算力深度
Ⅰ 水的压力与深度计算
如果是下底面处于100处的话根据Pa=pgh=10^6=F/S所以F=10^6N上表面同理得到F=pgh1*S=99*10^4四周的受力相对的面相互抵消,所以在水平方向受合力为0所以受合力向上为10^4N,而它就是这个方块在水中的浮力
Ⅱ 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型
给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。
GPU,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器,与CU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的,这些计算是图形渲染所必需的。
FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片,甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头,其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。
ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲,ASIC是一种专用芯片,与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。
(2)算力深度扩展阅读:
芯片又叫集成电路,按照功能不同可分为很多种,有负责电源电压输出控制的,有负责音频视频处理的,还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行,而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同,算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天,人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。
Ⅲ 深度学习的好处
深度学习的主要优点如下:
优点1:学习能力强
从结果来看,深度学习具备很强的学习能力,表现非常好。
优点2:覆盖范围广,适应性好
深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题。
优点3:数据驱动,上限高
深度学习高度依赖数据,数据量越大,它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现尤为突出。
优点4:可移植性好
由于深度学习的优异表现,很多框架都可以使用,例如 TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。
深度学习也是有缺点的:
缺点1:计算量大,便携性差
深度学习需要大量的数据与算力,所以成本很高。而且现在很多应用还不适合在移动设备上使用。目前已经有很多公司和团队在研发针对便携设备的芯片。
缺点2:硬件需求高
深度学习对算力要求很高,普通的CPU已经无法满足深度学习的要求。
缺点3:模型设计复杂
深度学习的模型设计非常复杂,需要投入大量的人力物力和时间来开发新的算法和模型。大部分人只能使用现成的模型。
缺点4:没有”人性”,容易存在偏见
由于深度学习依赖数据,并且可解释性不高。在训练数据不平衡的情况下会出现性别歧视、种族歧视等问题。
Ⅳ 人工智能,机器学习与深度学习,到底是什么关系
有人说,人工智能(AI)是未来,人工智能是科幻,人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的,就看你指的是哪一种人工智能。
今年早些时候,Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候,将人工智能(AI)、机器学习(machine learning)和深度学习(deep learning)都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用,但它们说的并不是一回事。
今天我们就用最简单的方法——同心圆,可视化地展现出它们三者的关系和应用。
向左转|向右转
人工神经网络(Artificial Neural Networks)是早期机器学习中的一个重要的算法,历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同,人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。
例如,我们可以把一幅图像切分成图像块,输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作,把数据传递到第三层,以此类推,直到最后一层,然后生成结果。
每一个神经元都为它的输入分配权重,这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。
我们仍以停止(Stop)标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎,然后用神经元进行“检查”:八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论,它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重,给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。
这个例子里,系统可能会给出这样的结果:86%可能是一个停止标志牌;7%的可能是一个限速标志牌;5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构告知神经网络,它的结论是否正确。
即使是这个例子,也算是比较超前了。直到前不久,神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。其实在人工智能出现的早期,神经网络就已经存在了,但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是,即使是最基本的神经网络,也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。
不过,还是有一些虔诚的研究团队,以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表,坚持研究,实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用,这些努力才见到成效。
我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的,时不时还是很容易出错的。它最需要的,就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练,直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确,无论是否有雾,晴天还是雨天,每次都能得到正确的结果。
