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在英特尔® 至强融核™ 协处理器上微调矢量化和内存流量:对小型矩阵进行 LU 分解

Common techniques for fine-tuning the performance of automatically vectorized loops in applications for Intel® Xeon Phi™ coprocessors are discussed. These techniques include strength reduction, regularizing the vectorization pattern, data alignment and aligned data hint, and pointer disambiguation.
Autor Vadim K. (Intel) Última actualización 21/02/2017 - 18:58
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英特尔® 软件开发人员专区

了解用英特尔产品制作的炫目创新。 探索涵盖英特尔® 实感™ 技术、游戏开发、机器学习、虚拟现实、无人机等的主题。
Autor Horta, Areli Última actualización 21/02/2017 - 17:05
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工具 | 人工智能

Autor Horta, Areli Última actualización 21/02/2017 - 16:24
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深度学习 | 人工智能

搜索训练和部署深度学习解决方案的工具。 利用 Caffe、Theano 和 Neon™ 的框架,提高深度神经网络的性能。
Autor Horta, Areli Última actualización 21/02/2017 - 15:54
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英特尔® Nervana™ AI Academy

英特尔® Nervana™ AI Academy 通过相关的框架、工具和函数库,提供机器学习和深度学习的培训。 参加我们的聚会或在线活动。
Autor Horta, Areli Última actualización 21/02/2017 - 15:08
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在英特尔架构上表达并行性

Autor Horta, Areli Última actualización 21/02/2017 - 12:55
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英特尔® 并行计算中心的贴士与技术

Autor Horta, Areli Última actualización 21/02/2017 - 12:55
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优化技术

Autor Horta, Areli Última actualización 21/02/2017 - 12:55
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物联网培训在线研讨会

Autor Horta, Areli Última actualización 21/02/2017 - 12:55
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