Nvidia释放的一组cuDNN的库,有效的实现了其与多种深度学习框架的整合.基于cuDNN,加速了代码的运行,同时让研究员避免去关心底层硬件性能. 关键字: 编程语言语音识别Nvidia 原文链接:http://www.efficient-it.com.cn/viewnews/itemid/30996.html 近日,通过释放一组名为cuDNN的库,Nvidia将GPU与机器学习联系的更加紧密.据悉,cuDNN可以与当下的流行深度学习框架直接整合.Nvidia承诺,cuDNN可以帮助用户更加聚…

用Javascript来操作硬件早就不是一件稀奇的事情了. 所以作为一名电子专业出身的FE,我也打算尝试一下用js来驱动arduino: 要想操作这些底层硬件,肯定是需要一些工具的,我这里介绍的工具主要是 cylonjs 和 gort cylonjs其实就是一个操作"机器"的js框架,官网的介绍是这样的: Cylon.js is a JavaScript framework for robotics, physical computing, and the Internet of Th…

NVIDIA Jarvis:一个GPU加速对话人工智能应用的框架 Introducing NVIDIA Jarvis: A Framework for GPU-Accelerated Conversational AI Applications 实时会话人工智能是一项复杂而富有挑战性的任务.为了允许与最终用户进行实时.自然的交互,模型需要在300毫秒内完成计算.自然的相互作用具有挑战性,需要多模态的感觉整合.模型管道也很复杂,需要跨多个服务进行协调: 自动语音识别(ASR) 自然语言理解(NLU…

Android潜在的发展音频输入通道的软硬件分析 我们都知道耳机Mic集成在一直的那种四段耳机Mic插头是Android设备上比較经常使用.可是也会有分开的情况,比較假设在普通的PC机中装Android系统,那么就是这样的情况.所以就有必要对音频输入通道的软件硬件进行统一的分析一下,接下来分析一个实例. 该设备的硬件连接为:基于3157的模拟开关实现的 通道切换. 设备是全然靠硬件实现的,那么就没有软件的什么工作了.可是这并非一个理想的实现方法,真下的实现方法应该是全部的Mic都是并行的.每一个…

GPU Compute Capability NVIDIA TITAN X 6.1 GeForce GTX 1080 6.1 GeForce GTX 1070 6.1 GeForce GTX 1060 6.1 Tegra X1 5.3 Tesla M40 5.2 Quadro M6000 24GB 5.2 Quadro M6000 5.2 Quadro M5000 5.2 Quadro M4000 5.2 Quadro M2000 5.2 GeForce GTX TITAN X 5.2 GeFo…

NVIDIA驱动前前后后装了好几遍,下面把个人的经验分享下,大家仅供参考. 老规矩,先引用师兄的(最详细)https://blog.csdn.net/sinat_23853639/article/details/80990967 还有一些参考https://blog.csdn.net/u012759136/article/details/53355781 https://blog.csdn.net/CosmosHua/article/details/76644029 https://blog.c…

转自:http://blog.exbot.net/archives/2966 导语:本期公开课面向想入手ROS却又不知从何下手的小伙伴,为大家梳理好学习思路. ROS和Android一样是开源的,功能上也是相差无几,它可以提供硬件抽象,底层设备控制,常用功能实现,进程间消息以及数据包管理.其独特之处在于,能够支持多种语言,如C++.Python.Octave和LISP,甚至支持多种语言混合使用,这可以简化开发者的工作.因为它是基于Linux的系统,其可靠性也会更高,体积可以做到更小,适合嵌入式设…

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:陈杰,腾讯云架构平台部技术专家 近年来,互联网服务从一开始的物理服务器托管,虚拟机,容器,发展到现在的云函数,逐步无服务器化,如下表所示.程序员逐步聚焦于最核心的业务逻辑开发,解放了生产力,显著提升了服务上线效率. 云函数带来了真正的计算服务,如下表所示,类比腾讯云COS对象存储,SCF以函数为单位封装计算,按需调度执行,无须关心函数的自动扩缩容,故障容灾等,无任何闲置成本. 云函数给用户带来的价值主要4点: 简化架构:函数粒度的微服…

