内容提要：或许，今后我们再也看不到搭载英伟达显卡的新款苹果电脑了。英伟达在最近的一份说明文档中宣布，将停止 CUDA 对 macOS 的驱动支持。这意味着，苹果与英伟达合作中的最后一根纽带也将断裂。
研究生有不少日子，和之前的几个学长以及几个学弟偶尔也聊聊天。大部分聊的话题无关乎这几年大火的机器学习深度学习神经网络，而这篇文章的目的，则是从学生的角度（不管是研究生还是即将步入研究生的本科生）来看待这个大方向和大趋势，也是为了替那些刚入门或者准备入门机器学习、深度学习、计算机视觉、图像处理、语音识别及处理等等等相关方向的童鞋，或者研一童鞋学习相关方向迷茫者了清一些基本的概念，以及解决这些“名词”代表什么，应该怎么选择，怎么入门的问题，毕竟谁当年也迷茫过，多一些传承，就少走一些弯路。
所需环境：64 位的 Windows10，Windows8/7 64 位下也能安装。机器要有至少 30G 的硬盘空间。
英伟达：游戏即将成为副业，人工智能驱动增长
（原标题：AMD官宣全球首款7nm显卡！Vega升级专攻机器学习） AMD CPU处理器、GPU显卡目前都是14nm工艺制造，其中Ryzen CPU将在今年升级为12nm（Zen+），再往后的Zen 2架构则采用全新的7nm。 GPU方面，AMD下一步将直接进入7nm时代，架构还是Vega，但肯定会进行优化提升，而首发产品并非消费级游戏卡，是专门为机器学习打造的新一代的Radeon Instinct Vega，也就是现有Vega Radeon Instinct MI25的下一代。 具体规格没
作者 | 胡永波 这几年，MacBook用户心中最大的痛，就是用不上好显卡。 当专业级的MacBook Pro跑不动深度学习、跑不动VR程序的时候，它就再也跟不上专业级的技术趋势了。不得已，大家纷纷转投戴尔XPS和外星人的阵营；特别是在性能强劲的外星人支持外接显卡以后，MacBook Pro的华丽外表再也遮挡不住它那寒碜的计算性能。 对此，很多Mac死忠粉表示不服气。老黄一发布最新的核弹显卡，9to5Mac就买来GTX 1080 Ti做外接测试。毫无悬念，GTX 1080 Ti在性能上直接碾压MacBo
你也许会觉得： AI 程序员这么优秀，是因为他们聪明，而我只能笨鸟先飞，勤能补拙喽，当然不是！只要你掌握 AI 程序开发，还怕老板不追着你加工资？！
之前一直在装有一张1080Ti的服务器上跑代码，但是当数据量超过10W(图像数据集)的时候，训练时就稍微有点吃力了。速度慢是一方面，关键显存存在瓶颈，导致每次训练的batch-size不敢调的过高(batch-size与训练结果存在一定的关系)，对训练结果的影响还是比较大的。
随着人工智能技术的发展，机器学习应用场景越来越广泛，从智能语音助手到自动驾驶，从智能推荐到图像识别，都需要大量的计算资源来支持。而GPU作为一种高效的计算资源，越来越受到关注，成为机器学习加速计算的重要工具。然而，跨硬件通用加速缺乏跨平台跨硬件的通用API，不同显卡实现高效算子十分困难和复杂。
话接上篇《AIGC | Ubuntu24.04桌面版安装后必要配置》文章，作为作者进行机器学习的基础篇（筑基期），后续将主要介绍机器学习环境之如何在Ubuntu24.04桌面系统中进行NVIDIA显卡驱动安装，CUDA Toolkit安装，以及cuDNN的安装，以作者实践经历帮助读者快速搭建机器学习环境。
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是著名的机器学习库Torch。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch，它是一个面向Python语言的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的深度学习开发选择。
今天的WWDC，除了年度硬件、系统更新，大家更为关注的是苹果是否也去选择“AI优先”的战略，因为它的老对手微软和Google早已经走上这条路了。 两个半小时的Keynote下来，库克一句都没有提到AI相关的战略，而只是在最后公布了剧透已久的“重磅”新品：Siri智能音箱——HomePod。 HomePod 智能音箱 很显然，这两年来面对Amazon Echo与Google Home在家用语音交互服务上的攻城略地，苹果是坐不住了。HomePod就此诞生： 它的外观取材于苹果2013年发布的Mac
