深度學習 deep learning 全攻略 (116488)

汽車未來處理器 AI 深度學習 deep learning Tesla

俥科技： Tesla 介紹全自動駕駛平台處理器架構， AI 主算力透過即時的高性能深度學習處理器達成

Tesla 在 Tesla 自動駕駛日的活動除了宣布下一代自動駕駛平台外，亦針對這套自行設計開發的平台架構進行深入的介紹， Tesla 自行設計的自動駕駛平台採用雙處理器設計，而每個處理器都是一顆具備完整功能、高度整合的 SoC ，採用 14nm FinFET 製程而非求最先進工藝應該也有降低成本的意圖。 Tesla 新一代自動駕駛平台的雙處理器架構是為了安全考量，以單處理器執行、另一顆處理器進行雙重驗證，並且兩邊採用獨立的供電進一步降低風險。每個處理器整合包括 CPU 、 GPU 、相機管理、影像解碼、記憶體通道，還有專屬的深度神經網路處理器架構，共使用達 60 億個電晶體。這顆處理器的設

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6 年前

文化創意 NVIDIA GTC nvidia 深度學習 deep learning GauGAN

GTC 2019 ： AI 不只會撿花生，還能將隨手塗鴉變成大師級畫作

NVIDIA Research 已經多次提出 AI 在影像相關應用，諸如智慧修圖、合成以假亂真的人像、將一般影片變成順暢的超級慢動作等，而在今年 GTC 大會， NVIDIA 研究中心展示如何利用深度學習的生成對抗網路( GAN )將塗鴉等級的隨手畫作變成宛若印象派大師的精緻作品。這一套研究的生成對抗網路向印象派繪畫大師保羅高更致敬，以 GauGAN 為名，透過超過一百萬張圖像進行訓練，分析照片中的元素以及不同景物之間光影的反射效果，同時也在模型的訓練過程交換分析出的標籤元素，例如把草地變為雪景，讓系統因應雪景把環境周遭其他物體從春景也一併變成冬景，而 GauGAN 的塗鴉系統中明確將不同顏

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6 年前

雲端服務 AI 醫療深度學習 deep learning ai人工智慧 Amazon Web Services

台北醫學大學推出痣能達人 MoleMe ，藉 AI 分析身上的痣助民眾自主預防皮膚癌

台北醫學大學在三年前宣布攜手 IBM 導入 Waltson 華生 AI 作為輔助診斷後，今天再度宣布攜手由台北醫學大學育成催生的皮智股份有限公司，推出第一款能讓民眾進行皮膚癌自我預防檢測的免費服務"痣能達人 MoleMe "，透過 LineBot 的方式，民眾僅需回答五個簡單的基本問題，上傳一張拍攝身上痣的清晰照片，即可由 AI 判斷是否建議就診，希望透過創新服務幫助民眾判斷身上的痣是否為惡性，而今天的"痣能達人 MoleMe "是台北醫學大學與皮智的第一項醫療 AI 服務，接下來也預計推出更多的醫療 AI 應用。人的身上原本就會出現痣，然而民眾對於突然出現的痣只有極端的處理方式，不是無視於

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6 年前

科技應用 AI NVIDIA GPU 深度學習 deep learning

與 AI 共舞，日本數位表演團體藉由深度學習培訓創造能與表演者共舞的虛擬舞者

藉由深度學習技術， AI 不再像過往死板，也使 AI 能應用在更多的領域，先前已有透過 AI 創作音樂、寫作的情境，而日本數位藝術團體 Rhizomatiks 、日本多媒體舞團 Elevenplay (椎名林檎演唱會、 MV 合作的舞團)與數位藝術家合作 Kyle McDonald 合作，在一部名為 discrete figures 的國際巡迴演出作品中，透過深度學習 AI 創作的虛擬舞者與真人舞者進行互動。 Kyle McDonald 透過八位即興表演的舞者蒐集達 2.5 小時的動作捕捉的數據，將其基於 NVIDIA GPU 搭配 dance2dance 的神經網路進行培訓，藉此產生基於 A

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6 年前

科學新知 nvidia 光線追蹤深度學習 deep learning Turing GeForce RTX rtx2080ti rtx2080 Tensor

性能之外帶來全新的即時 Ray Tracing 光影體驗， NVIDIA Turing 圖靈架構特色解析

自 NVIDIA 於 20 年前的 1999 年開始使用 GeForce 這個子品牌，並在 2005 年的 GeForce 7800 GTX 首度開始使用 GTX 的代稱，而在 2018 年的德國科隆遊戲展活動， NVIDIA 也正式公布使用 Turing /圖靈 GPU 架構的 GeForce RTX 20 系列 GPU ，從 GTX 邁入 RTX ，此次的 GeForce RTX 20 不僅只是單純的性能提升，也象徵迎接即時光線追蹤的革命變革。 Turing /圖靈晶片第一彈 TU102 與 TU104 看一顆晶片前，除了性能以外，多半消費者也會想知道基礎架構的設計，做為 GeForce

