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TensorFlow如何充分使用所有CPU核数，提高TensorFlow的CPU使用率，以及Intel的MKL加速 转载 2017年09月07日 16:34:58 标签： cpu / gpu 转载 2017年09月07日 16:34:58 标签： cpu / gpu 转载链接：http://noov 阅读全文
posted @ 2018-01-22 10:47
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现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化 转自：https://software.intel.com/zh-cn/articles/tensorflow-optimizations-on-modern-intel-architecture 英特尔：Elmoustapha Ould-Ahm 阅读全文
posted @ 2018-01-19 17:58
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Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用 转自：https://www.jianshu.com/p/07e8200b7cea 转自：https://www.jianshu.com/p/07e8200b7cea 转自：https://www.jianshu.com/p/07e8200b7cea 前 阅读全文
posted @ 2018-01-19 17:35
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前言 深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理领域的应用取得了巨大成功，但是它通常在功能强大的服务器端进行运算。如果智能手机通过网络远程连接服务器，也可以利用深度学习技术，但这样可能会很慢，而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行，这就需要把深度学习模型迁移到智能终端。 由于智能终端CPU和内存 阅读全文
posted @ 2018-01-19 17:04
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Google TPU 揭密 转自：https://mp.weixin.qq.com/s/Kf_L4u7JRxJ8kF3Pi8M5iw Google TPU（Tensor Processing Unit）问世之后，大家一直在猜测它的架构和性能。Google的论文“In-Datacenter Perfo 阅读全文
posted @ 2018-01-19 16:54
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寒武纪芯片 产品中心>智能处理器IP 寒武纪芯片 产品中心>智能处理器IP 智能处理器IP MLU智能芯片 软件开发环境 智能处理器IP MLU智能芯片 软件开发环境 Cambricon-1A 高性能硬件架构及软件支持兼容Caffe、Tensorflow、MXnet等主流AI开发平台，已多次成功流片 阅读全文
posted @ 2018-01-19 16:44
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深度学习框架竞争很激烈，而且看上去都是业界巨头在玩。 老师木：是的。一个深度学习框架一旦像Hadoop那样成为事实工业标准，就占据了人工智能各种关键应用的入口，对各类垂直应用，基于私有部署的技术服务，公有云上的AI 即服务业务，甚至底层专用硬件市场都有举足轻重的影响。它的角色就像互联网时代的浏览器， 阅读全文
posted @ 2018-01-19 11:27
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官网：https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用：NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low lat 阅读全文
posted @ 2018-01-18 17:36
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from：https://36kr.com/p/5103044.html 到2020年，大多数先进的ML袖珍电脑（你仍称之为手机）将有能力执行一整套任务。个人助理将变的更加智能，它是打造这种功能的切入点。语音识别会不断优化。私人助理将不仅仅是云端搜索引擎的前端。因为个人AI将有拥有真正处理分析数据的 阅读全文
posted @ 2018-01-18 16:20
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先验知识：1、运行时，动态库的装载依赖于ld-linux.so.6的实现，它查找共享库的顺序如下：（1）ld-linux.so.6在可执行的目标文件中被指定，可用readelf命令查看（2）ld-linux.so.6缺省在/usr/lib和lib中搜索；当glibc安装到/usr/local下时，它 阅读全文
posted @ 2018-01-18 15:12
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