只有这个时候,我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子;或者在Facebook的应用里,神经网络自学习了你妈妈的脸;又或者是2012年吴恩达(Andrew Ng)教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。
吴教授的突破在于,把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多,神经元也非常多,然后给系统输入海量的数据,来训练网络。在吴教授这里,数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习(deep learning)加入了“深度”(deep)。这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。
现在,经过深度学习训练的图像识别,在一些场景中甚至可以比人做得更好:从识别猫,到辨别血液中癌症的早期成分,到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋,然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法,就是不断地与自己下棋,反复地下,永不停歇。
|深度学习,给人工智能以璀璨的未来
深度学习使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务,使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车,预防性医疗保健,甚至是更好的电影推荐,都近在眼前,或者即将实现。
人工智能就在现在,就在明天。有了深度学习,人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。你的C-3PO我拿走了,你有你的终结者就好了。
Ⅳ 英伟达发布史上最强计算平台,黄教主:自动驾驶不再担心算力问题
原本应该在今年 3 月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020 大会,因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。
比原计划晚了将近 2 个月,英伟达 GTC 2020 终于在 5 月 14 日回归。
不过这一次开发者们没办法在线下集会,只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。
虽然是厨房举行,英伟达依然爆出「核弹」,发布了全新一代的 GPU 架构 Ampere(安培)。
在自动驾驶方向上,英伟达通过两块 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 组合,实现了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 计算平台,整体功耗为?800W。
有业界观点认为,实现 L2 自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS,L3 需要的计算力为 30 - 60 TOPS,L4 需要的计算力大于 100 TOPS,L5 需要的计算力至少为 1000 TOPS。
现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从?10TOPS/5W,200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整产品线,分别对应前视模块、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各级应用。
从产品线看,英伟达?Drive AGX?将全面对标 Mobileye?EyeQ?系列,希望成为量产供应链中的关键厂商。
1、全新 GPU 架构:Ampere(安培)
2 个月的等待是值得的,本次 GTC 上,黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU 架构 Ampere(安培)以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整体性能上相比于前代基于 Volta 架构的产品有 20 倍的提升,这颗 GPU 将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。
在安培架构之前,英伟达已经研发了多代 GPU 架构,它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。
比如 Tesla(特斯拉)、Fermi(费米)、Kepler(开普勒)、Maxwell(麦克斯维尔)、Pascal(帕斯卡)、Volta(伏特)以及 Turing(图灵)。
这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU 产品整体性能提升的关键。
针对基于安培架构的首款 GPU A100,黄仁勋细数了它的五大核心特点:
集成了超过 540 亿个晶体管,是全球规模最大的 7nm 处理器;引入第三代张量运算指令 Tensor Core 核心,这一代 Tensor Core 更加灵活、速度更快,同时更易于使用;采用了结构化稀疏加速技术,性能得以大幅提升;支持单一 A100 GPU 被分割为多达 7 块独立的 GPU,而且每一块 GPU 都有自己的资源,为不同规模的工作提供不同的计算力;集成了第三代 NVLink 技术,使 GPU 之间高速连接速度翻倍,多颗 A100 可组成一个巨型 GPU,性能可扩展。
这些优势累加起来,最终让 A100 相较于前代基于 Volta 架构的 GPU 在训练性能上提升了?6 倍,在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是,A100 现在就可以向用户供货,采用的是台积电的 7nm 工艺制程生产。
阿里云、网络云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU 的服务。
2、Orin+安培架构 GPU:实现 2000TOPS 算力
随着英伟达全新 GPU 架构安培的推出,英伟达的自动驾驶平台(NVIDIA Drive)也迎来了一次性能的飞跃。
大家知道,英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX 自动驾驶平台以及 SoC,包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中,Drive AGX Xavier 平台包含了两颗 Xavier SoC,算力可以达到 30TOPS,功耗为 30W。
最近上市的小鹏 P7 上就量产搭载了这一计算平台,用于实现一系列 L2 级自动辅助驾驶功能。
Drive AGX Pegasus 平台则包括了两颗 Xavier SoC 和两颗基于图灵架构的 GPU,算力能做到 320TOPS,功耗为 500W。
目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中国大会上,英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。
这颗芯片由 170 亿个晶体管组成,集成了英伟达新一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器,最高每秒可运行 200 万亿次计算。