Linux C高级编程文件操作之系统调用 宗旨:技术的学习是有限的,分享的精神是无限的.           库函数是一些完毕特定功能的函数.一般由某个标准组织制作公布,并形成一定的标准.使用库函数编写的函数一般能够应用于不同的平台而不须要做不论什么改动,具有非常好的可移植性.         系统调用函数与操作系统直接相关,不同的操作系统所使用的系统调用可能不太一样,因此,假设两个操作系统差异非常大,系统调用函数的可移植性就不高. 比如windows採用的系统调用的应用程序不能直接在Linux…

一 lora 主要频段:470MHz,亚洲其他地区主要是902-928MHz,欧洲主要是868MHz,美洲主要是915mHz lora优点: 通讯距离远(适合半径500m~2km,通信距离大于7000千米,解决了低功耗和远距离不能兼得的难题),低功耗优化的长电池寿命(Aloha方法有数据时才连接,电池工作几年).低成本(非授权频谱,远距离通讯中成本最低的,无网络的户外).集中式低频次.数量小(非视频).长距离数据传输(和传感器集成),组网方便,稳定性也更高(相比2.4G和蓝牙.WiFi等技术).…

在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据 如今,最流行的拍照设备智能手机可以捕获高达4K UHD的图像(3840×2160图像),原始数据超过25 MB.即使考虑到令人尴尬的低HD分辨率(1280×720),原始图像也需要超过2.5 MB的存储空间.存储少至100张UHD图像将需要近3 GB的可用空间. 显然,如果以这种方式存储数据,则会很快耗尽空间.这是图像压缩派上用场的地方.众所周知的JPEG格式可以将图像大小从30 MB缩小到3 MB. 对于深度学…

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译   来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智…

在之前的博文中,我们回顾和总结了2014年Spark在性能提升上所做的努力.本篇博文中,我们将为你介绍性能提升的下一阶段——Tungsten.在2014年,我们目睹了Spark缔造大规模排序的新世界纪录,同时也看到了Spark整个引擎的大幅度提升——从Python到SQL再到机器学习. Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动,以大幅度提升Spark应用程序的内存和CPU利用率为目标,旨在最大程度上压榨新时代硬件性能.Project Tungsten包括了3个方面的努力:…

NVIDIA 认证系统 AI 是这个时代最强大的技术,需要新一代经过调整和测试的计算机来推动其发展. 自 1 月 27 日开始,可从 NVIDIA 合作伙伴处获取用于数据中心的新型加速服务器,推动 AI 和数据分析的发展.顶尖的系统制造商正在交付首批NVIDIA 认证系统,目前业内唯一通过现代工作负载测试的服务器. 得益于使用 NVIDIA Mellanox 网络连接的 NVIDIA 最新 GPU ,这些系统能够为 AI 提速.它们能够加快机器学习的速度,从不断增长的企业数据堆中挖掘洞察,寻找传…

市场对人工智能的热情持续高涨,特别是硬件领域.人工智能将成为下一个大风口,首当其冲的就包括硬件, 在图像语音识别.无人驾驶等人工智能领域的运用层面,图形处理器 (GPU)正迅速扩大市场占比,而谷歌专门为人工智能研发的TPU则被视为GPU的竞争对手. 概念  人工智能的实现需要依赖三个要素:算法是核心,硬件和数据是基础, 如下图: 算法主要分为为工程学法和模拟法: 工程学方法是采用传统的编程技术,利用大量数据处理经验改进提升算法性能: 模拟法则是模仿人类或其他生物所用的方法或者技能,提升算法性能,…

