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从GPU虚拟化到多人协作VR设计平台,NVIDIA正在变革传统工作模式

NVIDIA正在将他们强大的图形处理技术和人工智能、VR这些新技术结合在一起,为企业和个人带来更加快速、便捷的工作环境和方式。 10月24日下午,NVIDIA专业可视化业务媒体沟通会在北京举行。

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未来杯高校AI挑战赛激战正酣 金山云全程提供云资源

近日,面向国内各大院校在校学生,在大数据及AI领域规模最大、最具权威的科技竞赛——未来杯高校AI挑战赛,正式进入研究成果提交阶段。

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TensorFlow GPU初跑

cifar10数据集,n_epoch=50,batch_size=96 笔记本i5,8G,GeForce 920MX 此次试验,可能最大的收获就是,TensorFlow-gpu用起来了,但加速效果,实在不敢奢望,5733.593992 s,可能只有cpu的两倍速度。

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弹性计算双周刊 第 5 期

阿里云弹性裸金属服务器(神龙)于2018年5月16日在北京举行产品发布会,再度引起行业关注热潮,技术专家狒哥作为嘉宾和大家作了精彩的分享。FPGA-F3的经典使用场景及极大简化FPGA开发部署流程的深度解析爆出干货,专有宿主机(Dedicated Host)开放测试名额申请,这是一个基于阿里云公共云虚拟化技术对ECS的另一种产品售卖形态,通过向用户出售整体物理主机的资源,提供物理独享的单租户环境。

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亚马逊AWS首席科学家:从图像理解到语音识别,我们是如何研究和量化机器学习的

亚马逊一直致力于寻求机器学习多域模型的解决方案,以及多领域的应用如何能够在云上进行计算。 在今日于北京召开的《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China上,作为亚马逊旗下最赚钱云服务部门 AWS 的核心人物,亚马逊AWS首席科学家Animashree Anandkumar解读我们该如何研究和量化机器学习。

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【AI计算的新摩尔定律】3.5个月翻一倍,6年增长30万倍

今天,OpenAI发布了一份关于AI计算能力增长趋势的分析报告,报告显示:自2012年以来,AI训练中所使用的计算力每3.5个月增长一倍,自2012年以来,这个指标已经增长了30万倍以上。

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概率计算或成AI突破新爆点,最适合处理不确定性

概率计算能促进人工智能和机器学习吗?英特尔等许多公司押注于概率计算,致力于使未来的系统能够理解和计算自然数据中固有的不确定性,制造出能够理解、预测和决策的计算机。概率计算被认为是最适合在不确定的情况下做出判断的技术。

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结构虽简单,但性能强悍——3个小型卷积神经网络简介

本文介绍了三种小型结构的卷积神经网络,在稍微降低性能的前提下,大大降低了计算复杂度。此外,无需使用高性能计算机即可进行仿真运行,适合初学者仿真体验。

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为强化机器学习性能,ARM推出两款新GPU Mali-G52和Mali-G31

ARM于近期推出了两款图形处理器产品,分别为Mali-G52以及Mali-G31,主要应用于主流移动市场。 由于移动端AI计算、图形处理需求的与日俱增,GPU之于手机SoC的作用日渐凸显,ARM全新的图形核心也呼之欲出。

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高调发布史上最大GPU后,英伟达却宣布暂停自动驾驶路测

英伟达股价瞬间下跌3.8%。 北京时间3月28日凌晨,英伟达创始人&CEO黄仁勋在CTC 2018(英伟达CPU技术大会)上发表演讲,并发布了迄今最大的GPU——DGX-2。

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AMD重拳出击人工智能

12月13日,AMD宣布计划推出一系列人工智能产品,包括3款图形加速卡,4款OEM机箱和一系列开源软件。在这个新兴市场中,Nvidia已经发展了一段时间,英特尔和几个初创公司也都在开发替代产品。 AMD将在面向机器学习的GPU领域“引发以前从来没有过的竞争”,TiriasResearch高级分析师KevinKrewell这样表示。

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浅谈GPU虚拟化技术(三补):GPU图形渲染虚拟化的业界难题-VDI的用户体验

此节为第三章上节GPU SRIOV及VDI的一个补充,简短介绍一下。 添加上一节地址:https://www.atatech.org/articles/104757 VDI的用户体验问题 无论是AMD的GPU SRIOV还是Nvidia的M60等直通设备虚拟化,亦或者是GVT-g这样的分片虚拟化,在处理图形渲染为主的虚拟化方案都会定位于VDI客户。

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阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第三章)

本系列文章推送门: 阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第一章) GPU虚拟化发展史 阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第二章)GPU虚拟化方案之——GPU直通模式  今天一个小伙伴@我说:“你浅谈一下,没点技术背景的,估计都看不懂…”,醍醐灌顶啊,面向公众的文章不是学术论文,应以普及基本概念为主。

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阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第二章)

注:本系列第一章推送门:阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第一章) GPU虚拟化发展史 第二章 GPU虚拟化方案之——GPU直通模式 目前流行的商用GPU虚拟化方案可以分为以下几类:GPU 直通模式,GPU SRIOV 模式,GPU 半虚拟化(mediated passthrough:包括Intel GVT-g和Nvidia GRID vGPU),VMWare的GPU全虚拟化(vSGA)。

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浅析GPU通信技术(上)-GPUDirect P2P

1. 背景 GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色, GPU的强大的并行计算能力,大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升,GPU间需要大量的交换数据,GPU通信性能成为了非常重要的指标。

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阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第一章)

本文介绍GPU虚拟化的方方面面

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GPU高级调试与优化

GPU的历史很短,只有十几年。但它发展迅猛,凭借强大的并行计算能力和高效率的固定硬件单元,在人工智能、区块链、虚拟和增强现实(VR/AR)、3D游戏和建模、视频编解码等领域大显身手。而且这种趋势还在延续,基于GPU的应用和创新势头正猛。

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2017年度未来人工智能发展的几大趋势?

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 1、机器人将在商业场景中成为主流 在2017年的特定商业场景中,商业机器人将会发挥巨大的潜力,很多有实力的机器人公司都会开发可用在多个商业领域的通用型机器人,能适应不同的环境,2017年我们会在很多具有一定特点的营业厅中看到专业型机器人的身影。

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