GPU 擁有如此大的內存和計算能力的根本原因，它與 深度神經網絡 有一個共同之處：都需要進行大量矩陣運算。
2022-08-06 15:56:02649 汽車新熱點：T-BOX系統解決方案深度剖析之接口
2022-11-01 08:26:215 汽車新熱點: T-BOX系統解決方案深度剖析之電源軌
2022-11-01 08:26:222 GPU 引領的深度學習
2023-01-04 11:17:16501 稱重模塊工作原理剖析
2022-03-11 13:22:341739 
GPU服務器相對CPU服務器來說是非常昂貴的，大約是美金和人民幣匯率的差距（以8卡GPU服務器為例），而且在芯片緊缺的年代，GPU到貨周期還比較長！面對資源昂貴、算力又是AI的發動機、AI業務又必須開展之間的矛盾，如何更好的利用和管理GPU資源就變得尤其關鍵。下面一起來看看這五大典型場景。
2023-06-25 11:31:361157 
AI芯片在處理大規模數據和復雜計算任務（例如深度學習算法）時具有更高的計算性能。它們通常集成了多個高性能的計算單元，如GPU（圖形處理器）或專門的神經網絡處理器（NPU）。
2023-08-05 16:11:024807 
，AI芯片是專門為人工智能而設計的，它在處理神經網絡和深度學習方面更加高效。而GPU芯片則是為了更好地處理圖像和視頻等方面而略微弱于AI芯片。 其次，AI芯片通常采用多核心硬件設計，這些核心之間可以并行工作，處理復雜的神經網絡，并且更加靈
2023-08-08 18:02:284084 本文通過分析千兆光模塊的技術特點和現在的網絡需求，討論了千兆光模塊是否還能滿足現代網絡需求的問題。文章提出，在一些特定場合，千兆光模塊仍然是一種可行的選擇，但在面對更高速、更大容量的數據傳輸時，就需要選擇更高速率光模塊。
2023-10-09 10:04:26225 萬兆光模塊在網絡傳輸中發揮著重要的作用，但是隨著未來網絡需求的不斷提升，它是否能夠應對越來越高的需求呢？本文通過對萬兆光模塊與未來網絡需求來分析。
2023-10-30 11:30:16227 
C語言深度剖析
2022-12-30 09:20:025 深度剖析 IGBT 柵極驅動注意事項
2023-11-24 14:48:25299 
人工智能的飛速發展，深度學習作為其重要分支，正在推動著諸多領域的創新。在這個過程中，GPU扮演著不可或缺的角色。就像超級英雄電影中的主角一樣，GPU在深度學習中擁有舉足輕重的地位。那么，GPU在深度
2023-12-06 08:27:37705 
以傳統三層架構到葉脊架構的轉變為例，葉脊網絡架構下，光模塊數量提升最高可達到數十倍。
2024-04-01 10:09:47133 
為AI PC元年。 ? 不僅是AI PC，還包括AI服務器、AI手機、AI汽車等，眾多AI實際應用讓算力GPU的需求大增，也在不斷追求性能更高的GPU。而隨著GPU性能的提升，其功耗與穩定性的難度也隨之增加。這就需要電源管理在背后為其提供穩定的電力供應，讓GPU提供更好的AI算力支持
2024-03-30 00:12:003033 
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