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深度學習 cpu 在 iThome Facebook 的精選貼文

2021-09-26 03:59:57 有 66 人按讚

8月底，我們曾介紹英特爾、AMD、Arm這三大伺服器CPU廠商的動向，然而，在這領域還有一家廠商耕耘更久，以大型主機與Power平臺著稱的IBM，在9月正式推出第一款基於Power10處理器的伺服器E1080。而這款處理器的發展，也相當特殊，由IBM研究院設計其架構、三星電子負責製造產品，當中並且導入了7奈米EUV製程。

其實，Power10是在2020年發表，但當時尚未推出伺服器產品，而現在E1080發表之後，總算可以讓IBM真正開始將這平臺介紹給市場使用。
而身兼運算平臺廠商、企業軟體廠商、公有雲廠商等多重身分的IBM，在2019年完成對紅帽的併購之後，也以源於他們的容器即服務平臺OpenShift，作為搭配與印證，藉此證明Power架構適用於混合雲環境。

除此之外，在運算效能、深度學習、加密處理的強化上，也是Power10的重點特色，為了能讓Power架構在企業與雲端服務市場繼續佔有一席之地，IBM積極拓展新世代CPU與伺服器系統的能力，Power10也如同其他伺服器CPU，相當著重每核心效能的提升，並且支援了目前仍相當罕見的PCIe 5.0介面。

https://www.ithome.com.tw/review/146889

Tags: 深度學習 cpu

iThome

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深度學習 cpu 在 3c老實說 / 30天評測心得連載 / 投幣式編輯人生 / 氣象部落客勞倫斯 Facebook 的精選貼文

By 3c老實說 / 30天評測心得連載 / 投幣式編輯人生 / 氣象部落客勞倫斯

2021-08-11 10:33:00 有 28 人按讚

小米秋季新品發佈會，正式發佈高階旗艦系列新品小米MIX 4，搭載全新CUP全面屏技術，讓螢幕既能無任何孔洞完美顯示，但這款似曾相似的仿生四足機器人比較吸引我注意。

--

CyberDog彙集小米11年的技術沉澱，是工程師文化和創新精神的深度凝結，也是小米對於未來科技生活的再次探索。CyberDog搭載小米自主研發高性能伺服馬達，具備強大運算能力與強勁動力，內建超感視覺探知系統和AI語音互動系統，支援多種仿生動作與姿態，是一個來自未來的「科技夥伴」。

小米承諾將仿生四足機器人研發成果向全球深度開源，限量開放1,000個工程探索版與擁有極致探索精神的米粉、極客發燒友合作共創，透過技術探索讓CyberDog實現更多「超能力」。CyberDog工程探索版定價人民幣$9,999元。

強勁性能，高精度環境感知

CyberDog內建小米自研高性能伺服馬達，提供32N·m最大輸出扭矩、220rpm最大轉速以及3.2m/s最大速度，能保證高扭矩的同時兼具高速性能，做到靈動回應。強大的性能支援讓CyberDog能夠輕鬆完成各類高速運動及後空翻等高難度動作。

如果將馬達比喻成心臟，那麼邊緣AI超級電腦就是CyberDog的大腦。大腦內建了NVIDIA JETSON XAVIERNX平台，內建384個CUDA® Cores、48個Tensor Cores、6個Carmel ARM CPU和兩個深度學習加速引擎，可處理來自多個感測器的大量資料。

感測器決定了CyberDog感知能力的上限。CyberDog內建高精度環境感知系統，可還原更真實的生物反應。她全身擁有11個高精度感測器時刻待命，可主動探測外部細微變化。其中包括觸摸感測器、鏡頭、超音波感測器、GPS模組等，基於此可衍生更符合生物直覺的交互功能，以及環境感知、分析能力。

超感視覺，智慧互動陪伴

小米將手機影像的技術延伸至仿生機器人領域，讓CyberDog實現空間感知能力。CyberDog支援超感視覺探知系統，通過AI互動相機、雙目超廣角魚眼相機、intel® RealSense™ D450深度鏡頭打造硬體基礎，透過電腦視覺，檢測辨識使用者相關資訊，為使用者提供更智慧化的視覺使用體驗。

CyberDog內建超感視覺探知系統，可實現自主辨識跟隨、SLAM建圖和導航避障功能。技術層面，小米透過人形檢測技術和行人重辨識技術保障了跟隨功能的穩定，使用人臉辨識技術讓CyberDog具有寵物化特徵，滿足跟隨主人的場景需求，最終讓她能在室外空曠平整的環境中跟隨主人。借助多個感測器的協作，感知目前環境，透過演算法建立導航地圖，並自動規劃到下一目標點的最優路線。在導航及跟隨過程中均能達到自主規避障礙物。

