cpu.gpu精品文章

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  基準(zhǔn)評(píng)測(cè)TensorFlow、Caffe等在三類流行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的表現(xiàn)

  ...對(duì)Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch進(jìn)行比較評(píng)測(cè)。在兩個(gè)CPU平臺(tái)、三個(gè)GPU平臺(tái)下，比較這五個(gè)深度學(xué)習(xí)庫(kù)在三類流行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN、CNN、RNN)上的性能表現(xiàn)。并對(duì)它們?cè)趩螜C(jī)多GPU卡環(huán)境下分布式版本進(jìn)行了比較。相比以前的評(píng)...

  canopus4u 2019-04-25 18:07 評(píng)論0 收藏0
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  步入計(jì)算多元化時(shí)代 異構(gòu)計(jì)算為什么發(fā)展空間巨大？

  ...人工智能、無(wú)人駕駛、工業(yè)仿真等領(lǐng)域的崛起，使得通用CPU在處理海量計(jì)算、海量數(shù)據(jù)／圖片時(shí)遇到越來(lái)越多的性能瓶頸，如并行度不高、帶寬不夠、時(shí)延高等。為了應(yīng)對(duì)計(jì)算多元化的需求，越來(lái)越多的場(chǎng)景開始引入GPU、FPGA等...

  gghyoo 2019-04-29 17:40 評(píng)論0 收藏0
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  【騰訊優(yōu)測(cè)干貨分享】安卓專項(xiàng)測(cè)試之 GPU 測(cè)試探索

  ...G質(zhì)量部 背景 我們?cè)诎沧可线M(jìn)行性能測(cè)試時(shí)，如果想獲取CPU以及內(nèi)存等常用性能指標(biāo)，linux系統(tǒng)自身就提供了現(xiàn)成的方法，谷歌官方甚至公司內(nèi)部也都提供了大量功能強(qiáng)大的分析工具。而相比之下，想要獲取GPU的相關(guān)指標(biāo)則沒(méi)那...

  sugarmo 2019-05-29 16:59 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)引擎的終極形態(tài)是什么?

  ...即1exaFlops。簡(jiǎn)單演算一下可發(fā)現(xiàn)，基于一個(gè)主頻為2.0GHz的CPU core來(lái)訓(xùn)練這樣的模型需要好幾年的時(shí)間。下圖列了幾種最常使用的計(jì)算設(shè)備——CPU、 GPU、 TPU等。眾所周知，現(xiàn)在GPU是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用最廣的計(jì)算設(shè)備，TPU 據(jù)說(shuō)比GPU ...

  Cobub 2019-04-25 18:23 評(píng)論0 收藏0
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  制作60fps的高性能動(dòng)畫

  ...見或不可用狀態(tài)，刷新動(dòng)畫是沒(méi)有意義的，而且還浪費(fèi) CPU 資源。而 rAF 則完全不同，當(dāng)頁(yè)面處理未激活的狀態(tài)下，該頁(yè)面的屏幕繪制任務(wù)也會(huì)被系統(tǒng)暫停，因此跟著系統(tǒng)步伐走的 rAF 也會(huì)停止渲染，當(dāng)頁(yè)面被激活時(shí)，動(dòng)畫就從上...

  617035918 2019-08-23 11:41 評(píng)論0 收藏0
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  使用AMD CPU，3000美元打造自己的深度學(xué)習(xí)服務(wù)器

  ...文作者詳細(xì)描述了自己組裝深度學(xué)習(xí)服務(wù)器的過(guò)程，從 CPU、GPU、主板、電源、機(jī)箱等的選取到部件的安裝，再到服務(wù)器的設(shè)置，可謂面面俱到。作者指出，組裝者首先要弄清自己的需求，然后根據(jù)預(yù)算做出合理的選擇。 注：...

  Vultr 2019-06-18 11:18 評(píng)論0 收藏0
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  淺談移動(dòng)端 View 的顯示過(guò)程

  ...費(fèi)用更高，并且使用壽命不如 LCD 。 圖形顯示核心 GPU 與CPU相對(duì)比，GPU的計(jì)算單元更多，更擅長(zhǎng)大規(guī)模并發(fā)計(jì)算，例如密碼破解、圖像處理等。CPU 則是遵循馮諾依曼架構(gòu)存儲(chǔ)程序順序執(zhí)行，在大規(guī)模并行計(jì)算能力上，受到的限制...

  Zhuxy 2019-08-06 13:42 評(píng)論0 收藏0