Статья на Хабре. Большинство программистов отлично разбираются в работе процессоров и последовательном программировании, поскольку с самого начала пишут код для CPU. Однако многие из них меньше знают о том, как устроены графические процессоры (GPU) и в чем заключается их уникальность. За последнее десятилетие GPU стали чрезвычайно важны благодаря широкому применению в глубоком обучении, и сегодня каждому разработчику необходимо обладать базовыми знаниями о том, как они работают. Цель этой статьи — дать вам это понимание...

Крупные компании всё чаще используют сложные технологии для решения своих задач, в частности Data Science, нейросети, искусственный интеллект. По информации из исследования MIT Sloan Management Review и BCG из 2,5 тысяч опрошенных фирм в ИИ инвестируют 90% из них. Без мощного «железа» в таких случаях не обойтись, поэтому на рынке появилось решение — облачные вычисления на базе GPU. Как это работает и где используется — в материале REG.RU. Что такое GPU? GPU появился в конце 1990-х годов и представляет из себя графический процессор для компьютера или игровой приставки...

В последние годы нейронные сети стали неотъемлемой частью многих областей, включая компьютерную графику. Примитивы нейронной графики, параметризованные полностью связанными нейронными сетями, являются мощным инструментом для создания высококачественных изображений и визуальных эффектов. Однако, такие сети требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения и оценки. В данной статье мы рассмотрим инновационный подход к снижению этих затрат посредством хэш кодирования. Полностью связанные нейронные сети, используемые для параметризации примитивов нейронной графики, требуют огромного количества операций с плавающей запятой и операций доступа к памяти...