GPU编解码技术领航4K×2K时代
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AMD推出新款GPU处理器入局VRAR
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嵌入式GPU在机器视觉中的应用。
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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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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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GPU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，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。
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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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4K×2K时代将由多核心GPU大展身手。UHD移动装置已成为各大消费性电子品牌厂竞逐的重要战场，伴随着新一波UHD影像显示器的推出，高效率压缩影像的需求已随之兴起，业界解码技术能在不牺牲帧率的情况下提供理想影像品质，同时将多媒体处理工作卸载至GPU，降低CPU工作负担以及整体移动装置耗电。
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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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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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