1.安装Pycharm，其中社区版免费，可以直接去pycharm官网下载安装https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 目录： 聊聊大学计算机专业重点关注学科及资源推荐 计算机专业应该注意哪些笔记本参数 京东购买查看笔记本电脑历史价格 计算机专业笔记本电脑推荐（计算机专业买什么电脑？） 一、聊聊大学计算机专业重点关注学习以及资源推荐 先来聊聊专业，关于大学中的计算机专业，作为一个已经在 java 领域工作几年的人，给几个建议。 如果你的目标很明确，未来打算就是从事程序员行业。 那么大学中，一定要重视的课程有以下几个： 计算机操作系
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。
选自Medium 作者：Slav Ivanov 参与：李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器（参见：教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700 美元深度学习机器构建指南）。最近，英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti，如果现在想要组装一台深度学习机器，我们用哪块 GPU 最好呢？本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
常规的本地化运行机器学习代码，安装Anaconda+cuda显卡驱动支持，许多文章都有介绍，不在此多做赘述了。本文主要是为了解决在工作环境中，本机电脑没有显卡，需要将程序运行在带显卡的远程服务器上。
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 熟悉显卡的朋友应该都知道，英伟达的DLSS可以同时提高分辨率和帧率，让玩家们的游戏体验更丝滑。 但是这个开创性AI渲染技术仅支持RTX20系以上新卡，那么老卡玩家怎么办？ 这不，“救星”来了。 在GDC2022上，AMD为他们新技术：FidelityFX Super Resolution 2.0 （简称FSR2.0）揭开了神秘面纱。 AMD表示，该技术不需要特定的机器学习硬件，甚至连机器学习算法都没有用，而是用了手工编码的算法。 AMD认为，手
机器之心报道 机器之心编辑部 据日本媒体近日报道，英伟达最近修改了其在 GeForce 系列显卡软件上的用户许可协议（EULA）上的部分条款，使得其在服务器端除区块链软件以外，运行其他的所有程序均成为「未经许可的行为」。这意味着开发者们在未来将难以利用云服务器端的 Geforce 显卡进行诸如深度学习模型训练等工作。这一行动被认为是英伟达在机器学习上强推 Tesla 系列计算卡的举动。 根据新的协议，普通用户仍可以购买并使用 Geforce 系列显卡的硬件，自由进行使用。而在数据中心上，除区块链程序以外的所
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com ———————————————————— NVIDIA的Volta架构GV100大核心曝光 尽管NVIDIA下一代全新显卡Volta早已曝光，但NVIDIA在Volta架构新特性上一直守口如瓶，但近日AIDA64就在官方 FaceBook 上宣布他们已经在驱动中发现了Volta显卡的踪迹，显示其PCI设备ID是1D81 = Graphics Devi
来源：DeepHub IMBA 本文约3400字，建议阅读7分钟 加快训练速度，更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神
▲ 内容预览： 百度实现文本到语音的实时转换 Facebook 发布支持 90 种语言的预训练词向量 英伟达发布迄今为止最强核弹 GTX 1080 TI 每日推荐阅读： 高手实战演练，十大机器学习时
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 今天看到一条热搜：英伟达。 我以为是 RTX 40 系显卡的预热内容，想着距离把我饱经风霜的 2060 换掉又近了一步。 结果看到的是： 8月31日，全球两大 GPU 厂商 NVIDIA 和 AMD 均证实，已收到美国政府通知，即刻停止向中国出口旗下高端 AI 芯片。 图：英伟达向SEC提交的文件 NVIDIA（英伟达）8 月 31 日向美国证券交易委员会(SEC)提交的一份文件披露，美国政府于 8 月 26 日通知该公司，未来若要出口 A100 和 H100 芯片
