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超深度學(xué)習(xí)介紹

　　2016年隨著AlphaGo戰(zhàn)勝全人類棋手，使世界為之震驚，歷史上從來(lái)沒(méi)有過(guò)，對(duì)于一個(gè)技術(shù)投入了世界上如此巨大的資源。國(guó)際大的IT公司利用這個(gè)契機(jī)，為了各自利益和取得世界人工智能的發(fā)展主導(dǎo)權(quán)，極力宣傳“深度學(xué)習(xí)模型”，把“深度學(xué)習(xí)模型”神化，同時(shí)又拋出了各種類型的“深度學(xué)習(xí)模型”的開(kāi)源程序，以及大型GPU服務(wù)器。　　在這種勢(shì)力的推動(dòng)下，我國(guó)年輕的人工智能研究者只能在開(kāi)源程序下研究，不了解“深度學(xué)習(xí)模型”的所以然，思想被限制。　　其實(shí)，“深度學(xué)習(xí)模型”，存在著訓(xùn)練不可能得到最佳解，作為補(bǔ)救措施的SGD也
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GPU如何訓(xùn)練大批量模型？方法在這里

　　深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)集的規(guī)模增長(zhǎng)速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開(kāi)始捉襟見(jiàn)肘，如果你的 GPU 連一個(gè)樣本都容不下，你要如何訓(xùn)練大批量模型?通過(guò)本文介紹的方法，我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個(gè)訓(xùn)練樣本大于 GPU 內(nèi)存時(shí)，在單個(gè)或多個(gè) GPU 服務(wù)器上訓(xùn)練模型。　　分布式計(jì)算　　2018 年的大部分時(shí)間我都在試圖訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)克服 GPU 極限。無(wú)論是在含有 1.5 億個(gè)參數(shù)的語(yǔ)言模型(如 OpenAI 的大型生成預(yù)訓(xùn)練 Transformer 或最近類似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬(wàn)個(gè)元素輸入的元學(xué)習(xí)
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GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片“爭(zhēng)奇斗艷”

　　AI芯片是當(dāng)前科技產(chǎn)業(yè)和社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)，也是AI技術(shù)發(fā)展過(guò)程中不可逾越的關(guān)鍵一環(huán)，不管有什么好的AI算法，要想最終應(yīng)用，就必然要通過(guò)芯片實(shí)現(xiàn)?！　≌凙I芯片，就必須先對(duì)AI下一個(gè)定義。在萊迪斯半導(dǎo)體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經(jīng)理陳英仁看來(lái)，“AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”不是簡(jiǎn)單定義為某類產(chǎn)品，而是一個(gè)新的設(shè)計(jì)方法，“傳統(tǒng)的一些算法，是照規(guī)則、照邏輯的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的結(jié)果?！蹦墙裉煨【幘徒o大家剖析四大AI芯片?！　∷拇驛I芯片　　GPU：又稱顯示核心、視覺(jué)處理器、顯示芯片，是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一
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英偉達(dá)深謀遠(yuǎn)慮豐富產(chǎn)品線但對(duì)抗市場(chǎng)變局仍存挑戰(zhàn)

加密貨幣挖礦行業(yè)的衰退導(dǎo)致了英偉達(dá)本季度營(yíng)收出現(xiàn)下滑，同時(shí)也將對(duì)其日后業(yè)績(jī)帶來(lái)持續(xù)且難以忽略的影響。
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CPU、GPU 和 TPU有什么區(qū)別？TPU為什能碾壓GPU?

　　很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區(qū)別，因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡(jiǎn)要介紹它們之間的區(qū)別，并討論為什么 TPU 能加速深度學(xué)習(xí)?！　埩刻幚韱卧?TPU)是一種定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌從頭設(shè)計(jì)，并專門用于機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。TPU 為谷歌的主要產(chǎn)品提供了計(jì)算支持，包括翻譯、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 將 TPU 作為可擴(kuò)展的云計(jì)算資源，并為所有在 Google Cloud 上運(yùn)行尖端 ML 模型的開(kāi)發(fā)者與數(shù)據(jù)科學(xué)家提供計(jì)算資源
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中國(guó)唯一成功自主研發(fā)GPU的公司完成新一代產(chǎn)品流片

