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電子發(fā)燒友網(wǎng)>可編程邏輯>FPGA/ASIC技術(shù)>相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?

相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?

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labview調(diào)用深度學(xué)習(xí)tensorflow模型非常簡單,附上源碼和模型

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  華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù),讓企業(yè)智能從此不求人

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【產(chǎn)品活動】阿里云GPU云服務(wù)器年付5折!阿里云異構(gòu)計(jì)算助推行業(yè)發(fā)展!

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【詳解】FPGA深度學(xué)習(xí)未來?

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深度學(xué)習(xí)是什么意思
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關(guān)于FPGA學(xué)習(xí)和發(fā)展問題

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射頻系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)【回映分享】

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2018-05-04 15:39:03251868

FPGA是如何實(shí)現(xiàn)30倍速度的云加速的?

硬件編程,可將性能提升至通用CPU服務(wù)器的30倍以上。同時(shí),與已經(jīng)深入人心的高性能計(jì)算的代表GPU相比FPGA具有硬件可編程、低功耗、低延時(shí)的特性,代表了高性能計(jì)算的未來發(fā)展趨勢。 而在人工智能(AI)里面火熱的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,企業(yè)同樣可以將FPGA用于深度學(xué)習(xí)
2018-05-29 13:44:244844

人工智能深度學(xué)習(xí)未來展望

本文是推出的人工智能深度學(xué)習(xí)綜述,也是Hinton、LeCun和Bengio三位大神首次合寫同一篇文章。該綜述在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要性不言而喻,可以說是所有人入門深度學(xué)習(xí)的必讀作品。
2018-07-30 16:40:378574

深度學(xué)習(xí)未來是不是在單片機(jī)身上

未來深度學(xué)習(xí)能夠在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑。換句話說,單片機(jī) (MCU) ,有一天會成為深度學(xué)習(xí)最肥沃的土壤。這里面的邏輯走得有些繞,但好像還是有點(diǎn)道理的。
2019-06-04 17:52:001

FPGA深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用

本文從硬件加速的視角考察深度學(xué)習(xí)FPGA,指出有哪些趨勢和創(chuàng)新使得這些技術(shù)相互匹配,并激發(fā)對FPGA如何幫助深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展的探討。
2019-06-28 17:31:466529

微軟最新發(fā)布FPGA深度學(xué)習(xí)云平臺

微軟發(fā)布了 Project Brainwave,一個(gè)基于 FPGA 的低延遲深度學(xué)習(xí)云平臺。微軟官方測評顯示,當(dāng)使用英特爾的 Stratix 10 FPGA,Brainwave 不需要任何
2019-07-03 14:58:52883

深度學(xué)習(xí)的冬天什么時(shí)候到來?

從 2016 年 AlphaGo 戰(zhàn)勝李世石掀起深度學(xué)習(xí)的熱潮,到如今深度學(xué)習(xí)寒冬論甚囂塵上,短短兩三年時(shí)間,深度學(xué)習(xí)被唱衰,如今在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展下深度學(xué)習(xí)又該走向何方?未來的發(fā)展方向在何方?
2019-07-12 11:04:423417

Mipsology Zebra在深度學(xué)習(xí)推斷的應(yīng)用

Zebra 可消除深度學(xué)習(xí)推斷中具有挑戰(zhàn)性的編程及 FPGA 任務(wù)。Zebra 可輕松部署和適應(yīng)廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及框架。
2019-07-21 10:59:09893

GPU與CPU間的比較

GPU與CPU比較,GPU為什么更適合深度學(xué)習(xí)?
2019-08-26 15:32:004234

萬能的FPGA真的能取代CPU和GPU

FPGA相對于CPU和GPU,在進(jìn)行感知處理等簡單重復(fù)的任務(wù)的時(shí)候的優(yōu)勢很明顯,按照現(xiàn)在的趨勢發(fā)展下去,FPGA或許會在未來取代機(jī)器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-09-06 17:48:102115

FPGA的應(yīng)用領(lǐng)域主要是深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

如果說FPGA是繼任傳統(tǒng)CPU與GPU未來,就有些夸大其詞。且不論CPU與GPU技術(shù)已經(jīng)成熟,擁有完善的生態(tài)鏈,CPU與FPGA的結(jié)構(gòu)也有所不同。
2019-09-06 17:50:271514

未來GPU、FPGA、ASIC芯片將三分天下

GPU編程方面,阿里云會推出分布式多機(jī)多卡訓(xùn)練框架和其他GPU上的性能優(yōu)化服務(wù),能夠大大降低客戶使用多機(jī)多卡的門檻,從而減少客戶在云上做深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的時(shí)間。
2019-10-14 14:29:04487