【新智元导读】多位精英CIO、CTO和技术高管组成的福布斯杂志的常设部门Forbes Technology Council 撰文指出，随着市场对针对机器学习优化的计算资源的需求急剧增长，新的进入者有机会提供可与如今的老牌云服务提供商（亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云）一较高下的解决方案。 AI World 2017 世界人工智能大会（11月8日，国家会议中心）特设 AI Cloud 分论坛，多位大咖讲者亲临会场，详见文末议程及嘉宾介绍。大会限时 8 折票最后一天！扫描文末二维码，马上参会！ 过去这几年涌
最近，有相当多的人想知道如何选择机器学习的GPU。以现状来说，深度学习的成功依赖于拥有合适的硬件。当我在构建我的个人深度学习盒时，我查看了市场上所有的GPU。在本文中，我将分享关于选择合适的图形处理器
那么，作为多年的程序员，或者准备着成为新一代程序员的读者们，该如何为智能时代做好准备，成为 AI 时代的程序员呢？
今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的，那么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU呢。现在市面上又有哪些适合训练的GPU型号呢，价格如何，本文将会将上述疑问的回答一一分享给大家。
这个年代，不怕你是大牛，就怕大牛还会写文章。 作为AI100智库专家，智亮总是能在口若悬河中，让人深入浅出地学到一堆堆干货，掏心窝子的干货。 多年的实战经验，让智亮无论是在知乎解答，还是各路博客上，都是大神一样的存在。 就在前几日，跟智亮聊起来AI入门这个话题，他的滔滔江水延绵不绝实在是震惊了我，太实用了。再三要求下，智亮答应将其多年心得写出来，这一写就洋洋洒洒近万字，无论是他对未来豪情万丈般的预判，还是对于实战细致入微的解析，还是一番苦口婆心的劝导，全在里面不吐不快了。 这篇文章主要解决三个问
昨晚，这家过去两年风光无限的明星科技公司，股价大跌了近14%，市值蒸发140亿美元，相当于失去1000多万张RTX 2080 Ti。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AMD全新Radeon RX 6000系列显卡来了！ 今天凌晨，苏妈携RX 6800、RX 6800 XT、RX 6900 XT三款新显卡登台亮相，A卡与N卡的新一轮竞争再次拉开序幕。 AMD三款显卡分别对标英伟达RTX 3070、3080和3090，售价分别为4599元、5099元和7999元 其中旗舰显卡RX 6900 XT在4K分辨率下和RTX 3090有相同的游戏帧率，售价还比后者低1/3。是不是感觉3090顿时不香了？ AMD表示，
---- 新智元报道 编辑：武穆 【新智元导读】英伟达正式发布RTX40系列显卡后，知乎上，「如何评价RTX40系列显卡」成为热议话题。从讨论内容看，网友对细节的讨论，还是很专业的。 老黄终于在今年的GTC（GPU技术大会）2022上，公布了RTX 40系列GPU的配置。 很快，在知乎上，RTX40系显卡就成了热议话题。 性能高了，功耗也大了 从网友的讨论方向看，对于RTX40系显卡，大家关心的主要就两点：性能和价格。 对于RTX40系显卡的性能，大家基本买账。 下面这张RTX40 系显
也许已经听说过有关Theano的内容，但是究竟是什么呢？一种编程语言？编译器？Python库？好吧，实际上，这就是所有这些东西：Theano开发为以非常有效的方式编译，实现和评估数学表达式。实际上，它允许开发人员使用CPU和GPU来执行代码。现在，可能想知道使用GPU而不是CPU运行代码的优势是什么。
一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码，准备一些数据，配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证，如果这些代码数据都 OK 的话，然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行，一般来说至少有一块或者多块 GPU，有相当好的显存和内存，接下来实验一下。 选择一个支持 TensorFlow GPU 的计算机 当务之急是找到一块可以用于 TensorFlow 的显卡，TensorFlow 只支持在 NVIDIA 的部分高端显卡上面进行 GPU 加速， 在 NVIDIA 开发者中心可以找到
