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深度学习

<font color="#3a6694"><strong>深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它通过多层神经网络对数据进行建模和学习,从而使计算机能够自动从数据中提取特征并进行预测。深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破,特别是在大数据和强大计算能力的支持下,深度学习已成为解决复杂问题的主要技术。</strong></font>

Xilinx DPU 新玩法,加速 AI 应用落地

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Xilinx® 深度学习处理器单元(DPU)是专用于卷积神经的可配置计算引擎网络。引擎中使用的并行度是设计参数,可以根据需要选择目标设备和应用程序。它包含一组高度优化的指令,并支持大多数卷积神经网络,例如 VGG、ResNet、GoogLeNet、YOLO、SSD、MobileNet、FPN 等

如何用百度大脑FZ3深度学习卡+Paddle模型创建你的应用?

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米尔科技的FZ3是与百度紧密合作推出的一款基于Xilinx Zynq Ultrascale CZU3EG芯片打造的深度学习计算卡,芯片内部集成了4核ARM A53处理器+GPU+FPGA的架构,具有多核心处理能力、FPGA可编程能能力以及视频流硬件解码能力等特点。

【研讨会】:基于深度学习的视觉与激光雷达解决方案

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本次演讲,就目前比较火热的视觉传感器和激光雷达来进行阐述和讨论。还将介绍赛灵思汽车级器件的产品路线、传感器的发展趋势、神经网络在视觉中的加速等。另外,赛灵思在前视系统、环视系统、激光雷达中的应用与解决方案也将一一与您展示。

斑马斑马:安富利与 Mipsology 携手共推 Zebra FPGA 深度学习推理加速软件

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赛灵思全球分销合作伙伴——全球领先的技术解决方案提供商安富利公司亚洲宣布,其和 AI 软件领域的创新企业 Mipsology 达成协议,将向其亚太区客户推广和销售 Mipsology 的独特的 FPGA 深度学习推理加速软件 —— Zebra 软件平台

如何在云端、网络和边缘部署高效的人工智能深度学习推断

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深度学习 AI 应用是解锁生产力新时代的关键,人类的创造力能够通过机器得到提高与增强。我们致力于将大量培训数据和海量数学运算用于全面训练每个神经网络。训练可使用大规模批处理功能离线进行,历时数天。经过训练的网络要投入部署,那就面临严格得多的时限要求。

【视频】通过 XIlinx SoC 将 DNNDK 用于自定义应用

judy /

使用 Xilinx 深度学习处理器(DPU)IP 构建自定义系统,使用面向 Xilinx SoC 的 DNNDK 优化经过训练的推断模型。
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