目前常见的深度学习框架有很多，最出名的是：PyTorch（facebook出版）， Tensorflow（谷歌出版），PaddlePaddle（百度出版）。PyTorch是目前最主流的深度学习框架，我们就选择PyTorch肯定没错。
美国“数据科学中心”（Data Science Central）网站的编辑总监William Vorhies撰文表示，量子计算、神经形态计算和超级计算可以带来更快、更简单、更廉价、更聪明的人工智能。 人工智能与深度学习存在一个问题—实际上是三个。 时间：训练像卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)[A1] 这样的深度网络可能需要几周时间。这还不包括深度网络在达到所需的性能阈值之前定义问题以及深度网络编程过程中的不断成功与失败所耗费的数周甚至数月的时间。 成本：让数百个图形处理器(GPU)连续进行数周
美国“数据科学中心”（Data Science Central）网站的编辑总监William Vorhies撰文表示，量子计算、神经形态计算和超级计算可以带来更快、更简单、更廉价、更聪明的人工智能。
目前考虑进入梦寐以求的 机器学习、人工智能 等领域的学习，因此安装主流的机器学习框架 Tensorflow 迫在眉睫。
两周前，Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架，它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。 由此看来，要在人工智能上赶超Google，Facebook仅仅靠模仿还是不够的，而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说，留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果：除了VGG16模型测试中的8核数据，其余结果上TensorFlow均处于优势。
快速无线电爆炸是整个宇宙中最神秘的高能量天体物理现象。它们是无线电辐射的强烈爆炸，其持续时间仅为几毫秒，并且被认为源自遥远的星系。物体的确切性质是不确定的，但它们可能指向外星智能。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。
计算机组成原理里面提到计算机必须具备五大基本组成部件：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备，其中运算器和控制器必定存在于 CPU 中。然而，如果 CPU 中运算器数量特别少，我们的程序却需要进行大量的巨型矩阵的运算，使用 CPU 运行时间会特别长。我们先来简单分析一下为什么 CPU 运行时间会特别长，因为运算量非常大，同时 CPU 只能一次运算一条数据，虽然现在 CPU 普遍是多核，但是处理大量的数据还是显得力不从心。这个时候我们就不能使用 CPU 了，而应该使用 GPU，我们首先来看一下 GPU 究竟是个什么东西。
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本文档是毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的开发环境配置说明文档，该文档包括运行环境说明以及基本环境配置两大部分。在程序运行前请认真查看此文档，并按照此文档说明对运行程序的设备环境进行对应配置。
OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，该工具库可以帮助研究人员在图形处理器（graphics-processor-unit，GPU）上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。 OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，可以帮助研究人员在图形处理器上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。神经网络由多层相连的节点构成。这类网络的架构根据数据和应用变化很多，但是所有模型都受到它们在图形处理器上运行方式的限制。 以更少的计算能力训练更大模型的一种办法是引入稀疏矩阵。如果一个矩阵里面有很多零，那就视为稀疏矩阵。
世界超级计算500强评选网站（www.top500.org）刊登了Addison Snell的文章，称日本正在打造用于人工智能的千万亿次超级计算机。 据日本东京工业大学（Tokyo Institute of Technology）披露，定于2017年夏天完成安装的TSUBAME3.0超级计算机提供的半精度（16位）浮点运算能力达每秒47千万亿次，使其成为世界上用于人工智能计算的最强大计算机之一。该系统正由HPE/GI进行建造，将采用英伟达（NVIDIA）公司的Tesla P100图形处理器（GPU）。 对东
本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署，提供更保姆级别的教程，让完全不懂技术的同学，也能在本地部署大模型～
从2010年到2018年，GPU性能提高了97倍。但是，由于我们几乎已达到了半导体技术的物理极限，可以预计，在未来5-8年内GPU性能的提升仅会略高于80％。
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇：一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三。在文末作者给出了答疑群的二维码，有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近日，ChatGPT因大规模封号及关闭Plus付费会员的申请引发大家热议。 有网友说这是因为计算资源不够了，已经不单是靠钱能解决得了的问题，地球上已经没有足够的算力来满足ChatGPT的运行需求了。 AI的发展真的会被算力所限制吗？它和芯片又有怎样的关系？ 01 芯片：算力决定智力 AI的“三驾马车”是数据、算法和算力。 我们将数据送入AI算法，由算法学习数据中的规律，这意味着要进行无数次运算。运算的背后是芯片提供的算力支持。 如果我们回顾AI算法的