GPUGPP相比誰才是深度學(xué)習(xí)未來

相比GPUGPP,FPGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計(jì)算的能力和高效的能耗,FPGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPUGPP所沒有的獨(dú)特優(yōu)勢。
2019-10-18 15:48:141326

FPGA有著優(yōu)于傳統(tǒng)GPP加速能力的顯著潛力

作為GPU在算法加速上強(qiáng)有力的競爭者,FPGA是否立即支持不同硬件,顯得尤為重要。FPGAGPU不同之處在于硬件配置靈活,且FPGA在運(yùn)行深入學(xué)習(xí)中關(guān)鍵的子程序(例如對滑動窗口的計(jì)算)時(shí),單位能耗下通常能比GPU提供更好的表現(xiàn)。
2019-10-18 15:42:04626

FPGA相比GPU和CPU有什么行業(yè)競爭優(yōu)勢

與其他計(jì)算載體如CPU與GPU相比FPGA具有高性能、低能耗以及可硬件編程的特點(diǎn)。圖1介紹了FPGA的硬件架構(gòu),每個(gè)FPGA主要由叁個(gè)部分組成:輸入輸出邏輯,主要用于FPGA與外部其他部件,比如傳感器的通信。
2019-10-21 14:56:172476

FPGA深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的未來會有怎樣的發(fā)展

近十年來,人工智能又到了一個(gè)快速發(fā)展的階段。深度學(xué)習(xí)在其發(fā)展中起到了中流砥柱的作用,盡管擁有強(qiáng)大的模擬預(yù)測能力,深度學(xué)習(xí)還面臨著超大計(jì)算量的問題。在硬件層面上,GPU,ASIC,FPGA都是解決龐大計(jì)算量的方案。
2019-10-22 15:26:21977

如今FPGA飛速發(fā)展,它會是深度學(xué)習(xí)未來

作為GPU在算法加速上強(qiáng)有力的競爭者,FPGA是否立即支持不同硬件,顯得尤為重要。FPGAGPU不同之處在于硬件配置靈活,且FPGA在運(yùn)行深入學(xué)習(xí)中關(guān)鍵的子程序(例如對滑動窗口的計(jì)算)時(shí),單位能耗下通常能比GPU提供更好的表現(xiàn)。
2019-10-29 16:04:48850

FPGA有什么優(yōu)勢,可以讓FPGA替代GPU

深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型領(lǐng)域,并且GPU創(chuàng)建了包含CNN、DNN、RNN、LSTM以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等算法在內(nèi)的應(yīng)用加速平臺和生態(tài)系統(tǒng)。
2019-11-01 15:07:072656

GPU相比FPGA更具優(yōu)勢,更能適應(yīng)AI快速的變化需求

在GTC19大會期間,NVIDIA 加速計(jì)算產(chǎn)品管理總監(jiān)Paresh Kharya對關(guān)于GPU相比FPGA的優(yōu)勢的問題時(shí)回答表示,GPU在可編程上具備明顯優(yōu)勢,整個(gè)開發(fā)時(shí)間更短。
2020-02-06 17:29:21752

人工智能深度學(xué)習(xí)的成功

深度學(xué)習(xí)的最新成功是由于大量數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù))的可用性增加以及圖形處理單元(GPU)的出現(xiàn),顯著增加了用于訓(xùn)練計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)的廣度和深度,并減少了所需的時(shí)間用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法。
2020-04-02 09:20:182279

深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和可視化學(xué)習(xí)

與其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相比,深度學(xué)習(xí)的主要優(yōu)勢在于它能夠自動學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的抽象表示。
2020-05-03 18:02:001979

基于深度學(xué)習(xí)的ADAS系統(tǒng),是GPU的主力市場

事實(shí)上,今天在汽車行業(yè),GPU的用例幾乎涵蓋了從ADAS到自動駕駛,從儀表到中控信息娛樂等等多個(gè)車載系統(tǒng)。而在實(shí)際大規(guī)模量產(chǎn)落地領(lǐng)域,基于深度學(xué)習(xí)的ADAS系統(tǒng),是GPU的主力市場。
2020-08-22 09:48:512003

這三種學(xué)習(xí)模式在于深度學(xué)習(xí)未來

被提出來。不過,總的來說,現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)可以分為三種基本的學(xué)習(xí)范式。每一種都有自己的學(xué)習(xí)方法和理念,提升了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力,擴(kuò)大了其范圍。 本文最初發(fā)布于 Towards Data Science 博客,由 InfoQ 中文站翻譯并分享。 深度學(xué)習(xí)未來在于這三種學(xué)習(xí)模式,而且它們
2020-10-23 09:37:251976