相较于上一代 Xavier 的性能,提升了 7 倍。
如今,英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进,通过将两颗 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 集成起来,达到惊人的 2000TOPS 算力。
相较于 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多,相应地,其功耗为 800W。
按一颗 Orin SoC 200TOPS 算力来计算,一块基于安培架构的 GPU 的算力达到了 800TOPS。
正因为高算力,这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。
对于高阶自动驾驶技术的发展而言,英伟达正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架构在计算平台方面引领整个行业。
当然,作为一个软件定义的平台,英伟达 Drive AGX 具备很好的可扩展性。
特别是随着安培 GPU 架构的推出,该平台已经可以实现从入门级 ADAS 解决方案到 L5 级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。
比如英伟达的 Orin 处理器系列中,有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力,功耗仅为 5W,可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。
换句话说,采用英伟达 Drive AGX 平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统,省去了单独开发多个子系统(ADAS、L2+ 等系统)的高昂成本。
不过,想采用 Orin 处理器的厂商还得等一段时间,因为这款芯片会从 2021 年开始提供样品,到?2022 年下半年才会投入生产并开始供货。
3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大
本届 GTC 上,英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。
中国自动驾驶公司小马智行(Pony.ai)、美国电动车创业公司?Canoo?和法拉第未来(Faraday Future)加入到英伟达的自动驾驶生态圈,将采用英伟达的 Drive AGX 计算平台以及相应的配套软件。
小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus 计算平台打造全新一代 Robotaxi 车型。
此前,小马智行已经拿到了丰田的 4 亿美金投资,不知道其全新一代 Robotaxi 会不会基于丰田旗下车型打造。
美国的电动汽车初创公司 Canoo 推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士,计划在 2021 年下半年投入生产。
为了实现辅助驾驶的系列功能,这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier 计算平台。前不久,Canoo 还和现代汽车达成合作,要携手开发电动汽车平台。
作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来,这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。
FF 首款量产车 FF91 上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier 计算平台打造,全车搭载了多达 36 颗各类传感器。
法拉第未来官方称 FF91 有望在今年年底开始交付,不知道届时会不会再一次跳票。
作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达,在高算力的数据中心 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下,已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台,实现了端到端的完整闭环。
同时,其自动驾驶生态圈也在不断扩大,包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi 研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。
未来,在整个自动驾驶产业里,以计算芯片为核心优势,英伟达的触角将更加深入,有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。
本文来源于汽车之家车家号作者,不代表汽车之家的观点立场。
Ⅵ 深度学习显卡怎么看CUDA compute capability
该项目的计算力,GTX1080TI算力6.1/3.7,约K80的1.64倍
目前深度学习比较热门的卡:RTX2080TI,RTX2070(多路),GTX1080TI目前退市不容易买到多张。(二手另说)
*CUDA平台的深度学习,显卡主要看:单精度浮点运算,显存,Tensor Core(图灵架构与伏特架构才有,RTX系列与TITAN V)
*Tesla主要稳定性与一些特殊功能上,双精度(目前这个深度学习用的少),跑单精度与半精度浮点运算优势不大,价格昂贵(想要超过GTX1080TI算力,需要Tesla V100,一张几万)
Ⅶ 如何提高围棋的计算力(既可以在脑子里摆出棋形来)麻烦弈城5段以上的高手指教。
建议要提高计算力,就别下30秒读秒,毕竟30秒读秒的话一般很难提升计算深度。下快棋很容易养成棋感,但依赖棋感。很多棋型会因为经验而下出,下棋时用的时间不是用于计算而是用于回忆棋型。下棋的时候不要piapiapia地下下去,除非是读秒了,否则即使是走定时也尽量要让自己行棋节奏慢一点,每走一步都习惯性的在头脑里模拟下几步。有时候下棋的时候棋感会让你否定了一些看起来愚形、不合理的棋,然而通过计算可能那步棋可能是好棋。
然后是计算模拟时,最好在对方有多种应对方法的那一幕停几秒深刻记忆,否则过长的计算很容易让自己误算后,然后又要重算...
大概就这些吧,平时除了下棋也可以做做死活题提高计算力。嗯,还有不要用那个形势判断功能,自己算自己的目数。
望采纳,谢谢!
Ⅷ 比特币投资新玩法 算力证券化是开创历史还是深度投机
其他包邮埃及噢思考物理关于我
Ⅸ 压力角30度花键,外径,模数,切削深度,的计算公式且怎么计算
渐开线花键(GB3478.1-83),计算方法和正齿轮基本一样。但有些特殊规定。分度圆直径D=mz,周节P=πm,外径De=m(z+1),根径Di=m(z-1.5),基圆直径=mzcos30°。计算很多,不在此赘述了。请看《机械设计手册》第二卷5-169页~177页,化学工业出版社。
Ⅹ 压力计算:深度2230m,密度:1.25g/cm3,g:9.8,压力是多少啊
密度:ρ
=1.25g/cm3
=1.25×10^3kg/m^3
压强:p=ρgh=1.25×10^3kg/m^3×2230m×9.8N/kg=2.73×10^7Pa
不知所指的压力是否就是压强,如果严格来说,要知道某一个面所承受的压力,
还须知道这个面的受力面积S
则压力:F=压强×受力面积=pS
进行计算