使用者可透過語音、遙控器、手機多種方式操控CyberDog，以「鐵蛋鐵蛋」喚醒詞向CyberDog下達指令。目前小米智慧語音已應用於8大互動場景，導入超過72個品類，3000餘款裝置。現在，這項技術將運用有溫度的溝通，喚醒未來智慧活新方式。

深度開源，共創無限可能

作為開源產品，CyberDog具備豐富的外部設備擴充能力，她擁有3個Type-C和1個HDMI介面，可以外接探照燈、全景相機、運動相機、雷射雷達等多種擴充設備，開創更多應用場景。另外CyberDog整機支援生活防水，可應對多種複雜使用環境。

小米致力於打造一個仿生四足機器人開發平台，透過程式碼開源和開源社區的方式，改善機器人開發環境，推動機器人行業發展。小米將仿生四足機器人研發成果向全球深度開源，開放1,000台工程探索版，與擁有極致探索精神的米粉、極客發燒友共創。小米社區的「CyberDog圈子」將打造良好的共創環境，為極客用戶們提供交流競賽的平台。小米還將設立小米機器人實驗室，邀請更多工程師一起探索更酷、更好玩的未來。

Tags: 深度學習 cpu

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深度學習 cpu 在 Inside 硬塞的網路趨勢觀察 Facebook 的最佳解答

By Inside 硬塞的網路趨勢觀察

2021-07-30 14:18:39 有 4 人按讚

#2021INSIDE未來日｜AIoT 可說是眾多科技關鍵字裡，改變世界力量最強、產值也最大的現在進行式之一。顧名思義，AIoT 是人工智慧（AI）加上物聯網（IoT）混合產出的架構。

然而，這兩個概念其實原本都不新。但 2012 年 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 兩位多倫多大學的學生改變了這一切，他們直接使用 NVIDIA 的 GPU 套上卷積式神經網路的深度學習模型，運算速度比 CPU 快上 70 倍。一舉拿下 ImageNet 冠軍，讓以機器學習為主的 AI 技術迅速普及至世間。

不過，講到這裡，你真的了解 AIoT 嗎？

#INSDIE未來日將在9/24（五）重啟，讓你一次看懂 AI + IoT，你準備好跟著AIoT數位轉型了嗎？現在就來登記參加免費線上論壇：https://lihi1.cc/Q2Pp6

Tags: 深度學習 cpu 2021INSIDE未來日 INSDIE未來日

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深度學習 cpu 在志祺七七 X 圖文不符 Youtube 的最佳貼文

By 志祺七七 X 圖文不符

2019-05-03 19:20:36 有 22,199 人看過有 616 人喜歡

＃記得打開ＣＣ字幕　＃DIGI ＃除了幫忙面試人工智慧還可以做什麼？
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各節重點：
01:07 【人工智慧到底是什麼？】
01:50 【AI 的發展跟應用】
04:15 【未來充滿 AI 的生活】
04:56 【AI 這麼重要，那臺灣準備好了嗎？】
06:35 【我們的觀點】
07:40 提問TIME
07:54 掰比～別忘了訂閱

