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雷达卡
深度学习助力人工智能发展，GPU 是良好训练平台。深度学习是人工神经网络算法的进一步发展。人类的思维是从知觉的抽象-归纳-概括开始，先形成低层级的抽象概念，在此基础上进行逐级抽象，最终形成低级-中级-高级的抽象链。深度学习通过分层结构，用低层次特征的组合形成更加抽象的高层次特征或属性，从输入的海量数据中自发地总结出规律，举一反三泛化至从未见过的案例中，从而推动了人工智能发展的浪潮。
AI 芯片市场风起云涌，GPU 因其通用性是一个稳定发展的道路。过去 5 年，英伟达的 GPU 已经成为深度学习的主流芯片，但随着人工智能尤其是机器学习应用大量涌现，处理器市场群雄觊觎，谷歌和微软等公司都探索推出其他的人工智能芯片，包括 FPGA 和 ASIC。总体来看，GPU 并非唯一能驱动深度学习计算的处理器，在性能和能耗上较 FPGA、ASIC 芯片或有差距，但由于 GPU 因良好通用性，是唯一实现大规模应用的方案。
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人工智能核芯，GPU迎来发展良机.pdf
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