从十一种神经网络模型横向比较七种深度学习硬件的性能

近年来,人工智能领域发展飞速,无论是在工业界还是学术界,有关人工智能的各种新技术层出不穷,各个科技巨头也在持续发力,在产品和技术上都取得的巨大突破。人工智能(Artificial Intelligen…

NPUbench测试结果-苹果A10X Fusion、A11 Bionic

A10X Fusion、A11 Bionic是苹果公司所推出的两款芯片, A11 Bionic由于搭载了双核架构的神经网络处理引擎(Neural Engine),一经推出便引起了各界的广泛关注。在这篇…

NPUbench测试结果–华为麒麟970芯片

麒麟970芯片是华为海思推出的一款使用台积电10nm工艺打造的芯片。在配置方面,这款芯片包含了8颗核心,其中4颗为高性能的ARM公版A73 架构,最高主频 2.4GHz,4颗位低功耗的ARM公版A53…

NPUbench测试结果–英特尔至强处理器 E5-2630

至强处理器 E5-2630 v4是英特尔公司的一款处理器,主要供服务器使用。它采用14nm工艺制造,处理器基本频率2.20GHZ,最大睿频频率为3.10GHZ,采用25M高速缓存,包含了10个独立中央…

NPUbench测试结果–英特尔Movidius 神经计算棒

英特尔的Movidius 神经计算棒(NCS,Neural Compute Stick )是一款基于USB接口的深度学习设备,它能为那些边缘设备提供神经网络任务加速功能,它的处理能力来自Movidiu…

NPUbench测试结果–英伟达GeForce GTX 1080

英伟达GeForce GTX 1080是一款高性能的GPU,采用了16nm工艺、全新Pascal架构。它配有2560个CUDA核心,使用了256位8 GB GDDR5X内存,我们把NPUbench运行…

NPUbench测试结果–英伟达Jetson Tegra x1

英伟达Jetson Tegra x1是一款嵌入式的开发平台,它配有256颗CUDA核心,使用TSMC 20nm SoC制造工艺,使用64位的LPDDR4内存,能够提供每秒超过一万亿次的浮点运算性能,我…

DNN模型实际应用分析

原文:《AN ANALYSIS OF DEEP NEURAL NETWORK MODELS FOR PRACTICAL APPLICATIONS》 原文下载:https://arxiv.org/abs…

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