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Mali GPU: 抽象機器(二) – 基于區(qū)塊的渲染
- 定義一臺抽象機器，用于描述 Mali GPU和驅(qū)動程序軟件對應用程序可見的行為。此機器的用意是為開發(fā)人員提供 OpenGL ES API 下有趣行為的一個心智模型，而這反過來也可用于解釋影響其應用程序性能的問題。我在本系列后面幾篇博文中繼續(xù)使用這一模型，探討開發(fā)人員在開發(fā)圖形應用程序時常常遇到的一些性能缺口。 這篇博文將繼續(xù)開發(fā)這臺抽象機器，探討 Mali GPU系列基于區(qū)塊的渲染模型。你應該已經(jīng)閱讀了關(guān)于管線化的第一篇博文;如果還沒有，建議你先讀一下。 “傳統(tǒng)”方
- 關(guān)鍵字： Mali GPU
日廠紛紛公布FPGA研發(fā)成果 創(chuàng)造新商機
- 日本政府為重振日本半導體產(chǎn)業(yè)，積極推動各種先進半導體研發(fā)計劃，其中一個類別就是FPGA(Field Programmable Gate Array)，希望配合人工智能(AI)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、與大數(shù)據(jù)(Bigdata)等新技術(shù)，提供更高且更具彈性的機器人等技術(shù)應用，并盡快超越目前仍處領(lǐng)先地位的GPU，創(chuàng)造新商機。 目前日本東北大學(Tohoku University)的羽生貴弘教授，正在研發(fā)耗電僅需現(xiàn)行FPGA約20%的產(chǎn)品，以磁力控制電路變化，可以讓電力只用在運算回路上，不需通過其他電路，不
- 關(guān)鍵字： FPGA GPU
2016~2017年全球GPU市場預測
- 根據(jù)DIGITIMES Research統(tǒng)計，2015年全球GPU架構(gòu)市占率方面，SoC已是所有GPU技術(shù)應用最廣的產(chǎn)品，市占率達7成以上，X86處理器則是整合GPU的 次大晶片產(chǎn)品，但因PC市場衰退，市占率逐年降低，與SoC架構(gòu)的市占率差距更為擴大。而獨立顯示卡出貨雖也隨著PC市場衰退而有減少趨勢，但2016年 因新架構(gòu)產(chǎn)品發(fā)布，出貨有機會回溫，且因超微(AMD)在DirectX12的支援優(yōu)勢，有機會拉近與NVIDIA的距離。 在超微與NVIDIA 的繪圖技術(shù)競爭中，2015年超微雖在產(chǎn)品類型
- 關(guān)鍵字： X86 GPU
你需要了解關(guān)于HSA規(guī)格的更多知識！
- 2000年以前，個人電腦(PC)通常只有一顆使用者可編程的處理器──也就是中央處理器(CPU);多年來有許多添加不同種類處理器的嘗試，但一直到繪圖處理器(GPU)發(fā)明，異質(zhì)多工處理技術(shù)才成為PC市場的常見功能。 從那時候開始，PC與類PC裝置如平板電腦、智慧型手機內(nèi)的處理器數(shù)量與種類快速增加;今日所謂的系統(tǒng)單晶片(SoC)處理器，通常包括一個支援音訊、數(shù)據(jù)機與多媒體處理的數(shù)位訊號處理器(DSP)，一個加速攝影機相關(guān)運作的影像訊號處理器，以及支援感測器融合、資料通訊與資料儲存的其他專用處理器。
- 關(guān)鍵字： HSA GPU
蘋果GPU供應商Imagination大規(guī)模重組
- 英國微芯片設計公司和蘋果公司GPU主要供應商Imagination Technologies今天上午宣布削減額外成本。上個月這家英國公司推出了大規(guī)模重組計劃。該公司主要為蘋果iPhone和iPad提供PowerVR圖形架構(gòu)。 它今天宣布到2017年4月將削減1250萬英鎊額外成本，之前Imagination Technologies公司在二月份宣布削減1500萬英鎊成本。目前，Imagination Technologies公司兩百余員工面臨裁員，之前，Imagination Technolog
- 關(guān)鍵字： Imagination GPU
Imagination公司宣布削減成本同時進行裁員
- 英國微芯片設計公司和蘋果公司GPU主要供應商Imagination Technologies今天上午宣布削減額外成本。上個月這家英國公司推出了大規(guī)模重組計劃。該公司主要為蘋果iPhone和iPad提供PowerVR圖形架構(gòu)。 它 今天宣布到2017年4月將削減1250萬英鎊額外成本，之前Imagination Technologies公司在二月份宣布削減1500萬英鎊成本。目前，Imagination Technologies公司兩百余員工面臨裁員，之前，Imagination Technolo
- 關(guān)鍵字： Imagination GPU
【詳解】FPGA：深度學習的未來？
- 摘要 最近幾年數(shù)據(jù)量和可訪問性的迅速增長，使得人工智能的算法設計理念發(fā)生了轉(zhuǎn)變。人工建立算法的做法被計算機從大量數(shù)據(jù)中自動習得可組合系統(tǒng)的能力所取代，使得計算機視覺、語音識別、自然語言處理等關(guān)鍵領(lǐng)域都出現(xiàn)了重大突破。深度學習是這些領(lǐng)域中所最常使用的技術(shù)，也被業(yè)界大為關(guān)注。然而，深度學習模型需要極為大量的數(shù)據(jù)和計算能力，只有更好的硬件加速條件，才能滿足現(xiàn)有數(shù)據(jù)和模型規(guī)模繼續(xù)擴大的需求?，F(xiàn)有的解決方案使用圖形處理單元(GPU)集群作為通用計算圖形處理單元(GPGPU)，但現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)提供
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