嵌入式GPU在机器视觉中的应用。
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跟上一代产品相比，新推出的两款GPU处理器在每个计算单元上性能增加了15%，另外在每瓦特数上的性能也增加了2.8倍，以满足VR/AR未来于医疗影像之市场需求。
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基本上来说，微软“闪回”系统预选渲染所需的画面，压缩之后存储在系统内存和GPU显存当中，消除了实时渲染的必要性，播放或者运行VR内容时，根据用户的位置，调出相关压缩数据进行解压缩显示画面给用户。
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在上游芯片层面，能同时提供CPU、GPU的厂商寥寥可数，这是英特尔在VR领域的一大优势，再加上对高中低端市场的覆盖，这一次，英特尔或许能完成自我救赎吧。
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科技大厂争相攻入VR（虚拟现实）领域，随着Oculus Rift、HTC Vive相继上市，VR进入消费性应用新纪元。TrendForce旗下拓墣产业研究所预估2016年穿戴设备总数量将达1.05亿部，其中900万部为VR设备。
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即全新的Cortex-A73 CPU和Mali-G71 GPU架构，新产品旨在提升处理器的性能和功效，特别是提供对移动虚拟现实(VR)的支持。
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如今，“处理器”这个概念早已不是简单的CPU、GPU而已，更多的部件被添加到整个SoC片上系统当中,分担以往CPU和GPU处理的重务。在带来更优垂直化效果的同时，还会提升整体的处理效率并减少功耗。
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GPU（Graphics Processing Unit的缩写）是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能。过去有2D和3D之分，现在通俗指3D显示芯片，也可以说是显卡。
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凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。
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目前，CPU处理器已经从服务器、PC发展到嵌入式、工控、消费、医疗等各个领域，但是从总体架构上来看，CPU的架构并没有太大改善，不过也有一些新的架构突破，作为一个一直跟CPU打交道的工程师，感觉很多人被一些概念误导，这里谈谈5个被误解的CPUGPU概念。
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