摘要: 在开始使用机器学习算法之前,我们应该首先熟悉如何使用它们. 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍,让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择. 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译. 以下为译文:   在开始使用机器学习算法之前,我们应该首先熟悉如何使用它们. 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍,让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择. 让我们设想一下,当我们用Python写代码时,没有那些方便的类库会是怎样一种窘境.…

转自:http://blog.csdn.net/droidphone/article/details/7467436 Linux的通用中断子系统的一个设计原则就是把底层的硬件实现尽可能地隐藏起来,使得驱动程序的开发人员不用关注底层的实现,要实现这个目标,内核的开发者们必须把硬件相关的内容剥离出来,然后定义一些列标准的接口供上层访问,上层的开发人员只要知道这些接口即可完成对中断的进一步处理和控制.对底层的封装主要包括两部分: 实现不同体系结构中断入口,这部分代码通常用asm实现: 中断控制器进行封…

嵌入式平台:NVIDIA Jetson TX2 嵌入式系统:Ubuntu16.04 虚拟机系统:Ubuntu14.04 一.NSight简介 Jetpack开发工具为人工智能提供了一整套软件架构,包括代码示例(Sample Code).NSight开发工具(NSight Developer Tools).同时也为我们提供了丰富的多媒体API(Multimedia API),这些API涵盖深度学习(Deep Learning).计算机视觉(Computer Vision).图像渲染(Graphic…

选自venturebeat 翻译:魔王.一鸣 前言 AI 领域最杰出的头脑如何总结 2019 年技术进展,又如何预测 2020 年发展趋势呢?本文介绍了 Soumith Chintala.Celeste Kidd.Jeff Dean 等人的观点. 人工智能不是将要改变世界,而是正在改变世界.在新年以及新的十年开启之际,VentureBeat 采访了人工智能领域最杰出的头脑,来回顾人工智能在 2019 年的进展,展望机器学习在 2020 年的前景.受访者包括 PyTorch 之父 Soumith…

NVIDIA DGX SUPERPOD 企业解决方案 实现大规模 AI 创新的捷径 NVIDIA DGX SuperPOD 企业解决方案是业界首个支持任何组织大规模实施 AI 的基础架构解决方案.这一全套解决方案基于 NVIDIA DGX SuperPOD 参考架构搭建,专门面向需要快速实现 AI 创新的企业而设计,为企业提供了可快速部署的行业领先基础架构,并由完整的端到端服务和生命周期服务提供支持,而这一切均由 NVIDIA 作为强大后盾. NVIDIA DGX SuperPOD 企业解决方案…

文章在简书里面编辑的,复制过来貌似不太好看,还是到简书的页面看吧: http://www.jianshu.com/p/c89b97d052b7 1.安装环境简介: 硬件: cpu:i7 6700k gpu:gtx 1070 内存:32g 系统:Ubuntu 14.04 安装在一块移动硬盘上~为啥不装双系统呢?不爽~!移动硬盘上装Ubuntu的一个坑是装之前需要确认你的盘是否是4k对齐.你不确认也行,反正它死活都不让你装~. 系统语言选的是English,不推荐中文,在shell里面输入中文路径是…

基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:知识储备应达到Linux入门级水平 一 . 首先介绍硬件配置 处理器 英特尔 Core i7 主板 华硕工作站主板 显卡 Nvidia GeForce GT 730 GPU Nvidia Tesla K40c 内存 32 GB 二 . 裸机安装ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso镜像文件 UltraISo…

摘要:在目前流行的Windows操作系统中,设备驱动程序是操纵硬件的最底层软件接口.为了共享在设备驱动程序设计过程中的经验,给出设备驱动程序通知应用程序的5种方法,详细说明每种方法的原理和实现过程,并给出实现的部分核心代码.希望能够给设备驱动程序的设计者提供一些帮助. 关键词:设备驱动程序   异步I/O   Virtual   Device   Driver(VxD)   Windows   Driver   Model(WDM) 引   言  在DOS操作系统中,应用程序可以直接与硬件打交道…