【製作團隊】

｜企劃：鯉鼬
｜腳本：鯉鼬
｜剪輯後製：Pookie
｜剪輯助理：絲繡＆夯吉
｜演出：志祺

——

【本集參考資料】

→招聘面試：你喜歡機器人還是真人做你的面試官？：https://bbc.in/2Wg0t3a
→了解人工智慧的第一本書：機器人和人工智慧能否取代人類？：https://bit.ly/2vA8jc0
→從人到人工智慧，破解AI革命的68個核心概念：實戰專家全圖解 × 人腦不被電腦淘汰的關鍵思考：https://bit.ly/2VAhJ64
→機器是如何學習與進步？人工智慧的核心技術與未來：https://bit.ly/2Ce1KQa
→An executive’s guide to AI：https://mck.co/2vZepWE
→陽光失了玻璃窗史上第一本人工智慧詩集：https://bit.ly/2IWsU2R
→國際人工智慧政策推動現況：https://bit.ly/2GZ4pA1
→懶人包_台灣 AI 行動計畫：https://2030.tw/2m3nBVr
→維基百科：人工智慧：https://bit.ly/2fUdaOV
→維基百科：人工智慧史：https://bit.ly/2vx2T1l
→臺灣智駕測試實驗室：https://bit.ly/2WqRgFn
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→無人載具科技創新實驗條例：https://bit.ly/2Wk6vzL
→張忠謀：AI激化貧富差距與失業：https://bit.ly/2Y0uhkB
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→台灣 AI 行動計畫簡報：https://2030.tw/2knX84n
→臺灣 AI 行動計畫(2018-2021 年)合訂本：https://2030.tw/AI_Taiwan
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→從AI 100看全球AI商業化趨勢及發展：http://bit.ly/2VHOYo6
→AI時代將臨　各國策略及企業佈局特點分析：http://bit.ly/2IVfRyQ
→AI 專家與 AI Sophia 互動，杜奕瑾：見過雅婷嗎？：http://bit.ly/2UQvfOs
→台灣人工智慧實驗室：http://bit.ly/2WhZBL7
→雅婷AI Pianist－首張同名概念專輯〈Yating〉：http://bit.ly/2VHPjHo
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→Chihuahua or muffin? My search for the best computer vision API：http://bit.ly/2UW8ubR
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為了減少神經網路的訓練與推論時間，深度學習採用了圖形處理器(Graphics ... 我們的實驗計算機配備了Intel CoreTM i7-6850K CPU，6 核@ 3.60GHz 和128 GB RAM， ...

#43. GPU跟CPU差在哪，一張圖秒懂代表應用！3階段造就今日輝達

... 在GTC上提及超過30次的技術，看NVIDIA的遠見與堅持第三階段（2015年至2023年）：軟硬整合出擊，迎來AI豐收2015年，輝達正式投入AI深度學習，並 ...

#44. CPU「通才型」處理器難敵大量瑣碎工作，GPU成AI晶片代名詞

英特爾（Intel）與超微（AMD）是CPU主要供應商，輝達（NVIDIA）是GPU龍頭。 ... 分析師王兆立表示，當前AI應用以深度學習為主，其中的演算法會用到 ...

#45. 模型训练太慢？显存不够？这个方法让你的GPU联手CPU

随着深度学习模型复杂度和数据集规模的增大，计算效率成为了不可忽视的问题。GPU 凭借强大的并行计算能力，成为深度学习加速的标配。然而，由于服务器的显存非常有限， ...

#46. 采用AMD Instinct 技术的机器学习解决方案

通过基于AMD Instinct MI200 和MI100 系列加速器的深度学习优化系统，加速形成数据 ... 由AMD EPYC™ CPU 和AMD Instinct™ 加速器提供支援的HPC 和叢集軟體解決方案。

#47. 超微2049U-TR4 4路CPU深度學習服務器主機高性能運算渲染 ...

超微2049U-TR4 4路CPU深度學習服務器主機高性能運算渲染2U機架 · 優惠活動看全部 · 運送NT$ 30 - NT$ 120有優惠合併運費規則 · 付款 · 商品規格總庫存100件，共10款 · 尚未有 ...

#48. 深度學習架構之爭誰將勝出？ - 電子工程專輯

GPU針對平行浮點運算進行了最佳化，性能也比CPU更高幾倍。因此，當GPU供應商有了一大批新客戶，他們開始增強設計，以進一步提高DNN效率。例如，Nvidia新的 ...

#49. TVM深度學習編譯技術- 科技新知 - 產業學習網

AI應用幾乎都是以各種Tensorflow、Pytorch、MxNet、Keras、Caffe等深度學習 ... 深度學習框架雖也可以將模型編譯到CPU或GPU上執行，這仰賴於硬體廠商提供深度學習函式 ...

#50. TYAN基於第二代Intel® Xeon® 可擴充處理器伺服器平台

神雲科技泰安產品事業體副總經理許言聞指出，不論是HPC、AI深度學習、數據分析及多元化雲端架構等要求最嚴苛的工作負載，皆需要在運算、記憶體、儲存 ...

#51. 深度學習中，CPU、GPU、NPU、FPGA如何發揮優勢？

目前，除通用CPU外，作為硬體加速的GPU、NPU、FPGA等一些晶片處理器在深度學習的不同應用中發揮著各自的優勢，但孰優孰劣。

#52. 深度学习中，CPU、GPU、NPU、FPGA如何发挥优势（转）

随着AI的广泛应用，深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式。面对海量数据的并行运算，AI对于算力的要求不断提升，对硬件的运算速度及功耗提出了更 ...