深度學(xué)習(xí)GPU共享工作

當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中,使用GPU提供算力已經(jīng)非常普遍,對于GPU-based AI system的研究也如火如荼。在這些研究中,以提高資源利用率為主要目標(biāo)的GPU共享(GPU sharing)是當(dāng)下
2020-11-27 10:06:213270

GPU深度學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)分析

人工智能的興起觸發(fā)了市場對 GPU 的大量需求,但 GPU 在 AI 場景中的應(yīng)用面臨使用壽命短、使用成本高等問題?,F(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 這一可以定制化硬件處理器反倒是更好的解決方案。隨著可編程性等問題在 FPGA 上的解決,FPGA 將成為市場人工智能應(yīng)用的選擇。
2020-12-11 15:02:412493

GPU引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)

早期的機(jī)器學(xué)習(xí)以搜索為基礎(chǔ),主要依靠進(jìn)行過一定優(yōu)化的暴力方法。但是隨著機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成熟,它開始專注于加速技術(shù)已經(jīng)很成熟的統(tǒng)計(jì)方法和優(yōu)化問題。同時(shí)深度學(xué)習(xí)的問世更是帶來原本可能無法實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化方法。本文
2021-02-26 06:11:435

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?

覺信息的理解可以被再現(xiàn)甚至超越。借助深度學(xué)習(xí),作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分,可以在應(yīng)用實(shí)例的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)和訓(xùn)練復(fù)雜的關(guān)系。 機(jī)器學(xué)習(xí)中的另一種技術(shù)是例如“超級矢量機(jī)”。與深度學(xué)習(xí)相比,必須手動定義和驗(yàn)證功能。在深度學(xué)習(xí)
2021-03-12 16:11:007762

什么?不用GPU也能加速你的YOLOv3深度學(xué)習(xí)模型

你還在為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型里的冗余信息煩惱嗎? 或者手上只有CPU,對一些只能用昂貴的GPU建立的深度學(xué)習(xí)模型“望眼欲穿”嗎? 最近,創(chuàng)業(yè)公司Neural Magic帶來了一種名叫新的稀疏化方法,可以幫你
2021-06-10 15:33:021975

FPGA上部署深度學(xué)習(xí)的算法模型的方法以及平臺

今天給大家介紹一下FPGA上部署深度學(xué)習(xí)的算法模型的方法以及平臺。希望通過介紹,算法工程師在FPGA的落地上能“稍微”緩和一些,小白不再那么迷茫。阿chai最近在肝一個(gè)開源的項(xiàng)目,等忙完了會給大家
2021-06-10 17:32:363141

NVIDIA GPU加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推斷

深度學(xué)習(xí)是推動當(dāng)前人工智能大趨勢的關(guān)鍵技術(shù)。在 MATLAB 中可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署全流程開發(fā)和應(yīng)用。聯(lián)合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推斷。
2022-02-18 13:31:441714

使用Apache Spark和NVIDIA GPU加速深度學(xué)習(xí)

  隨著人們對深度學(xué)習(xí)( deep learning , DL )興趣的日益濃厚,越來越多的用戶在生產(chǎn)環(huán)境中使用 DL 。由于 DL 需要強(qiáng)大的計(jì)算能力,開發(fā)人員正在利用 gpu 來完成他們的訓(xùn)練和推理工作。
2022-04-27 09:54:471873

何時(shí)使用機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

  部署到嵌入式 GPU 也很受歡迎,因?yàn)樗梢栽诓渴鸬沫h(huán)境中提供快速的推理速度。GPU Coder 支持從 MATLAB 中的深度學(xué)習(xí)模型生成代碼,該模型利用來自 Intel、NVIDIA
2022-07-08 15:23:341303

FPGAGPU深度學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)

三維圖形是 GPU 擁有如此大的內(nèi)存和計(jì)算能力的根本原因,它與 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 有一個(gè)共同之處:都需要進(jìn)行大量矩陣運(yùn)算。
2022-08-06 15:56:02624

GPU 引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)

GPU 引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)
2023-01-04 11:17:16477

大模型為什么是深度學(xué)習(xí)未來?

與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比,深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),而大模型則是通過使用大量的模型來訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)可以處理任何類型的數(shù)據(jù),例如圖片、文本等等;但是這些數(shù)據(jù)很難用機(jī)器完成。大模型可以訓(xùn)練更多類別、多個(gè)級別的模型,因此可以處理更廣泛的類型。另外:在使用大模型時(shí),可能需要一個(gè)更全面或復(fù)雜的數(shù)學(xué)和數(shù)值計(jì)算的支持。
2023-02-16 11:32:371605

FPGA說起的深度學(xué)習(xí)

這是新的系列教程,在本教程中,我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù),深度學(xué)習(xí)是近年來人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-03-03 09:52:131088

如何使用FPGA加速深度學(xué)習(xí)計(jì)算?