摘要:在目前流行的Windows操作系统中,设备驱动程序是操纵硬件的最底层软件接口.为了共享在设备驱动程序设计过程中的经验,给出设备驱动程序通知应用程序的5种方法,详细说明每种方法的原理和实现过程,并给出实现的部分核心代码.希望能够给设备驱动程序的设计者提供一些帮助. 关键词:设备驱动程序   异步I/O   Virtual   Device   Driver(VxD)   Windows   Driver   Model(WDM) 引   言  在DOS操作系统中,应用程序可以直接与硬件打交道…

ng机器学习视频笔记(一) --线性回归.代价函数.梯度下降基础 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法,其主要目的在于用一个函数表示一组数据,其中横轴是变量(假定一个结果只由一个变量影响),纵轴是结果. 线性回归得到的方程,称为假设函数(Hypothesis Function).当假设函数是线性函数时,其公式为: 二.代价函数 代价函数是用于评价线性回归,其公式为: 计算方式是计算每一个点在当前假设函数情况下,偏差的平方和,再取平均数.m即表示一共…

ng机器学习视频笔记(二) --梯度下降算法解释以及求解θ (转载请附上本文链接--linhxx)   一.解释梯度算法 梯度算法公式以及简化的代价函数图,如上图所示. 1)偏导数 由上图可知,在a点,其偏导数小于0,故θ减去小于0的数,相当于加上一个数.另外,从图上可以看出,在a点不是最佳点,需要继续向右移动,即a需要增加.因此符合要求. 对于在b点,可以同理得到需要减少的结果. 2)学习速率α α表示点移动向最小值点的速率,α取值需要注意. 当值太大,每次移动的距离太长,可能导致在最小值点附…

ng机器学习视频笔记(十六) --从图像处理谈机器学习项目流程 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程,主要讨论的是机器学习的项目流程.采用的业务示例是OCR(photo optical character recognition,照片光学字符识别),通过一张照片,识别出上面所有带字符的内容. 二.机器学习流水线 对于一个业务项目,通常机器学习是其中一部分的内容,对于整个项目而言,相当于一个流水线(pipeline). 对于OCR,主要流水线为:1-…

什么是框架?框架解决的是什么问题? 编程有一个准则,Don't Repeat Yourself(不要重复你的代码),所以我们会将重复的代码抽取出来,封装到方法中:如果封装的方法过多,将将这些方法封装成工具类:如果工具类形成了规模,就整合成类库.类库更加系统,功能更加齐全.既然别人已经造好了轮子,我们为什么还有闭门造车呢,直接把造好的轮子拿来用就行了.这就有了框架的诞生. 框架就是一个半成品组件,将底层的代码,重复的代码封装,暴露接口给用户使用.让用户只关心业务逻辑功能,并不需要关注底层代码的实现…

学习框架 01-人工智能概述 机器学习.人工智能与深度学习的关系 达特茅斯会议-人工智能的起点 机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来(人工神经网络) 从图上可以看出,人工智能最开始是用于实现人机对弈,到后面的开始处理垃圾邮件过滤[机器学习,机器去模仿人工神经网络],到最后的图片识别效果显著[深度神经网络,在图像识别中取得好的成绩],也就是人工智能发展的3个历程. 机器学习.深度学习的应用 传统预测: 店铺销量预测,移动用户流量消费预测,图像识别: 人脸识别.无人驾…

机器学习是万能的吗?AI落地有哪些先决条件? https://mp.weixin.qq.com/s/9rNY2YA3BMpoY8NQ_rVIjQ 1.引言 入门机器学习或从事其相关工作前,不知道你思考过如下2个问题吗: 1) 机器学习是万能的吗? 2) 工业界要想尽可能落地机器学习,需要满足哪些先决条件? 这段时间,有幸聆听了几场大牛报告,一位是第四范式,目前工业界应用AI经验最丰富的之一,曾经在百度与吴恩达共同推进AI在工业界的落地:另一位来自学术界,新加坡国立大学的,最近刚拿到两个项目,合计…