#53. 深度学习对cpu要求高吗-火山引擎

深度学习对cpu要求高吗-优选内容 · GPU计算型. GPU计算型ini2 A30 具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模AI推理场景,但不支持图片或视频 ...

#54. 比较GPU 和CPU 训练深度学习算法的效率 - 开发者头条

一、GPU、CPU加速效果比较. 近日，得到实验室GPU加速的深度学习服务器账号一枚。因为之前的模型训练过程实在太慢饱受模型调参，和模型调整的训练之苦。

#55. 莱斯大学和英特尔的新研究：训练深度神经网络 - InfoQ

他们的“次线性深度学习引擎”（sub-linear deep learning engine，SLIDE）是专门为使用普通CPU 而设计的，由Shrivastava 和来自英特尔的合作者在MLSys ...

#56. 深度学习GPU工作站配置参考-腾讯云开发者社区

CPU 要求：在深度学习任务中，CPU并不负责主要任务，单显卡计算时只有一个核心达到100%负荷，所以CPU的核心数量和显卡数量一致即可，太多没有必要， ...

#57. 31 深度学习硬件：CPU 和GPU【动手学深度学习v2】 - BiliBili

动手学深度学习 v2 - 从零开始介绍深度学习算法和代码实现课程 ... 最详细的Windows 下PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 CPU GPU 版. 19万 1473.

#58. 10 | 深度学习与硬件：CPU-极客时间

本视频为极客时间出品的课程——NLP实战高手课其中一讲内容，主要内容是10 | 深度学习与硬件：CPU.

#59. Telsa P40 - 擎昊科技

這些加速器採用NVIDIA Pascal 架構推論效能相較於CPU，速度增加60 倍以上，即便是在最複雜的深度學習模型中，都能帶來即時的靈敏反應。

#60. 深度學習解決方案

可選擇搭配4 張或8 張NVIDIA A6000 GPU 卡. 支持高達8 個雙寬度GPU 卡，直接連接以獲得最佳性能. 採用2 顆AMD EPYC™ 7502 32C/64T 2.5GHz 中央處理器. 配有4 顆DDR4 ...

#61. 從人工智慧、機器學習到深度學習，你不容錯過的人工智慧簡史

硬塞科技字典,人工智慧專題報導,人工智慧,機器學習,深度學習(ai-history) ... 在於硬體運算能力不足──傳統大家都是用CPU 來運算，然而速度緩慢。

#62. 張量處理器（TPU） - TechNice科技島-掌握科技與行銷最新動態

TPU 可以執行大量矩陣運算，這是深度學習所需的核心運算之一。與其他硬體相比，TPU 具有更高的效能和能源效率，可大幅縮短模型訓練和推理的時間。 Google ...

#63. 以現代化資料平台加快深度學習 - Pure Storage

人工智慧(AI)、機器學習和深度學習技術，來挖掘出蘊藏在這些. 龐大資料中前所未見的深度洞見。 ... 在今日，多核CPU 和GPU 應用於加快深度學習、分析工作及工.

#64. 嵌入式GPU和CPU的深度学习网络部署 - MATLAB EXPO

MATLAB深度学习框架. 访问数据. 设计+ 训练. 部署. ▫ 管理大型图像集. ▫ 自动化图像标签. ▫ 轻松访问模型. ▫ 使用GPU Coder自动生成代. 码到GPU和CPU：.

#65. 莱斯大学&英特尔新算法证明CPU加速深度学习优于GPU！老黄 ...

研究人员称，SLIDE是第一个基于CPU的深度学习智能算法，并且，在具有大型全连接架构的行业级推荐数据集上，SLIDE训练深度神经网络的速度甚至超过了GPU ...

#66. CN105224502A - 一种基于gpu的深度学习方法及系统

本发明公开了一种基于GPU的深度学习方法及系统，所述系统为单机系统且包括CPU和至少一个GPU，该方法包括：CPU传输待训练数据至每个GPU；每个GPU利用所述待训练数据， ...

#67. 全新Pascal GPU加速深度學習推論- 電子技術設計 - EDN Taiwan

目前以CPU為主的技術無法提供現代人工智慧服務所需要的即時回應能力，導致不佳的使用者經驗。 Tesla P4及P40特別針對推論設計，使用經訓練的深度神經網路 ...

