xclipse gpu 文章 進(jìn)入xclipse gpu技術(shù)社區(qū)
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,歷史上從來沒有過,對于一個技術(shù)投入了世界上如此巨大的資源。國際大的IT公司利用這個契機(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,同時又拋出了各種類型的“深度學(xué)習(xí)模型”的開源程序,以及大型GPU服務(wù)器?! ≡谶@種勢力的推動下,我國年輕的人工智能研究者只能在開源程序下研究,不了解“深度學(xué)習(xí)模型”的所以然,思想被限制?! ∑鋵?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
- 關(guān)鍵字: 超深度學(xué)習(xí) GPU
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)模增長速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開始捉襟見肘,如果你的 GPU 連一個樣本都容不下,你要如何訓(xùn)練大批量模型?通過本文介紹的方法,我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個訓(xùn)練樣本大于 GPU 內(nèi)存時,在單個或多個 GPU 服務(wù)器上訓(xùn)練模型?! 》植际接?jì)算 2018 年的大部分時間我都在試圖訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時克服 GPU 極限。無論是在含有 1.5 億個參數(shù)的語言模型(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 萬個元素輸入的元學(xué)習(xí)
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GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片“爭奇斗艷”
- AI芯片是當(dāng)前科技產(chǎn)業(yè)和社會關(guān)注的熱點(diǎn),也是AI技術(shù)發(fā)展過程中不可逾越的關(guān)鍵一環(huán),不管有什么好的AI算法,要想最終應(yīng)用,就必然要通過芯片實(shí)現(xiàn)?! ≌凙I芯片,就必須先對AI下一個定義。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,“AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”不是簡單定義為某類產(chǎn)品,而是一個新的設(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、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機(jī)和一
- 關(guān)鍵字: GPU FPGA ASIC
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 模型的開發(fā)者與數(shù)據(jù)科學(xué)家提供計(jì)算資源
- 關(guān)鍵字: CPU GPU TPU
中國唯一成功自主研發(fā)GPU的公司完成新一代產(chǎn)品流片
- 中國“缺芯”是不爭的事實(shí),因此在政策和資本的支持下國內(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,自稱是目前國內(nèi)唯—成功自主研發(fā)國產(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試,測試結(jié)果符合設(shè)計(jì)要求?! o論是在CPU還是GPU市場都是巨頭壟斷,CPU市場英特爾統(tǒng)治多年,AMD正在迎來轉(zhuǎn)機(jī),GPU市場英偉達(dá)獨(dú)占鰲頭,不過AMD在去年第四季度搶占了一些英偉達(dá)的市場份額。當(dāng)然
- 關(guān)鍵字: GPU 上海兆芯
AI業(yè)界:全球最大16核心GPU原理剖析
- 隨著AI市場的興起,近年來各業(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,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?! ∵@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。 1、NVLINK 隨著開
- 關(guān)鍵字: AI GPU
FPGA擊敗GPU和GPP,成為深度學(xué)習(xí)的未來?
- 最近幾年,深度學(xué)習(xí)成為計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理等關(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
- 關(guān)鍵字: FPGA GPU GPP 深度學(xué)習(xí)
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