當(dāng)今的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用如此廣泛,它們能夠?yàn)獒t(yī)療保健、金融、交通、軍事等各行各業(yè)提供支持,但是大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)計(jì)算對于傳統(tǒng)的中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)來說是非常耗時(shí)和資源密集的。
2023-03-09 09:35:241941

FPGA深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有哪些優(yōu)勢?

FPGA(Field-Programmable Gate Array)是一種靈活的可編程硬件設(shè)備,它在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域中具有許多優(yōu)勢。
2023-03-09 09:41:151350

未來的高性能FPGA是否會優(yōu)于GPU?

DNN算法效率較之傳統(tǒng)的密集FP32 DNN有巨大改進(jìn),但是它們引入了GPU難以處理的不規(guī)則并行度和定制數(shù)據(jù)類型。相比之下,FPGA正是設(shè)計(jì)用于在運(yùn)行不規(guī)則并行度和自定義數(shù)據(jù)類型時(shí)實(shí)現(xiàn)極端的可定制
2023-03-11 13:05:06403

FPGA說起的深度學(xué)習(xí):任務(wù)并行性

這是新的系列教程,在本教程中,我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù),深度學(xué)習(xí)是近年來人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-04-12 10:19:34533

FPGA說起的深度學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)并行性

這是新的系列教程,在本教程中,我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù),深度學(xué)習(xí)是近年來人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-05-04 11:22:36651

深度學(xué)習(xí)中的圖像分割

深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)視覺輸入的模式,以預(yù)測組成圖像的對象類。用于圖像處理的主要深度學(xué)習(xí)架構(gòu)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),或者是特定的CNN框架,如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。計(jì)算機(jī)視覺的深度學(xué)習(xí)模型通常在專門的圖形處理單元(GPU)上訓(xùn)練和執(zhí)行,以減少計(jì)算時(shí)間。
2023-05-05 11:35:28720

GPU引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)

早期的機(jī)器學(xué)習(xí)以搜索為基礎(chǔ),主要依靠進(jìn)行過一定優(yōu)化的暴力方法。但是隨著機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成熟,它開始專注于加速技術(shù)已經(jīng)很成熟的統(tǒng)計(jì)方法和優(yōu)化問題。同時(shí)深度學(xué)習(xí)的問世更是帶來原本可能無法實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化方法。本文將介紹現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)如何找到兼顧規(guī)模和速度的新方法。
2023-05-09 09:58:33540

深度學(xué)習(xí)如何挑選GPU?

NVIDIA的標(biāo)準(zhǔn)庫使在CUDA中建立第一個(gè)深度學(xué)習(xí)庫變得非常容易。早期的優(yōu)勢加上NVIDIA強(qiáng)大的社區(qū)支持意味著如果使用NVIDIA GPU,則在出現(xiàn)問題時(shí)可以輕松得到支持。
2023-07-12 11:49:28399

深度學(xué)習(xí)框架是什么?深度學(xué)習(xí)框架有哪些?

深度學(xué)習(xí)框架是什么?深度學(xué)習(xí)框架有哪些?? 深度學(xué)習(xí)框架是一種軟件工具,它可以幫助開發(fā)者輕松快速地構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。與手動編寫代碼相比深度學(xué)習(xí)框架可以大大減少開發(fā)和調(diào)試的時(shí)間和精力,并提
2023-08-17 16:03:091585

基于深度學(xué)習(xí)的語音合成技術(shù)的進(jìn)展與未來趨勢

近年來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在語音合成領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展。基于深度學(xué)習(xí)的語音合成技術(shù)能夠生成更加自然、真實(shí)的語音,提高了用戶體驗(yàn)。本文將介紹基于深度學(xué)習(xí)的語音合成技術(shù)的進(jìn)展以及未來趨勢。 一、基于深度學(xué)習(xí)
2023-09-16 14:48:21490

GPU的張量核心: 深度學(xué)習(xí)的秘密武器

GPU最初是為圖形渲染而設(shè)計(jì)的,但是由于其卓越的并行計(jì)算能力,它們很快被引入深度學(xué)習(xí)中。深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展離不開計(jì)算機(jī)圖形處理單元(GPU)的支持,而GPU中的張量核心則被譽(yù)為深度學(xué)習(xí)的秘密武器
2023-09-26 08:29:54456

GPU深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用與優(yōu)勢

人工智能的飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)作為其重要分支,正在推動著諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新。在這個(gè)過程中,GPU扮演著不可或缺的角色。就像超級英雄電影中的主角一樣,GPU深度學(xué)習(xí)中擁有舉足輕重的地位。那么,GPU深度
2023-12-06 08:27:37608

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