本文教你如何使用 Tensor Flow，Keras，Tensor RT，以及OpenCV来为计算机视觉和深度学习安置你的英伟达Jetson Nano。
在深度学习领域中，GPU 是一种广泛用于加速模型训练和推断的强大工具。然而，有时我们可能会遇到一个错误信息：device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device ]。这个错误表明代码尝试在 GPU 上运行，但却没有可用的 GPU 设备。本文将讲解此错误的原因及解决方法。
2016年3月，谷歌的计算机彻底打败了世界围棋冠军李世石（Lee Sedol），这是人工智能领域的里程碑事件。获胜的计算机程序由英国伦敦谷歌DeepMind实验室的研究人员创建，利用了深度学习人工神经网络。深度学习是一种策略，多层处理的神经网络以自动化方式配置，解决手边的问题。 那时公众还不知道谷歌有这个秘密武器。谷歌用来打败李世石的计算机有专用硬件——谷歌称之为“张量处理单元”（Tensor Processing Unit）的计算机芯片。围棋比赛两个月后，谷歌硬件工程师宣布了张量处理单元的存在，并在博文中
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你没看错，Intel版的Mac Pro更新显卡配置了！ 苹果此次为其新增了3个显卡模块： AMD Radeon Pro W6800X MPX AMD Radeon Pro W6800X Duo MPX AMD Radeon Pro W6900X MPX 这可是妥妥的高端配置。 AMD Radeon W6000系列基于7nm制程工艺，采用了RDNA 2架构。 此前，AMD Radeon Pro W6900X在Geekbench上的跑分情况就表现不俗
以“奔腾之父”著称的英特尔(Intel)前高管维诺德·达姆（Vinod Dham）与一些年轻的芯片设计师合作，正在设计一种“真正的人工智能处理器”。
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 看到凌晨两点都不让人睡觉的苹果，忍不住要说一声： 「苹果够持久！」 今年的第三场新品发布会，苹果带来了预热已久的新Mac系列： 与「牙膏厂」英特尔彻底分手后，苹果一口气拿出了性能提升数倍、续航史上最长的Mac系列！ 如此强力且持久，得益于苹果首款自研ARM架构的芯片：M1。 M1处理器 发布会上，库克宣布的第一款产品，就是M1芯片： M1芯片专门为Mac开发的，但不是一枚单独的CPU， 而是采用了5nm制程的SoC（系统级芯片），包括了4
人工神经网络模型得名于这样一个事实，即所拟合的数学模型的形式受到大脑中神经元的连接性和行为的启发，最初设计用于学习大脑的功能。然而，数据科学中常用的神经网络已不再被视为大脑的模型，而是可以在某些应用中提供最先进性能的机器学习模型。近几十年来，由于深度神经网络的架构和训练的快速发展，人们对神经网络模型的兴趣与日俱增。在本节中，我们将介绍基本的神经网络，以及在生物学研究中广泛使用的各种神经网络。其中一些如图4所示。
1. Anaconda a. 下载 首先进入Anaconda的官网： https://www.anaconda.com/distribution 选择Windows下Python3.7（注意：必须选择64位，因为TF不支持Python32位的）
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】微软、谷歌、Meta等大型科技公司为抢占市场先机你追我赶。这场AI竞赛却让英伟达市值飙升，市值约为5个英特尔。 ChatGPT在手，有问必答。 你可知，与它每次对话的计算成本简直让人泪目。 此前，分析师称ChatGPT回复一次，需要2美分。 要知道，人工智能聊天机器人所需的算力背后烧的可是GPU。 这恰恰让像英伟达这样的芯片公司豪赚了一把。 2月23日，英伟达股价飙升，使其市值增加了700多亿美元，总市值超5800亿美元，大约是英特尔的5倍。 在英
CPU和GPU是两种不同的微处理器，它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器，它是电脑的大脑，负责处理各种复杂的逻辑运算和控制指令。GPU是图形处理器，它是电脑的眼睛，负责处理大量的图像和图形相关的运算。
韩国先进科学技术研究院（Korea Advanced Institute of Science and Technology，KAIST）发布消息称，该院研发团队研制出能够以超低功耗运行人工智能算法的半导体芯片——卷积神经网络处理器（convolutional neural network processor，CNNP），以及使用这种芯片的人脸识别系统K-Eye。该系统由该研究团队与初创公司UX Factory Co.联合制造。 K-Eye系列有两种类型：可佩戴型和加密锁型。可佩戴型设备可通过蓝牙与
选自Nextplatform 作者：Nicole Hemsoth 机器之心编译 参与：朱朝阳、侯韵楚、李亚洲、黄小天 作为思维锻炼，让我们将神经网络视为大量的图形，把 CPU 视为一个更高级命令处理器