#68. TensorFlow深度學習運用GPU與CPU執行效能比較

深度學習以大量矩陣運算模擬神經元運作，矩陣運算的特性是，單一運算都很簡單，但是需要大量運算，特別適合平行運算。 GPU vs CPU. GPU（graphics ...

#69. CPU通才型處理器難敵大量瑣碎GPU成AI晶片代名詞 - 經濟日報

分析師王兆立表示，當前AI應用以深度學習為主，其中的演算法會用到大量的平行運算，是GPU較適合的應用情境，因此在AI的時代，GPU的重要性會大過於CPU ...

#70. 公開課程- NVIDIA DLI 深度學習實作坊

運算已從CPU所執行的「中央處理」發展成由CPU和GPU執行的「共同處理」。CUDA架構已內建於其GeForce、ION、Quadro和Tesla繪圖處理器中，為應用程式開發人員提供重要的安裝 ...

#71. 算力 - MBA智库百科

即為電腦（CPU）計算哈希函數輸出的速度。 ... 大家都非常熟悉AlphaGo，之所以能戰勝棋類頂尖高手，除了人工智慧的深度學習技術之外，大數據提供的一千多萬棋譜才是它 ...

#72. 使用AMD CPU，打造自己的深度学习服务器 - 机器之心

本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱到。

#73. 問題35K深度學習機菜單求健檢 - 哈啦區

用途：深度學習入門，偶爾玩遊戲(OW、LOL、Fornite、黑沙)。主要有幾個問題： 1.深度學習主要是看GPU，那CPU各位覺得2600足夠嗎?還是要再上去? 2.

#74. GPU是什麼？和CPU有什麼不同？ 1比喻讓你秒懂！挖礦 - 風傳媒

技嘉網站資料指出，加密貨幣崛起，以及沉浸式電競，或媒體觀賞需求，讓GPU需求大增，同時GPU還能夠處理包括電腦視覺、機器學習，以及深度學習等工作； ...

#75. HPC，高效能運算 - Dell

2021 年12 月, 利用NVIDIA A100 GPU 進行深度學習推斷，量化Dell EMC PowerEdge R7525 ... 2018 年3 月, Intel® Caffe 的深度學習效能– 訓練、CPU 機型選擇和擴充能力.

#76. windows下CPU与GPU机器学习性能对比测试 - YY分享

GPU和CPU进行深度学习的性能，虽然之前已经有过对比（《机器学习—Nvidia GPU平台选型》），但对于具体型号来说，相差到底有多大？此文笔者介绍自己电脑的测试过程。

#77. Habana Labs推出Gaudi2深度學習訓練處理器

Habana Labs推出Gaudi2深度學習訓練處理器. 2022.05.11. Habana Gaudi2於訓練熱門的電腦視覺和NLP模型時，展現出相較Nvidia A100 2倍的吞吐量效能. 【2022年5月11日】

#78. CTIMES- 智慧手機的神經網路處理器時代

目前主要的推力則是機器學習（Machine Learning），它是人工智慧的基礎所在，而機器學習的核心是基於神經網路的多層資料處理技術的「深度神經網 ...

#79. 從顯卡王者變身AI新貴一文看懂黃仁勳的NVIDIA為何能獨領風騷

而輝達一向在顯卡稱霸的公司，又為何能在深度學習和人工智慧領域打下這麼大 ... 的API圖形介面，之後大量的圖形功能從CPU裡面移植出來，轉到GPU之上。

#80. 基于英特尔CPU的深度学习框架优化

FRAMEWORK. HARDWARE. Silicon package fault detection: 8 CPU nodes ... 硬件优化结合软件优化，Intel的深度学习框架可达160倍性能提升 ...

#81. 深度學習(1)-如何在windows安裝Theano +Keras +Tensorflow ...

記憶體DDR3 8GB. NVIDIA 950M 另一台筆電硬體是： Intel CPU i5 5200U 記憶體DDR3 8GB. NVIDIA 940M

#82. 为什么GPU 能加速深度学习 - lxkaka

CPU 和GPU 的优势. 深度学习的特征. 卷积; 矩阵乘法. Nvidia CUDA. 接触过深度学习的同学都知道在训练和推理中使用GPU 能加速，但是相对于CPU 来说 ...

#83. GPU深度學習工作平台解決方案 - 瑋凌科技

深度學習（英語：deep learning）是機器學習拉出的分支，它試圖使用包含複雜 ... CPU : Intel 最新的Core i7 處理器/ Intel 最新的Xeon® E 系列處理器

#84. 數據中心加速器市場規模、份額和趨勢分析報告：按處理器（GPU

按應用劃分，深度學習訓練領域將在2021 年以40.8% 的份額主導市場，預計在預測期內 ... 4.3.1 Data center accelerator CPU market, 2017 - 2030.

