AMD 中国异构计算部关于深度学习的第一篇文章

fronteer 2015-08-17 04:54:37

http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390

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landlordddd 2015-08-19

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感谢分享，可惜对深度学习学习的不够╮(╯▽╰)╭

大熊猫侯佩 2015-08-17

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异构计算是基于一个更加朴素的概念，”异构现象“，也就是不同计算平台之间，由于硬件结构（包括计算核心和内存），指令集和底层软件实现等方面的不同而有着不同的特性。异构计算就是使用结合了两个或者多个不同的计算平台，并进行协同运算。比如，比较常见的，在深度学习和机器学习中已经比较成熟的架构：CPU和GPU的异构计算;此外还有比较新的Google推出的协处理器（TPU），根据目的而定制的ASIC，可编程的FPGA等也都是现在在异构计算中使用比较多的协处理器。

在风起云涌的AI江湖，NVIDIA凭借其CUDA生态和优秀的硬件大杀四方，立下赫赫战功，而另一家公司AMD也不甘示弱，带着他的生态解决方案ROCm开始了与不世出的NVIDA的正面硬钢，"ROCm is the answer to CUDA", AMD官网如是说。ROCm全称是Radeon Open Compute，从功能上，它是AMD提供的一套用于支持异构计算和GPU加速计算的开发工具和平台。

作者 | 顾钧 2020 开年，ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇，整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中，我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。诞生伊始，计算机处理能力就处于高速发展中。及至最近十年，随着大数据、区块链、AI 等新技术的持续火爆，人们为提升计算处理速度更是发展了...

导读超异构和异构的本质区别在哪里？这篇文章通过对异构计算的历史、发展、挑战、以及优化和演进等方面的分析，来进一步阐述从异构走向异构融合（即超异构）的必然发展趋势。1、异构计算的历史发展1.1 并行计算的兴起1971年Intel发明全球第一款商用的CPU处理器，在之后的上世纪70-90年代，CPU（核）经历了翻天覆地的变化：宏观架构有精简RISC和复杂CISC路线之争；各种各样的微架构创新技术，如处...

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