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

    ...對Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch進(jìn)行比較評測。在兩個CPU平臺、三個GPU平臺下,比較這五個深度學(xué)習(xí)庫在三類流行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN、CNN、RNN)上的性能表現(xiàn)。并對它們在單機(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...

    canopus4u 評論0 收藏0
  • 步入計算多元化時代 異構(gòu)計算為什么發(fā)展空間巨大?

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

    gghyoo 評論0 收藏0
  • 【騰訊優(yōu)測干貨分享】安卓專項(xiàng)測試之 GPU 測試探索

    ...G質(zhì)量部 背景 我們在安卓上進(jìn)行性能測試時,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)則沒那...

    sugarmo 評論0 收藏0
  • 深度學(xué)習(xí)引擎的終極形態(tài)是什么?

    ...即1exaFlops。簡單演算一下可發(fā)現(xiàn),基于一個主頻為2.0GHz的CPU core來訓(xùn)練這樣的模型需要好幾年的時間。下圖列了幾種最常使用的計算設(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)用最廣的計算設(shè)備,TPU 據(jù)說比GPU ...

    Cobub 評論0 收藏0
  • 制作60fps的高性能動畫

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

    617035918 評論0 收藏0
  • 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 評論0 收藏0
  • 淺談移動端 View 的顯示過程

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

    Zhuxy 評論0 收藏0

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