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ASIC、FPGA、GPU,三種深度學習硬鑒方案哪種更被看好?

- 今天被羅振宇的跨年演講刷爆了朋友圈。不過他講深度學習和GPU的時候,真讓人虐心?! ★@卡的處理器稱為圖形處理器(GPU),它是顯卡的“心臟”,與CPU類似,只不過GPU是專為執(zhí)行復雜的數(shù)學和幾何計算而設計的,這些計算是圖形渲染所必需的?! ι疃葘W習硬件平臺的要求 要想明白“深度學習”需要怎樣的硬件,必須了解深度學習的工作原理。首先在表層上,我們有一個巨大的數(shù)據(jù)集,并選定了一種深度學習模型。每個模型都有一些內部參數(shù)需要調整,以便學習數(shù)據(jù)。而這種參數(shù)調整實際上可以歸結為優(yōu)化問題,在調整這些參數(shù)時,就相
- 關鍵字: 深度學習 ASIC
為什么說在嵌入式系統(tǒng)設計采用FPGA是理想的選擇?

- 隨著消費電子、物聯(lián)網(wǎng)等領域的不斷發(fā)展,用戶需求也越來越復雜和多樣,因此我們在嵌入式系統(tǒng)設計中必須選擇合適的處理器(SoC)系統(tǒng),當然我們也需要考慮成本、功耗、性能、I/O資源等方面,但是隨著實踐案例的增多FPGA越來越成為嵌入式系統(tǒng)設計的主流選擇?! ilinx作為可編程邏輯器件(FPGA)的行業(yè)領導者提供了豐富的器件和簡捷的開發(fā)工具,下面從以下幾方面向大家介紹: FPGA/SoC:最早我們都采用的是純FPGA設計,利用FPGA的資源實現(xiàn)軟核處理器比如Microblaze、Picoblaze等,現(xiàn)
- 關鍵字: FPGA 嵌入式
可編程邏輯實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心互連

- 隨著實施基于云的服務和機器到機器通信所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長,數(shù)據(jù)中心面臨重重挑戰(zhàn)。 這種增長毫無減緩態(tài)勢,有業(yè)界專家預測內部數(shù)據(jù)中心機器對機器流量將會超出所有其他類型流量多個數(shù)量級。這種顯著增長給數(shù)據(jù)中心帶來三個主要挑戰(zhàn): ·?數(shù)據(jù)速度?–?接收與處理數(shù)據(jù)所需的時間增強了數(shù)據(jù)的接收和處理能力,實現(xiàn)高速傳輸。這使數(shù)據(jù)中心可支持近乎實時的性能。 ·?數(shù)據(jù)種類?–?從圖像與視頻這樣的結構化數(shù)據(jù)到傳感器與日志數(shù)據(jù)這樣的非結構化數(shù)據(jù),可將不同格
- 關鍵字: DCI FPGA
大數(shù)據(jù)量進一步推動集中式計算
- 近10年來,大家看到集中式計算已實現(xiàn)了大幅的增長,大量數(shù)據(jù)都流向云端以利用其在專用數(shù)據(jù)中心中低成本處理的優(yōu)勢。這是一種似乎與計算領域總趨勢不一致的趨勢,總的趨勢是始于大型機卻逐漸移向周邊包圍型智能和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。隨著我們進入2018年,這種集中化將達到它的極限。驅動下一波應用所需的數(shù)據(jù)量正在開始推動發(fā)展方向上的改變。
- 關鍵字: Achronix,集中式計算,F(xiàn)PGA
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