前言 最近升级一次win10预览版，导致PS打开图片不显示，如下图所示 📷 Photoshop打开图片不显示.png 解决方法 其实出现这种情况的朋友使用的电脑都有一个特征就是双显卡，那么该怎样解决呢？ 1，打开photoshop,找到编辑 📷 编辑.png 2，在弹出来的菜单中选择“首选项”，在选择“常规” 📷 常规 3，在首选项设置中，点击“性能”，此时会看到“使用图形处理器”被选中了 📷 图形处理器.png 4，取消“使用图形处理器”，然后点击确定 📷 取消使用图形处理器.png 5，重
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 五个月前，谷歌将自己的深度学习系统 TensorFlow开源。 而如今，亚马逊也决定，跟随谷歌的脚步将自己的深度学习软件开源。目前，你可以在 Github 上看到相关的源代码
去年，谷歌曾在I/O开发者大会上透露了一款名为TPU的芯片，全称Tensor Processing Unit 张量处理器，是不是有点眼熟？（谷歌推出的机器学习框架叫tensorflow）。 这款谷歌自己研发的处理器，也是专门用于提高机器学习的运算效率。但是自打去年I/O开发者大会以来，谷歌并没有公开任务细节，直到上周。 上周，谷歌发表了一篇论文《In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing UnitTM》，详细披露了TPU的细节，这篇
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
Propel 是一个新推出的 JavaScript 科学计算库，它使用图形处理器来支持 JavaScript 中的机器学习和科学计算。
MacBook Air MGN63CH/A / MGN93CH/A / MGND3CH/A / MGN73CH/A / MGNA3CH / MGNE3CH/A 配置报价图片：https://www.mac.so/macbook-air/
渲染简单的理解可能可以是这样：就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像，生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景（如图1）：
Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库，现在Brahma有一个有一个GPU的提供者（主要是GUGPU），它能够在任何类别的处理器上运行。也就是说Brahma是一个并行计算（重点放在GPGPU ）的框架，使用LINQ进行流转换工作（LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU）。现在也可以在Mono上运行 注： 通用图形处理器（英語：General-purpose computing o
第一章名为"First Contact"，作者是Peter Lee。这一章主要讲述了作者与人工智能系统的首次接触。这个人工智能系统是OpenAI在2022年秋季秘密开发的，计划最终公开发布为GPT-4。因为作者是Microsoft的研究副总裁，Microsoft与OpenAI合作，所以他有特权每天与这个系统交互，这在公开发布前的六个月里进行了。他从两家公司那里得到的任务是发现这个新系统（当时的代号是Davinci3）和像它一样的未来AI系统可能如何影响医疗保健和改变医学研究。这是这本书的重点，简单的答案是：无论你能想到的任何方式，从诊断到医疗记录到临床试验，它的影响将如此广泛和深远，我们相信我们需要现在就开始努力优化它。
ARM今日宣布推出最新高端移动处理器技术组合，重新定义2017年推出的旗舰型设备。ARM Cortex-A73 处理器和 ARM Mali-G71 图形处理器提供持久的最佳能效与性能状态，赋予新产品增强的情景与视觉能力。这有助于设备在有限移动功耗预算情况下，更长时间地运行高清内容。
欢迎来到屏幕系列课程。在本系列中，你将学习在树莓派中如何使用汇编代码控制屏幕，从显示随机数据开始，接着学习显示一个固定的图像和显示文本，然后格式化数字为文本。假设你已经完成了 OK 系列课程的学习，所以在本系列中出现的有些知识将不再重复。
华尔街日报报道称，摩尔定律正在放缓，但有一项新定律，可能对计算下半个世纪同样重要。
“supercomputingonline.com”发布消息称，IBM公司正在利用其新软件为深度学习提供支持。 IBM发布了基于Power Systems平台的PowerAI深度学习软件。该软件通过简化基于工具和数据准备的开发过程，将训练人工智能(AI)系统所需的时间从几个星期减少到几个小时，从而解决了数据科学家和开发人员面临的主要挑战。深度学习技术被数据科学家和开发人员用来开发各种应用程序，从自动驾驶汽车的计算机视觉到实时欺诈检测和信用风险分析系统。这些认知应用程序比传统应用程序更需要超级计算机资源，可能
谷歌机器智能团队负责分布式系统和并行计算的 Martin Wicke 今天在官博发布文章，介绍了名为 “TF2.0 晚间版”的版本，实际上是一个TensorFlow 2.0的开发者测试版。
在之前的文章里，小枣君说过，行业里通常会把半导体芯片分为数字芯片和模拟芯片。其中，数字芯片的市场规模占比较大，达到70%左右。
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
简单来说，显示是通过向你显示一系列图像或“帧”来进行的。如果要制作视频，显示器就需要一个接一个地显示一系列帧。监视器的“刷新率”就是每秒更新图像的次数。所以，一个60Hz的显示屏每秒刷新其图像60次。显然，这太快了，人类的大脑无法追踪，因此被欺骗了，我们会以为它正在观看动态图像，而不是一系列单个的帧。
目前，人工智能，机器学习，深度学习，计算机视觉等已经成为新时代的风向标。这篇文章主要介绍了下面几点： 第一点，如果说你要入门计算机视觉，需要了解哪一些基础知识？
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