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高通開發者網路開始提供 Snapdragon 神經處理引擎，強調為針對 Snapdragon 打造的深度學習框架
高通宣布在高通開發者網路開始提供 Qualcomm Snapdragon神經處理引擎 SDK ( NPE )，作為針對 Snapdragon 平台打造的深度學習框架，這套開發工具能夠針對目標的使用者體驗挑選最合適的 Snapdragon 核心，包括 Kryo CPU 、 Adreno GPU 或是 Hexagon DSP 等。 NPE 希望能夠使包括行動裝置、車載、醫療、安全、影像等各種應用情境提供良好的深度學習開發工具，能夠做為包括擴增實境、場景辨識、臉部辨識、自然語言了解、物體追蹤與迴避、手勢辨識、文字辨識等；目前像是 Facebook 也宣布將在 facebook app 相機導入 NP
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7 年前
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AMD Open Compute 計畫 ROCm 邁入 1.3 版，開始支援 Polaris 架構
AMD 在 2015 年的 SC15 大會開始提出 Open Computing 的計畫，希望藉由開源的方式推廣 GPU 加速的異質運算，同時賦予此計畫 ROCm ( Radeon Open Compute Platform )的名稱，歷經一年左右的時間也在 SC16 大會公布了最新的 ROCm 1.3 ，主要也加入最新的 Polaris 架構 GPU 的支援。ROCm 計畫的宗旨仍舊是希望藉由開放平台的方式藉此推廣 Radeon GPU 於異質運算的應用，故除了 AMD 的 Fiji 、 Hawaii 以及 Polaris 架構 GPU 以外，可與包括 AMD 、 Intel 等 x86 C
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8 年前
是麗臺 WinFast GS4820 GPU 解決方案為清大反應器製程運算分析挹注 8 倍效率這篇文章的首圖
麗臺 WinFast GS4820 GPU 解決方案為清大反應器製程運算分析挹注 8 倍效率
藉由 GPU 加入平行運算架構、使運算效能大幅提升已經是在科學業界廣被接受的趨勢，而致力於反應器系統設計與生產製程改善研究的清華大學化學工程系也宣布在化工系製程資訊實驗室導入基於平行運算的系統，為搭載 NVIDIA Tesla K80 GPU 之麗臺科技 WinFast GS4820 伺服器，相較過往的系統提升最高 8 倍運算力，使過往需要一個月的開發案可縮短至一周內完成。WinFast GS4820 採用雙 Xeon E5-2600 v4 處理器搭配最高 8 張 Tesla GPU ， RAM 可擴充到 3TB ，同時具有 24 個硬碟儲存槽，網路可升級到 10GbE 接口，同時藉由鈦金級
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8 年前
是強調開源策略， AMD Radeon 繪圖事業群針對 GPUOpen 與 Linux 宣布三項開源計畫這篇文章的首圖
強調開源策略， AMD Radeon 繪圖事業群針對 GPUOpen 與 Linux 宣布三項開源計畫
AMD 自成立 Radeon 繪圖技術事業群之後也積極的發展開源運算，近期更針對 GPUOpen 以及 Linux 開源政策宣布三項 GPUOpen 計畫更新，包括針對遊戲、異質運算編輯器以及針對 HPC 叢集系統需求的 Linux 驅動與運作環境。在遊戲方面， Radeon 繪圖技術事業群仍延續先前 Mentle API 的策略，使 PC 開發者能享受到如遊戲機由底層權限帶來的更精確效能控制，並藉由 GPUOpen 協助開發者由主機開發的資源投入 PC 遊戲開發，包含能使開發者直接使用 GPU 硬體的 CTM ( Close-to-the-metal )程式設計，能獲得開源效果、工具、函式庫
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9 年前
是Facebook 開源深度學習機器 Big Sur 採用 NVIDIA Tesla M40 ，比現行平台提升兩倍這篇文章的首圖
Facebook 開源深度學習機器 Big Sur 採用 NVIDIA Tesla M40 ，比現行平台提升兩倍
圖片來源： FacebookFacebook 宣布在全新的 Big Sur 運算平台導入 NVIDIA Telsa M40 加速卡，藉此作為機器神經網路的硬體基礎架構，且相較 Facebook 現行的深度學習平台， Big Sur 的速度快了兩倍，不僅加倍神經網路訓練數量，還助於發展更精確的模組與進階應用。同時 Big Sur 也是首個開放原始碼的 AI 運算架構，藉由與 Open Computer Project 以及其它合作夥伴，希望透過開放原始碼的方式使全球的 AI 研究人員能更方便的分享與改造技術，使基於 GPU 的機器學習能更為多元發展。而 Facebook 也成為首個訓練深度神經網
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9 年前
