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架构指南:英特尔® 主动管理技术(AMT)

1. 英特尔® AMT 能力概述

英特尔为软件开发人员充分利用英特尔® 主动管理技术(英特尔® AMT)的下一代可管理性能力提供了大力支持。本篇概述将向开发人员介绍英特尔® AMT 所依托的硬件、固件和软件架构,帮助他们踏上英特尔® AMT的应用之旅。I

作者: 管理 最后更新时间: 2017/05/15 - 13:35
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如何在英特尔® 至强融核™ 处理器中使用 MPI-3 共享内存

学习如何在英特尔® 至强融核™ 处理器中使用 MPI-3 共享内存
作者: Nguyen, Loc Q (Intel) 最后更新时间: 2017/05/12 - 00:30
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BigDL – Apache Spark* 集群上的横向扩展深度学习

要点综述
作者: Sunny G. (Intel) 最后更新时间: 2017/04/18 - 01:42
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英特尔® MKL-DNN:第一部分 – 库的概述和安装

英特尔 MKL-DNN 教程系列的开发人员简介从开发人员的角度介绍了英特尔 MKL-DNN。第一部分提供了丰富的资源,详细介绍了如何安装和构建库组件。
作者: Bryan B. (Intel) 最后更新时间: 2017/04/16 - 23:14
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Android Things* Developer Preview Now Available on the Intel® Edison board

Today Google released their developer p

作者: Beare, Bruce J (Intel) 最后更新时间: 2017/03/30 - 07:18
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开始使用英特尔® 机器学习扩展库

简介

英特尔® 机器学习扩展库(英特尔® MLSL)能够高效地实施深度学习中使用的通信模式。它针对深度学习框架开发人员设计,可帮助他们从项目扩展中受益。

英特尔 MLSL 的部分特性包括:

作者: Roman P. (Intel) 最后更新时间: 2017/03/16 - 01:15
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面向英特尔® 至强融核™ 处理器的 Offload over Fabric教程

This tutorial shows how to install Offload over Fabric (OoF) software on 2nd generation Intel® Xeon Phi™ processor, configure the hardware, test the basic configuration, and enable OoF
作者: Nguyen, Loc Q (Intel) 最后更新时间: 2017/02/24 - 00:38
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借助 SIMD 数据布局模板和数据预处理提高 SIMD 在动画中的使用效率

In this paper, we walk through a 3D Animation algorithm example and describe some techniques and methodologies that may benefit your next vectorization endeavors. We also integrate the algorithm with SIMD Data Layout Templates (SDLT), which is a feature of Intel® C++ Compiler, to improve data layout and SIMD efficiency. Includes code sample.
作者: Anson Chu (Intel) 最后更新时间: 2017/01/26 - 00:49
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腾讯* 在基于英特尔® 至强® 处理器的游戏内购买推荐系统中使用机器学习

To enhance the online gaming user experience, Tencent uses an in-game purchase recommendation system employing the machine learning method to help users decide what equipment they would want to buy within their games. Tencent machine learning engine uses DGEMM6 extensively in its module to compute the coefficients for the logistic regression machine learning algorithm.
作者: Nguyen, Khang T (Intel) 最后更新时间: 2017/01/17 - 23:39
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CPU 的性能超越 GPU,获京都大学青睐

The Kyoto University team recognized that the performance of the open source Theano C++ multi-core code could be significantly improved. They worked with Intel to improve Theano multicore performance using a dual-socket Intel® Xeon®processor based system as the next generation Intel® Xeon Phi™ processors were not available at that time
作者: 管理 最后更新时间: 2016/12/25 - 22:14
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