　　中國(guó)“缺芯”是不爭(zhēng)的事實(shí)，因此在政策和資本的支持下國(guó)內(nèi)正在大力發(fā)展集成電路產(chǎn)業(yè)。相比自主研發(fā)x86 CPU的上海兆芯，自稱是目前國(guó)內(nèi)唯—成功自主研發(fā)國(guó)產(chǎn)化圖形處理芯片(GPU)并產(chǎn)業(yè)化的景嘉微電子的知名度低很多。景嘉微本周一發(fā)布公告稱下一款圖形處理芯片已完成流片、封裝階段工作，目前已經(jīng)順利完成基本的功能測(cè)試，測(cè)試結(jié)果符合設(shè)計(jì)要求?！　o(wú)論是在CPU還是GPU市場(chǎng)都是巨頭壟斷，CPU市場(chǎng)英特爾統(tǒng)治多年，AMD正在迎來(lái)轉(zhuǎn)機(jī)，GPU市場(chǎng)英偉達(dá)獨(dú)占鰲頭，不過(guò)AMD在去年第四季度搶占了一些英偉達(dá)的市場(chǎng)份額。當(dāng)然
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圖形處理火熱，多媒體應(yīng)用新時(shí)代下ARM的野心

如果你翻閱詞典，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于ldquo;多媒體技術(shù)rdquo;的表述是mdash;mdash;通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)文字、數(shù)據(jù)、圖形、圖像、視頻、音頻等多種媒體信息進(jìn)行
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AI業(yè)界：全球最大16核心GPU原理剖析

　　隨著AI市場(chǎng)的興起，近年來(lái)各業(yè)界精英在GPU上持續(xù)發(fā)力，不斷推出全新的產(chǎn)品。新產(chǎn)品在計(jì)算能力提升的同時(shí)，其芯片面積也已經(jīng)屢創(chuàng)新高，甚至逼近了制程和成本的平衡極限。前不久，一款超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現(xiàn)的強(qiáng)大的計(jì)算能力，16核GPU可提供高達(dá)2PFLOPS的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力，成為目前AI業(yè)界的最強(qiáng)者。　　這16顆Tesla V100的GPU連接在一起，并發(fā)揮出如此強(qiáng)大的計(jì)算能力的的核心當(dāng)屬NVLink 2和NVSwitch?！　?、NVLINK　　隨著開(kāi)
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AI業(yè)界，全球最大16核心GPU原理剖析

前不久，一款超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)布，讓人嘩然，人們震驚的是其擁有16顆Volta GPU所展現(xiàn)的強(qiáng)大的計(jì)算能力，16核GPU可提供高達(dá)2PFLOPS的深度學(xué)習(xí)計(jì)算能力，成為目前AI業(yè)界的最強(qiáng)者。
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手機(jī)企業(yè)自研GPU成趨勢(shì) 專業(yè)壁壘和生態(tài)束縛是兩道坎

從零起步，想要突破專利的壁壘和生態(tài)的束縛，國(guó)內(nèi)自研GPU的企業(yè)需要走的路還很長(zhǎng)。
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NVIDIA引領(lǐng)顯卡飛躍：看這里就全明白了

雖然大家期盼的新一代GeForce游戲顯卡還沒(méi)來(lái)，但是已近在咫尺，作為其親兄弟的Quadro專業(yè)顯卡已經(jīng)率先升級(jí)換代，而且是前所未有的革命性提升!
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FPGA擊敗GPU和GPP，成為深度學(xué)習(xí)的未來(lái)？

最近幾年，深度學(xué)習(xí)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等關(guān)鍵領(lǐng)域中所最常使用的技術(shù)，被業(yè)界大為關(guān)注。然而，深度學(xué)習(xí)模型需要極為大量的數(shù)據(jù)和
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適用于 FPGA、GPU 和 ASIC 系統(tǒng)的電源管理

在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)重滯后
關(guān)鍵字： FPGA GPU ASIC 電源管理

基于GPU的并行Voronoi圖柵格生成算法

Voronoi圖是一種空間分割算法。其是對(duì)空間中的n個(gè)離散點(diǎn)而言的，它將平面分割為n個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包括一個(gè)點(diǎn)，此區(qū)域是到該點(diǎn)距離最近的點(diǎn)的集合。由于
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