Рубрика «gpu» - 8

в 7:15, , рубрики: gpu, intel, microsoft, Nvidia, гаджеты, Настольные компьютеры, Процессоры

image

Судя по всему, эра GPU-вычислений наступила! У Intel всё плохо. Если вы не читали мой блог последние несколько лет достаточно регулярно, то поясню, что я [Алекс Св. Джон] стоял у истоков изначальной команды DirectX в Microsoft в далёком 1994 году, и создал Direct3D API вместе с другими первыми создателями DirectX (Крэйг Эйслер и Эрик Энгстром) и способствовал его распространению в индустрии видеоигр и у производителей графических чипов. По этой теме в моём блоге можно найти множество историй, но ту, что имеет непосредственное отношение к данному посту, я написал в 2013-м году.

История Nvidia

Думаю, что версия игр будущего от Nvidia правильная, и мне очень нравится жить в эпоху, когда я могу работать с такими потрясающими компьютерными мощностями. Мне кажется, будто я дожил до эпохи, в которой я могу прогуляться по мостику Энтерпрайза и поиграть с варп-двигателем. Причём буквально – варпами Nvidia называет минимальную единицу параллельных процессов, которую можно запустить на GPU.

Читать полностью »

в 13:35, , рубрики: big data, data mining, deep learning, gpu, бесплатно, Блог компании New Professions Lab, конкурс, машинное обучение, обработка изображений

Хабр, нам тут пришла одна идея… В настоящий момент у нас возникло некое межсезонье между разными образовательными программами. Мы подумали, зачем нашей инфраструктуре зря простаивать, когда есть люди, которые могли бы на этой инфраструктуре что-то классное сделать.

Мы решили сделать небольшой вклад в развитие deep learning в России и выделить 3 виртуальных сервера с GPU тем, кто что-то делает в этой области. 2 виртуалки мы решили отдать нашим выпускникам, а 1 виртуалку дать в пользование кому-то «со стороны».

image

Читать полностью »

в 7:11, , рубрики: dsp, gpu, imagination technologies, mips, mips interaptiv, mips M5150, MIPS P5600, PowerVR, Velcore2, виртуализация, высокая производительность, Компьютерное зрение, обработка изображений, параллельное программирование, программирование микроконтроллеров, Разработка под Linux, Элвис, элвис-неотек, метки: ,

У каждой российской микроэлектронной компании есть рассказ, почему она самая хорошая и передовая. По английски это называется «claim to fame» — «заявка на славу». Одни российские компании славятся оригинальной архитектурой CPU, другие — спроектированной в России системой на кристалле, третьи — спроектированными в России блоками, которые были лицензированы западными компаниями.

У российской компании ЭЛВИС (ELVEES), которая исторически специализировалась на космической электронике, DSP и хардверно-поддерживаемом распознавании образов, текущая «заявка на славу» выражена в совместном российско-британско-американско-тайваньском чипе для «умных камер» под названием ELISE. Инженеры в подмосковном Зеленограде спроектировали внутри этого чипа важные блоки для видео-обработки и GNSS, которые потом кросс-лицензировала британско-американская Imagination Technologies.

Блоки от элвисовцев интегрированы с тремя разнородными процессорными ядрами: двухядерным кластером суперскалярных ядер MIPS P5607 (Apache) с частотой 1.2 GHz, на котором работает Linux, процессором с аппаратно-поддерживаемой многопоточностью MIPS interAptiv (1 GHz) и небольшим вспомогательным процессором с аппаратно-поддерживаемой виртуализацией MIPS M5150 (Virtuoso).

На днях мне попали в руки два изделия с чипом ELISE — плата для разработчиков и трехмерная бинокулярная камера. Элвисовцы также дали мне список на 10 страниц, что есть на плате, что есть внутри чипа, и какой для этого поддерживается софтвер. К сожалению, они не разрешили мне выложить эти страницы в интернет, поэтому я кое-что перескажу своими словами, а также добавлю инфо про используемые ядра, после чего вы все остальное можете запросить у элвисовцев сами.

На фотографиях ниже некоторые из инженеров-участников проекта. Девушка слева спроектировала часть load-store unit в MIPS P5607, юноша в зеленой майке написал модели интерфейсов шин, а товарищ в клетчатой рубашке — архитектор софтверной экосистемы:

Чип для умных камер ELISE — одно из самых высокотехнологичных изделий России 2017 года. Плата для разработчиков и камера - 1
Читать полностью »

в 8:53, , рубрики: 3d graphics, 3d графика и анимация, benchmark, gpu, HTC Vive, Oculus Rift, superposition, unigine, VR, Блог компании UNIGINE, высокая производительность, разработка игр, Разработка под AR и VR

Привет! Мы вернулись в блог с историей про свежий релиз. Команда UNIGINE в апреле выпустила новый GPU-бенчмарк Superposition с VR фичами. Мы набили новых шишек, изобрели пару десятков внезапных спасительных решений и новую технологию в 3D-графике.

Внутри поста много красивого рендера, несколько драм с техническим уклоном, 4,5 художника, злые модераторы Valve, расстроенные AMD, NVIDIA и Intel и коммиты из операционной. Заходите!