#85. 深度学习硬件选购“避坑”完全指南 - IT经理网

深度学习属于计算密集型任务，搭建硬件环境至关重要，例如选择多内核的快速CPU和其他相关硬件配置，但是，在构建深度学习硬件系统时，最常见的“天坑” ...

#86. 深度学习硬件这件事，GPU、CPU、FPGA到底谁最合适？

因此，深度学习训练领域的前沿逐渐从算法转移到了对于高性能计算（HPC）的追逐上。目前被业内广泛接受的是“CPU+GPU”的异构模式和“MIC （Many Integrated ...

#87. 要如何確保目前執行Keras是使用電腦的GPU在跑? - Cupoy

各位專家好：. 想請問若是今天在跑深度學習的Keras的程式碼. 要如何才能知道目前是用電腦的GPU在跑還是CPU? 另外若是CPU在跑的話，要如何轉換成GPU.

#88. 使用NVIDIA RTX-3090-24G GPU 四張加上AMD Ryzen ...

AMD Ryzen Threadripper 3990X 64核心處理器進行深度學習訓練耗電量實驗，實驗發現需要兩顆1500W 電源供應器並聯，總輸出功率3000W

#89. CPU利用率很低，且模型訓練速度很慢的問題總結與分析

在深度學習模型訓練過程中，在伺服器端或者本地pc端，輸入nvidia-smi來觀察顯示卡的GPU記憶體佔用率（Memory-Usage），顯示卡的GPU利用 ...

#90. 為什麼手機能認出戴口罩的你？主要是「它」的功勞

雖然NPU「占地」沒有CPU 和GPU 大，但能力卻不容忽視，手機的智慧程度就靠它了。 ... 另外同等功耗下，NPU 效能是GPU 的18 倍，可看出NPU 深度學習的處理效率方面有 ...

#91. 透過FPGA 協同處理器實現深度更深、速度更快的學習

即使從效能觀點來看，也有多個讓人不要全面放棄CPU 的合理理由。首先，許多此類處理器可有效執行隔離式深度學習的推斷工作負載，因為個別推斷屬於循序運算 ...

#92. 2012年令深度學習和NVIDIA股價火爆起來的真正關鍵 GPU

以往無論是淺層、還是深度學習的機器學習模型，都是採用CPU 進行運算。2012 年10 月， Hinton 的兩個學生使用輝達(NVIDIA) 出產的GPU 、加上深度學習 ...

#93. 70K組電腦跑程式及深度學習 - Mobile01

不含螢幕及OS主要用途為跑R、Python 多執行緒及深度學習舊電腦CPU E3-1231 及RAM 16G 常飆到100%對於CPU散熱器及顯示卡的廠牌沒什麼概念所以來請教 ...

#94. GPU、CPU深度學習平臺哪家強？有人做了一個基準測試研究

TPU、GPU、CPU深度學習平臺哪家強？ ... 者使用6 個實際模型對谷歌的雲TPU v2/v3、英偉達的V100 GPU、以及英特爾的Skylake CPU 平臺進行了基準測試。

#95. 基于CPU的深度学习推理部署优化实践 - 爱奇艺

基于CPU的深度学习推理部署优化实践 2018-12-24. 背景介绍. 随着人工智能技术在爱奇艺视频业务线的广泛应用，深度学习算法在云端的部署对计算资源，尤其是GPU 资源的 ...

#96. 【微軟工程師教你做】自己組一台深度學習電腦 - 報橘

可能對深度學習最重要的指標就是顯卡的顯存大小。如果TensorFlow不能把模型和當前批次的訓練資料存進GPU的顯存，它就會失敗並轉向使用CPU，從而讓GPU ...

#97. 深度学习工作站攒机指南 - 郭耀华's Blog

有很多朋友在进行选购主机的时候认为应该先选CPU 再选主板，个人认为配件选购的顺序和主机的用途是有关系的，对于搭建深度学习工作站而言，在正式进行 ...

#98. 不讓NVIDIA專美於前英特爾：CPU運算才是AI主流- 產業．科技

繪圖晶片大廠輝達（NVIDIA）強攻人工智慧（AI）及深度學習市場，下半年將推出的Xavier超級運算晶片已獲得許多車廠採用，將共同發展自動駕駛技術。

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