是以追求極致效能與沉浸體驗，高通於北京進行 Snapdragon 820 處理器首秀這篇文章的首圖
以追求極致效能與沉浸體驗，高通於北京進行 Snapdragon 820 處理器首秀
高通在北京舉辦了一場以勁芯、勁享為口號的高通 Snapdragon 820 亞洲展示活動，針對 Snapdragon 820 的各項特性再做進一步的介紹與解說。關於 Snapdragon 820 概述：請點此Qualcomm 高級副總裁兼大中華區營運長 Jeff Lorbeck 也看中中國與新興國家由於仍有許多 Feature Phone 用戶，對於智慧手機仍有相當大需求， 2015-2019 年預計智慧手機將出貨超過 85 億、並預期裝機成長會超過 53% ，中國與新興國家從 Feature Phone 轉換到 3G 、 4G 智慧手機仍有相當大的成長動力。同時 Mr. Lorbeck 也高
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9 年前
是以異質運算提供先進機器視覺，高通強調 Snapdragon 820 可提供更先進的影像體驗這篇文章的首圖
以異質運算提供先進機器視覺，高通強調 Snapdragon 820 可提供更先進的影像體驗
在離 2015 年底剩下兩個月左右的時間，高通再次針對 Snapdragon 820 發表技術導覽，此次將重點放在與異質運算相關的機器視覺上；所謂的機器視覺即是透過設備上的相機結合運算能力，以機器的方式呈現人類視覺效果。機器視覺有許多的應用，最基本的就是影像擷取，不過高通談的當然不是這麼低層面的技術，而是結合 Snapdragon 所具備的 Kryo 核心、 Adreno 530 GPU 、 Hexagon 680DSP 以及 Spectra ISP 共同進行異質運算的延伸應用。在基礎相關應用，甚至對於觸控追蹤也因為更高的運算效能，可獲得更快更準確的觸摸螢幕進行物體追蹤能力，甚至也具備同時追蹤
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9 年前
是Computex 2015 ： ARM 談 64bit 對使用者意義：一旦使用習慣胃口被養大就難回頭這篇文章的首圖
Computex 2015 ： ARM 談 64bit 對使用者意義：一旦使用習慣胃口被養大就難回頭
(照片為 Jeff Chou 於 2014 年 MWC 期間檔案照片)除了 Intel 之外，多半手機廠商晶片最終都還是基於 ARM 所提供的 CPU IP ，隨著今年發表強化版的 64 位元指令集 ARMv8-A 還有新版高效能微架構 Cortex-A72 ， ARM 消費暨行動運算市場總監總監 Jeff Chu 也與媒體小聊關於 64 位元帶給消費者的意義。首先還是先簡述一下 ARMv8-A 以及 Cortex-A72 所帶來的意義， ARMv8-A 是基於 ARM 第一世代指令集 ARMv8 的改良版，而 Cortex-A72 則是繼承目前 64 位元高效能架構 Cortex-A53 、
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9 年前
是基於機器視覺的異質運算可以做甚麼？偵測臉部就可量心跳有沒有很厲害的感覺這篇文章的首圖
基於機器視覺的異質運算可以做甚麼？偵測臉部就可量心跳有沒有很厲害的感覺
MediaTek Helio X20 身為聯發科第一款將 HSA 異質運算用於機器視覺的應用處理器，當然也不忘展示這樣的組合可以帶來哪些應用；如果談到在手機上的機器視覺，多半會聯想到用於相機的物件追蹤、影像辨識等等，不過聯發科自行開發一套相當有趣的應用，就是利用影像分析的方式，以偵測臉孔量心跳。這項展示是利用聯發科的開發平台上搭載的 app ，透過手機前相機對著臉孔約 10 秒鐘，透過影像分析的方式偵測臉部的微血管變化，藉此推斷出被拍攝者的心跳；當然這只是其中一項應用方式，聯發科表示未來會持續提供更多基於 HSA 與機器視覺的嶄新應用。你或許會喜歡復仇者聯盟鷹眼的弓箭隨身碟也太帥了吧...史上
Chevelle.fu
9 年前
是微軟應該要感謝大家鼎力支持 How-Old.net ，因為他們因此獲得可觀的深度學習素材(更新：微軟強調不會保存與分享使用者上傳照片但保留分析資料)這篇文章的首圖
微軟應該要感謝大家鼎力支持 How-Old.net ，因為他們因此獲得可觀的深度學習素材(更新：微軟強調不會保存與分享使用者上傳照片但保留分析資料)
微軟上週推出了基於機器學習的 How-Old.net 照片年齡分析服務，相信不少人也都玩的不亦樂乎吧？不過在大家對微軟推出這樣的服務感到新奇有趣時，微軟才真的是最該感謝上傳所有照片的使用者，因為機器學習的基礎，就是大量的有效素材。在今年 NVIDIA 舉辦的 GTC 活動當中，基於機器學習的深度學習 Deep Learning 議程是相當火熱的主要議題，而且可說今年在 GTC 所宣布的所有產品、技術，都與深度學習環環相扣；由於 2012 年深度學習被實證在技術上因平行運算得以突破，故被視為機器學習當中的顯學，也在這一兩年持續突破，幾乎各大網路服務都投入深度學習的技術開發。更新微軟聲明：微軟到底
Chevelle.fu
9 年前

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