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6 年前

產業消息 AI 百度深度學習 deep learning

百度發表深度學習 AI 晶片崑崙，以 100W 達 260TOPS 性能並可從雲應用到端

作為網路服務公司，深度學習是相當重要的技術，而就如同 Google 推出了 TPU 深度學習加速處理器一樣，中國百度也在 2011 年起從事類似的事情；百度稍早宣布名為"崑崙"的深度學習 AI 晶片，不同於 TPU 等主要鎖定於伺服器應用的晶片，百度標榜崑崙是可從雲到端，從伺服器到邊際運算皆可應用的 AI 晶片。嚴格來說崑崙不是單一款晶片，它分為深度學習訓練用的 818-300 ，以及推論用的 818-100 ，主要支援百度的深度學習框架 PaddlePaddle 與各類開放學習框架；崑崙相較 2011 年百度採用的 FPGA AI 加速器更具效率，基於數千個小核心，可發揮比百度原本的 FP

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7 年前

科技應用 nvidia 深度學習 deep learning Tesla V100

NVIDIA 示範利用 AI 技術將 60fps 影片變成順暢自然的超高速慢動作影片

現在不少電影、廣告甚至生活紀錄都會使用超級慢動作捕捉精彩一瞬間，現在也有不少手機標榜具備這樣的功能，不過礙於處理性能、儲存容量等種種因素，也不太可能把影片全部使用高速攝影拍攝，並僅將需要的部分使用超級慢動作播放，故多半在廣播或是運動賽事轉播的慢動作是把一般錄影機拍攝的影片放慢，但畫面就顯得不自然，有時候也不夠快。不過現在 AI 技術也有助於使這類將低禎數影片轉化為高品質的高速慢動作影片， NVIDIA 研究人員藉由 Tesla V100 GPU 搭配基於 cuDNN 的 PyTorch 深度學習框架與捲積神經網路結構，利用高達一萬片以上的 240fps 慢動作影片做為學習藍本，做為將一般影片

7 年前

人物專訪 COMPUTEX台北國際電腦展 ARM 機器學習深度學習 deep learning Project Trillium

Computex 2018 ： Arm 談 Project Trillium 與 ML 加速器：秉持提供各項應用最適宜的核心的理念

Arm 在這波機器學習熱潮中，也宣布將針對機器學習推出 Project Trillium 機器學習運算平台與相關的 IP ，稍早 Arm 副總裁、院士暨多媒體處理器事業部總經理 Jem Davies 也就 Arm 在機器學習的布局與想法進行分享；對於 Arm 而言，異構運算以及提供各類應用最合適的核心架構，至今仍是 Arm 的重要理念，而原本在智慧裝置中的機器學習應用，原本可藉由 CPU 、 GPU 搭配 DSP 的異構運算達成，但隨著在行動裝置上影像、語意等應用日趨複雜，以及物聯網裝置也將由 IoT 進化到 AIoT ，機器學習不光只是在智慧裝置上有所需要，也將在物聯網領域遍地開花。為了讓

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7 年前

產業消息機器視覺 Movidius VPU 深度學習 deep learning

Intel 藉 Movidius VPU ，為機器視覺帶來兼具省電與深度學習推理能力

在不少的 AI 應用當中，影像辨識與機器視覺是最主要的應用， Intel 也在日前收購了 VPU 製造商 Movidius 補齊其影像加速的技術， Intel Movidius 市場部門主管 Gary Brown 表示， Movidius 的 Myriad VPU 除了影像處理、機器視覺之外，也兼具深度學習的推理，使其可藉由低功耗發揮強大的視覺應用效能。 VPU 相較 GPU 的優勢在於其加購是專為影像處理與機器視覺最佳化而生，故可藉由極低的功耗進行高效率的影像處理與影像相關的推理能力，僅 1W 的能耗即可帶來 1TFLOPS 的效能，同時還具備同時進行影像辨識與物件偵測兩種能力。至於是否有

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7 年前

產業消息 AI intel xeon fpga 類神經網路 VPU TensorFlow 深度學習 deep learning

Intel AIDC 開發大會主題演講，以軟體開源、多元硬體與社群作為 AI 戰略後盾

對於現在電子產業而言，由於硬體運算力提升、運算軟體框架不斷進化且市場有明確需求，基於神經網路的 AI 再度成為重要議題，而作為現行全球主要伺服器、超級電腦核心架構供應商的 Intel 當然也不會錯過這場盛會，鎖定 AI 相關開發者舉辦了 AIDC ( AI 開發者大會)，在稍早的主題演講，也就 Intel 目前的戰略進行說明。 Intel 的 AI 戰略可分為三大領域，包括軟體、硬體與社群；其中在社群方面， Intel 選擇藉由開源方式推廣相關開發軟體，而硬體部分除了 Intel 最核心的 Xeon 外，也針對當前異構運算、推理與學習加速器等提供全方位的硬體解決方案，至於社群除了與業界主力的

Chevelle.fu

7 年前

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