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NVIDIA 深度学习平台
资料介绍
从数据中心到网络终端，实现人工智能 (AI)服务性能和效率的巨大飞跃计算机科学家们为之奋斗半个多世纪的人工智能 (AI) 梦如今不再是科学幻想，它已在变革各行各业。AI 是指使用计算机来模拟人类智能。AI 可增强我们的认知能力——能够帮助我们解决极其复杂、缺失信息或细节易被忽略且需要专项训练的难题。
虽然机器学习领域已历经数十年进步，但深度学习 (DL) 的蓬勃发展是最近五年的事情。2012 年，多伦多大学的 Alex Krizhevsky 凭借使用NVIDIA GPU 训练的深度神经网络在 ImageNet 图像识别大赛中一举夺魁——战胜了所有人类专家呕心沥血数十载研究得出的算法。同年，斯坦福大学的吴恩达认识到“网络越大，认知越广”后，与 NVIDIA 研发部合作开发出一种使用大型 GPU 计算系统训练网络的方法。这些开创性论文迅速点燃现代 AI 的爆发式发展，进而引发一系列“超人”般的成就。
2015 年，Google 和 Microsoft 在 ImageNet 挑战赛中均超越了人类的最高得分。2016 年，DeepMind 的 AlphaGo 打破历史纪录，战胜了围棋冠军李世石，同时 Microsoft 的语音识别能力已达到人类水准。
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| 1561107279deep-learning-technical-overview-gpu-inference-r23-cn.pdf | 1M |
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资料：bitboy
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