我们经常看到一些网友提问,其中就有问到“同样是T880,MP4和MP12有什么区别”,以及“为什么三星处理器的GPU就比海思和联发科更受待见”。这两个问题其实是共通的,本文中笔者就来详细解读一下相关的概念。
近日,三星官方正式发布了旗下最新一代 Exynos 9 系列旗舰移动处理器:Exynos 8895。用三星官方的话来说,Exynos 8895 是“用创新为移动生活带来无限新可能”的新产物。
这是一个手把手教你学习深度学校的教程。一步一步,我们将要尝试去解决Kaggle challenge中的脸部关键点的检测问题。这份教程介绍了Lasagne,一个比较新的基于Python和Thean
CPU架构是CPU厂商给属于同一系列的CPU产品定的一个规范,主要目的是为了区分不同类型CPU的重要标示。目前市面上的CPU指令集分类主要分有两大阵营,一个是intel、AMD为首的复
深度学习全称深度神经网络,本质上是多层次的人工神经网络算法,即模仿人脑的神经网络,从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制。近年来,其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能新一轮的发展热潮。
Imagination Technologies发布新系列的GPU 产品,可在成本敏感设备上提供性能与填充率 (fillrate) 的理想平衡,以满足其游戏与运算应用的需求。
某杂志读者 David Kanter 曾介绍过 Nvidia Maxwell GPU 所使用的“基于图块的渲染”,且 AMD Vega 也正朝着同样的方向去发展。不过 Imagination Technologies 旗下 PowerVR GPU 部门的伙计们早已忍不住偷笑,因为他们早就这么做了。在该公司最新的移动 GPU —— Series8XE Plus 家族上,其仍在使用这项技术。
万年老二AMD在本次CES上也没有闲着,除了拿出了代号Zen的Ryzen桌面处理器展示机之外,还出乎意料的公布了下一代图形处理器的不少架构细节。从AMD透露的资料看,代号Vega织女星的GPU图形处理芯片完全重新设计了架构,准备和NVIDIA Pascal GP10x甚至是下一代Volta正面对决。
Imagination Technologies 宣布,该公司的 PowerVR GPU 已率先通过 Khronos OpenVX™ 1.1 一致性测试。通过 OpenVX,开发人员能在高度并行、节能的 PowerVR GPU 上运行经充分优化的视觉算法。
人工智能在全球越来越热,谷歌、IBM、微软的人工战略相继出台,业界早就在等待英特尔人工智能战略图谱。从收下Saffron、Movidius、nervana,到布局无人机、自动驾驶、精准
图形处理单元(或简称GPU)会负责处理从PC内部传送到所连接显示器的所有内容,无论你在玩游戏、编辑视频或只是盯着桌面的壁纸,所有显示器中显示的图像都是由GPU进行渲染的。
Imagination Technologies 宣布与炬芯科技、南京睿悦信息技术有限公司(以下简称睿悦)共同为睿悦推出的新款2K VR一体机解决方案带来沉浸式图形体验。该解决方案已经量产并被众多中国OEM采用。睿悦的VR解决方案将一
Voronoi图是一种空间分割算法。其是对空间中的n个离散点而言的,它将平面分割为n个区域,每个区域包括一个点,此区域是到该点距离最近的点的集合。由于Voronoi图具有最邻近
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系统板上,仅有为数不多的几种电源管理相关的设计挑战,但是由于需要反复调试,所以这类挑战可能使系统的推出时间严重滞后。不过,如果特定设计或类似设计已经得到电源产品供应商以及 FPGA、GPU 和 ASIC 制造商的验证,就可以防止很多电源和 DC/DC 调节问题。
从2007年开始,苹果就与Imagination Technologies合作为自家手机提供GPU授权支持。在今年最新的A10处理器上(可能用的是PowerVR GT7600定制增强版),GFXBench曼哈顿离屏项目比6S性能猛增50%,甩开骁龙820 30%以上。
为抢攻虚拟实境(VR)/扩增实境(AR)医疗影像应用市场,AMD祭出新款基于Polaris架构的嵌入式绘图处理器(GPU)新品—E2960/E9550。跟上一代产品相比,新推出的两款GPU处理器
前不久,一幅被硬件玩家津津乐道的照片在网上疯传:NVIDIA CEO黄仁勋像个DIY玩家般地捣腾着一台电脑主机,而现场的唯一观众竟是特斯拉掌门人马斯克。两位大佬颇具生活化的
NVIDIA在最近一季的毛利率高达57.5%,相对AMD则只有32%,因此NVIDIA比AMD更有本钱可以发动价格战来抢占市场份额。其次,NVIDIA长久以来都能够领先AMD开发出技术更为先进,且功耗相对较低的晶片架构,至于AMD则一向习于追求更快的时脉速度,但往往也让产品容易出现过热的问题。
图形工作负载的优化对于许多现代移动应用程序而言往往必不可少,因为几乎所有渲染现在都直接或间接地由基于 OpenGL ES 的渲染后端负责处理。本文介绍如何将 ARM®DS-5&
人工智能将推动新一轮计算革命,深度学习需要海量数据并行运算,传统计算架构无法支撑深度学习的大规模并行计算需求。因此,深度学习需要更适应此类算法的新的底层硬件来加速计算过程。 芯片也为响应人工智能和深度学