Стресс-тест команды: как сделать GPU бенчмарк и не перегреться - 1
Читать полностью »

в 8:38, , рубрики: big data, BigData, data mining, data science, deep learning, FlyElephant, gpu, HPC, Julia, machine learning, mpi, xeon phi, Блог компании FlyElephant, вебинар, машинное обучение

Видеозапись вебинара «Julia — A fresh approach to numerical computing and data science» - 1

Команда FlyElephant в марте проводила вебинар с со-основателем и CEO в Julia Computing, а также со-автором языка Julia — Viral B. Shah, на тему "Julia — A fresh approach to numerical computing and data science".

Читать полностью »

в 9:31, , рубрики: Google, gpu, Nvidia, TPU, Блог компании Сквадра Груп, виртуализация, Облачные вычисления, Серверная оптимизация

Недавний отчет Google об устройстве и назначении TPU позволяет сделать однозначный вывод — без ускоренных вычислений серьезное развертывание системы ИИ просто нецелесообразно.
Большинство необходимых экономических вычислений во всем мире сегодня производится в мировых центрах обработки данных, а они с каждым годом все сильнее изменяются. Не так давно они обслуживали веб-страницы, распространяли рекламу и видеоконтент, а теперь распознают голос, идентифицируют изображение в видеопотоках и предоставляют нужную информацию именно в тот момент, когда она нам нужна.
Nvidia опубликовала отчет о разработке и оптимизации актуальных GPU и сравнила их с TPU Google - 1
Все чаще эти возможности активируются с помощью одной из форм искусственного интеллекта, т.н. «глубокого обучения». Это алгоритм, который учится на огромных объемах данных для создания систем, решающих такие задачи, как перевод с разных языков, диагностирование рака и обучение беспилотных автомобилей. Перемены, привносимые искусственным интеллектом в нашу жизнь, ускоряются невиданными в отрасли темпами.

Один из исследователей глубокого обучения, Джеффри Хинтон, недавно сказал в интервью «The New Yorker»: «Возьмите любую старую классификационную проблему, в которой у вас много данных, и она будет решена путем «глубокого обучения». У нас на подходе тысячи разных приложений на базе «глубокого обучения».
Читать полностью »

в 12:21, , рубрики: big data, CUDA, functional programming, gpgpu, gpu, gpu programming, idris, spark, Блог компании СПБАУ, Большие данные, зависимые типы, функциональное программирование
Курсы Computer Science клуба, весна 2017 - 1

Computer Science клуб вот уже 10 лет проводит открытые курсы по компьютерным наукам. Большинство этих лекций стараниями Лекториума записаны на видео и лежат в открытом доступе. В этом семестре выложены уже три новых курса, которые до этого не читались в клубе: «Программирование с зависимыми типами на языке Idris», «Вычисления на GPU. Основные подходы, архитектура, оптимизации», «Методы и системы обработки больших данных».
Читать полностью »

в 16:05, , рубрики: asic, FPGU, Google, gpu, Железо, искусственный интеллект, нейросети, Процессоры

Специализированный ASIC от Google для машинного обучения в десятки раз быстрее GPU - 1

Четыре года назад компания Google осознала реальный потенциал использования нейронных сетей в своих приложениях. Тогда же она начала внедрять их повсеместно — в перевод текстов, голосовой поиск с распознаванием речи и т. д. Но сразу стало понятно, что использование нейросетей сильно увеличивает нагрузку на серверы Google. Грубо говоря, если бы каждый человек осуществлял голосовой поиск на Android (или диктовал текст с распознаванием речи) всего три минуты в день, то Google пришлось бы увеличить количество дата-центров в два раза (!) просто чтобы нейросети обработали такое количество голосового трафика.

Надо было что-то предпринимать — и Google нашла решение. В 2015 году она разработала собственную аппаратную архитектуру для машинного обучения (Tensor Processing Unit, TPU), которая до 70 раз превосходит традиционные GPU и CPU по производительности и до 196 раз — по количеству вычислений на ватт. Под традиционными GPU/CPU имеются в виду процессоры общего назначения Xeon E5 v3 (Haswell) и графические процессоры Nvidia Tesla K80.
Читать полностью »

в 13:01, , рубрики: data science, deep learning, gpu, machine learning, neural networks, ods, open data science, python, theano, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение

Привет!

Библиотеки для глубокого обучения Theano-Lasagne - 1

Параллельно с публикациями статей открытого курса по машинному обучению мы решили запустить ещё одну серию — о работе с популярными фреймворками для нейронных сетей и глубокого обучения.
Я открою этот цикл статьёй о Theano — библиотеке, которая используется для разработки систем машинного обучения как сама по себе, так и в качестве вычислительного бекэнда для более высокоуровневых библиотек, например, Lasagne, Keras или Blocks.

Theano разрабатывается с 2007 года главным образом группой MILA из Университета Монреаля и названа в честь древнегреческой женщины-философа и математика Феано (предположительно изображена на картинке). Основными принципами являются: интеграция с numpy, прозрачное использование различных вычислительных устройств (главным образом GPU), динамическая генерация оптимизированного С-кода.

Читать полностью »

в 11:04, , рубрики: big data, BigData, data mining, data science, deep learning, FlyElephant, gpu, HPC, machine learning, mpi, singularity, xeon phi, Блог компании FlyElephant, вебинар, высокая производительность, машинное обучение

Вебинар: Введение в Singularity - 1

Команда FlyElephant приглашает всех на вебинар "Введение в Singularity", который проведет
Gregory Kurtzer (HPC Systems Architect и Technical Lead в Lawrence Berkeley National Laboratory).
Вебинар будет проходить завтра, 15 февраля, в 19:00 (EET) / 9:00 am (PST). Язык — английский.
Читать полностью »

1...789...13
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js