cuda刚刚推出的时候就偿试过了， 也了解了异构计算，可惜当初还没有想要写博客的想法，很多积累的知识也就慢慢地淡忘了。随着人工智能，深度学习变得越来越热门，越来越成熟，GPU的运算性能也越来越强大， 让我们重新开始学习Cuda吧。前提条件：当然你要有一块nvidai的显卡，我的笔记本电脑配置的是GeForce GTX 770M首先安装cuda toolkit。cud

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人工智能最近三年发展如火如荼，学术界、工业界、投资界各方一起发力，硬件、算法与数据共同发展，不仅仅是大型互联网公司，包括大量创业公司以及传统行业的公司都开始涉足人工智能。2017年人工智能行业延续了2016年蓬勃发展的势头，那么在过去的一年里AI行业从技术发展角度有哪些重要进展？未来又有哪些发展趋势？本文从大家比较关注的若干领域作为代表，来归纳AI领域一些方向的重要技术进展。从AlphaG

概览借助 Core ML，您可以将已训练好的机器学习模型，集成到自己的应用当中。所谓已训练模型 (trained model)，指的是对一组训练数据应用了某个机器学习算法后，所生成的一组结果。举个例子，通过某个地区的历史房价来训练出一个模型，那么只要指定房间有几卧几卫，就有可能对未来该房间的房价做出预测。Core ML 是领域特定 (domain-specific)

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KVM 是 Kernel-based Virtual Machine 的简称，KVM 要求 CPU 支持硬件虚拟化技术（如 intel VT 或 AMD-V），是 Linux 下的全虚拟化解决方案。KVM 由处于内核态的 KVM 模块和用户态的 QEMU 两部分构成。内核模块实现了 CPU 和内存虚拟化等决定关键性能和核心安全的功能并向用户空间提供了使用这些功能的接口，QEMU 利用 KVM 模块