- GPU是替代不了CPU的，同樣，CPU也替代不了GPU。如果形象點理解，GPU就像一群螞蟻，這些螞蟻都做著同樣的事，而CPU就像一只猴子，這只猴子做著各種不同的事。從根本上說CPU和GPU它們的目的不同，且有不同側重點，也有著不同的性能特性，在某些工作中CPU執(zhí)行得更快，另一工作中或許GPU能更好?！ ‘斈阈枰獙Υ罅繑祿鐾瑯拥氖虑闀r，GPU更合適，當你需要對同一數據做很多事情時，CPU正好?！ ∪欢趯嶋H應用中，后一種情形更多，也就是CPU更為靈活能勝任更多的任務。GPU能做什么?關于圖形方面的以及
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GPU CPU
- 北京時間3月28日凌晨，英偉達創(chuàng)始人&CEO黃仁勛在CTC 2018(英偉達CPU技術大會)上發(fā)表演講，并發(fā)布了迄今最大的GPU——DGX-2。但令人震驚的是，黃仁勛緊接著宣布，暫定自動駕駛路測。
隨后英偉達股價應聲下跌3.8%。
高調發(fā)布史上最大GPU后，英偉達卻宣布暫停自動駕駛研發(fā)
大會一開場，黃仁勛便推出光線追蹤RTX技術(ray-tracing)，該技術可提供電影級畫質的實時渲染，渲染出逼真的反射、折射和陰影畫面。
隨后，英偉達發(fā)
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英偉達 GPU
- Imagination Technologies宣布，推出PowerVR GPU 的性能分析工具PVRTune的新版本，它可為開發(fā)人員提供深度信息，來幫助他們充分了解其應用在移動與嵌入式設備上的動態(tài)。利用PVRTune 2018 Release 1中的新功能，開發(fā)人員可通過充分發(fā)揮底層硬件的功能來創(chuàng)建應用與游戲，進而能以可獲得的最低功耗來實現最佳效能。
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Imagination，PowerVR GPU，性能分析工具
- 計算機發(fā)展到今天，已經大大改變了我們的生活，我們已經進入了智能化的時代。但要是想實現影視作品中那樣充分互動的人工智能與人機互動系統(tǒng)，就不得不提到深度學習?！ ∩疃葘W習 深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現數據的分布式特征表示?！ ∩疃葘W習的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深
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GPU FPGA
- 目前大多數的機器學習是在處理器上完成的，大多數機器學習軟件會針對GPU進行更多的優(yōu)化，甚至有人認為學習加速必須在GPU上才能完成，但事實上無論是運行機器學習的處理器還是優(yōu)化的深度學習框架，都不單只針對GPU，代號為“Skylake”的英特爾至強SP處理器就證明了這一點。
機器學習軟件在英特爾至強SP系列白金版上的一系列基準測試性能表現與在GPU上非常相近，了解了底層架構之后，我們可以看到，在性能如此接近的情況下，使用GPU加速器更像是在購買一種“奢侈品&rdq
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深度學習 GPU
- 不管怎么說，積極的輿論總能給股票帶來炒作的作用。
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AMD GPU
- 無論是深度學習、虛擬現實還是加密貨幣，都代表著GPU計算的時代正在到來，這是一股超強的趨勢。
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英偉達 GPU
- 每個人都在抱怨，英偉達的顯卡又貴又難買。
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英偉達 GPU
- 無論是新動力系統(tǒng)，車載信息娛樂系統(tǒng)，還是自動駕駛汽車，汽車技術都在以前所未有的速度迅猛發(fā)展。?新的顛覆性技術和行業(yè)參與者正在向傳統(tǒng)的汽車概念發(fā)起挑戰(zhàn)。明天的駕駛體驗將與今天大不相同?！ ∧壳霸谀承┑貐^(qū)已經出現了自動駕駛汽車，預計到2030年，路面上四分之一的汽車將在一定程度上實現自動駕駛。未來的駕駛艙會有什么樣的變化?汽車和駕駛員是怎么溝通的??駕駛員從駕駛責任中解脫出來，會給駕駛艙和信息娛樂系統(tǒng)的設計帶來怎樣的影響? 潛在的挑戰(zhàn) 在2025年左右，汽車將實現完全的自動化，與今
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GPU HMI
- 英特爾日前發(fā)布聲明稱，近期的補丁可能對某些芯片會造成影響，導致計算機出現比正常情況下重啟更為頻繁的現象。
GPU的發(fā)明者英偉達創(chuàng)始人、CEO黃仁勛在CES期間對第一財經記者獨家表示：“英偉達的圖形芯片GPU不受安全漏洞的影響。”
在谷歌研究人員發(fā)現了英特爾和AMD等公司的CPU芯片存在重大的安全漏洞后，微軟、蘋果、亞馬遜等公司都立即采取優(yōu)化措施，包括更新部署后的識別、測試和軟件更新改進等。
黃仁勛對第一財經記者表示：“我們已經給軟件驅動打上補丁，因
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英偉達 GPU
- 到了 2020 年，每 3 支手機，就會有一支內建有 AI 芯片。 但目前浮出水面的 AI 芯片新創(chuàng)，幾乎都是大陸公司。 為什么臺灣這回選擇缺席?
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人工智能 GPU
- 在此前的Exynos處理器中，三星一直都采用ARM的公版GPU核心，通過堆核心數量的方式來提升GPU的性能，不過三星自研GPU要取得成功并不容易，開發(fā)GPU還涉及到兼容、專利等問題，這都是需要三星面對的，因此在未來數年時間預計它將依然采用ARM的Mali的GPU。
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三星 GPU
- GPU 只是當前最佳的解決方案，明年 GPU 在 AI 的地位，也許會遭ASIC取代。
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ASIC GPU
- 12月11日消息，據國外媒體報道，英偉達顯卡是運行機器學習工作負載的事實上的標準，而今天，該公司又增加了另一個高端的以計算為中心的顯卡：Titan V.這張基于英偉達Volta架構的顯卡支持110teraflops的原始計算能力，是其前身的9倍，售價為2,999美元。
這是個適合機器學習研究人員、開發(fā)人員和數據科學家使用的芯片，他們希望能夠在桌面計算機上構建和測試機器學習系統(tǒng)。
GPU擅長于執(zhí)行訓練機器學習系統(tǒng)所需的計算類型，而英偉達的Volta架構旨在為這些任
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英偉達 GPU
- 在PC游戲的推動下，顯卡制造商們在過去幾個月嘗到了不少甜頭。Jon Pebbdie Research針對AIB廠商們的研究指出：過去十年，行業(yè)三季度平均增長率在14.4%的左右;但是2017年3季度卻達到了29.1%。當前已有48家AIB合作伙伴(包括OEM和消費級市場)，雖然Nvidia和AMD仍是GPU市場兩大供應商，但前者的形勢更優(yōu)。
今年2季度的時候，數字貨幣“挖礦”產業(yè)曾助推了當季的GPU銷量;到了3季度的時候，其影響力已經削弱了不少，因為PC游戲迎來強勁的增長
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GPU PC
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