作者Lukas Biewald，是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问：搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱？ 答：在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元；在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元，每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾，可以自己搭建一个快速的深度学习系统，成本不到1000美元。 这也不是小数目，但这么做的好处是，一旦你有了自己的机器设备，可以运行数百个深度学习应用程序，比方增强的机器人大脑，或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
本文作者：BYD信息中心-数据中心管理部-董睿 进入正文之前先打一个小广告，手动狗头 比亚迪西安研发中心（与深圳协同办公），base西安，招聘大数据平台运维、架构方向的工程师，实时计算方向工程师，感兴趣的小伙伴请投递简历至dong.rui@byd.com 1.文档编写目的 RAPIDS 全称是Real-time Acceleration Platform for Integrated Data Science，是 NVIDIA 针对数据科学和机器学习推出的 GPU 加速库，RAPIDS的推出其实是为了弥补G
机器之心报道 作者：李泽南 3 月 6 日下午，移动设备芯片设计公司 Arm 在北京举行了产品发布会，向全球发布了其人工智能计算的最新解决方案，其中包括 Mali-G52、G31 移动端显卡，Mali
WWDC18上，苹果发布了 macOS Mojave，这版操作系统因为加入了对 iOS App 和黑暗模式的支持而显得尤为重要，但是很多人忽略了苹果面向开发者推出的 Create ML 功能，它看起来就是一个对本地 AI 应用进行机器学习训练的工具，似乎并不是很有用，但或许它也会有无穷的潜力。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这篇文章的作者为Andrey Nikishaev，他既是一个软件开发者，也是一个创业者。 如何成长为一名机器学习工程师？ 经常有人这么问，而这篇
高性能计算（HPC，High Performance Computing） 的含义有很多，感觉最贴切的还是 Oracle中国中说的这句：
从去年下半年到今年8月，英伟达市值一路攀升，创下5080亿美元的记录，位居半导体行业第二位，而英伟达联合创始人、CEO兼总裁黄仁勋的身价也涨至190亿美元。
【AI100 导读】本系列文章将陆续向大家推荐一些数学用书，今天这篇文章有针对性的介绍了数学不好的人，究竟该怎样学习人工智能。 如果你已经看过本系列的第一篇文章，那么肯定已经具备了某些数学基础。相应地
毫无疑问，英伟达GPU是人工智能的标准硬件。同为显卡双雄，AMD在人工智能上却如此默默无为。对于深度学习计算，AMD的GPU真就这么不中用吗？它到底做错了什么？ 接下来的文章，让我们仔细剖析一下GPU领域这个奇怪的现象。 作者 | NANALYZE 老黄在GTC大会公布新一代GPU的同时，英伟达股票瞬间暴涨20%，达到每股125美元，市值突破885亿美元。 你一定很好奇：英伟达的竞争优势到底在哪里？为何如此受华尔街的热捧？同为显卡厂商的AMD为什么一直默不作声？ 下面，我们就仔细来探讨一下GPU市场
新智元编译 来源：Hackernoon 作者：Nick Bourdakos 编译：刘小芹、克雷格 【新智元导读】用CPU训练机器学习模型太耗时但GPU又太贵？今天介绍一种免费使用谷歌GPU的方法。
RTX实时光线追踪、DLSS深度学习抗锯齿，这是NVIDIA RTX 20系列显卡的两大核心技术特性，也是对手产品所缺乏的。如今随着《战地5》、《地铁：离去》开始同时支持两项技术，NVIDIA终于看到了普及的曙光。对于DLSS抗锯齿技术，AMD今天也发表了一番评论。
预计到2022年，全球AI将达到2000亿美元，如果目前的趋势持续下去，医疗保健将成为该市场的重要组成部分。这并不奇怪，AI可能降低行政成本，减少患者等待时间，并诊断疾病。今天，英特尔和飞利浦展示了另外两种应用：骨骼建模和肺部分割。
618的预热已经结束，电商平台的终端优惠价格基本都已经出来了，下一波就是6月16-18号的优惠期。
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