tensorflow gpu 全攻略 (117152)

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NVIDIA 在中國 GTC 宣布 TensorRT 3 ，加速大型資料中心 AI 推論

NVIDIA 在稍早的中國 GTC大會宣布 TensorRT 3推論軟體，能夠應用在包括影像與語音辨識、自然語言處理、圖像搜尋與個人化建議等各類 AI應用領域，並且標榜 TensorRT搭配 NVIDIA Tesla加速器僅需 CPU 解決方案 1/10 成本，卻能在相同的應用中發揮 40 倍推論效能。 TensorRT 3 主要針對江 AI 部屬到線上產品，為具備最佳化高效能編程器與執行引擎，能夠針對類神經網路進行快速最佳化與驗證後用於於推論，能夠將訓練完的類神經網路導入超大型資料中心以及車用 GPU 平台； TensorRT 具備高精度 INT8 、 FP16 浮點運算能力，相較其他訓練框

Chevelle.fu

7 年前

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Google IO 2017 ：讓行動終端也具備強大的深度學習能力， Google 推出 TensorFlow Lite 學習框架

Google 已經將公司的方針由 Mobile First 轉移到 AI First ，雖然目前 Google在雲服務已經大量導入 AI ，不過考慮到不是何時何地都會有順暢的網路體驗，能夠在終端裝置實現基於深度學習的人工智慧也很重要， Google 在稍早的 IO 大會也宣布針對行動裝置的 TensorFlow Lite 框架，讓智慧手機等裝置亦能藉由深度學習變得更聰明，預計能夠為行動裝置提升語音辨識、機器視覺以及 AR 使用體驗，同時 Google 也預告將在下一代的智慧手機晶片中具備更進階的深度學習能力。雖然不知道 Google 指的下一代晶片具備更強的深度學習能力具體指的是甚麼，不過可

Chevelle.fu

8 年前

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Google IO 2017 ： Cloud TPU 發表，除訓練外還具備邏輯推演能力大幅強化深度學習效能

Google推出第二代TPU：Cloud TPU，強調在邏輯推演的效能加速上，能讓人工智慧學習時，降低對CPU與GPU的依賴。 Google 為了強化基於深度學習的人工智慧發展，在先前推出針對 TensorFlow 演算法的加速器 TPU ，以硬體加速的方式提升深度學習中訓練的效能，而今天 Google 在 IO 大會宣布推出第二世代的 TPU ，稱為 Cloud TPU ，相較前一世代是針對訓練部分進行硬體加速， Cloud TPU 進一步加入邏輯推演的加速。過往邏輯推演的部分仰賴 CPU與 GPU的大量效能，可想而知的是 Google 希望藉由 Cloud TPU 導入邏輯推演的能力，進

Chevelle.fu

8 年前

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