清晰高效的深度学习（Deep Learning）框架：Caffe 经验
http://daggerfs.com/ ），他目前在Google工作。 Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换： Caffe
jopen 
12个最好的机器学习工具 资讯
performant machine learning applications. 6. CUDA-Convnet CUDA convent is a tool that is automatically exported
Facebook发布wav2letter工具包，用于端到端自动语音识别 资讯
在 CPU 上训练：Intel MKL 在 GPU 上训练：英伟达 CUDA 工具包 (cuDNN v5.1 for CUDA 8.0) 音频文件读取：Libsndfile 标准语音特征：FFTW
值得mark的11个开源机器学习项目 经验
10. CUDA-Convnet 现在大多数人都知道 GPU 在处理某些问题上的速度比 CPU 快。但应用程序不会自动利用 GPU 的加速功能；他们必须明确通过程序写入。CUDA-Convne
各种编程语言的深度学习库整理 经验
。 7. Hebel 也是深度学习和神经网络的一个Python库，它通过pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它实现了最重要的几类神经网络模型，提供了多种激活函数和模型训练方法，例如momen
[从0到1]关于深度学习，这里比你想的还要全 经验
是依据其C++开发环境完成的开源项目，目前看也是性能最好的开源平台，同时GPU相关的基础开发架构CUDA类库也是需要C++的技术。 此外R语言和matlab是更容易学习上手的专业数学分析的工具语言。
youhaofy cxxnet和大规模深度学习 经验
为核心的为代表的追逐性能派。前者支持直接 tensor 的计算，而后者往往需要给每个神经网络的层和更新公式编写独立的 cuda kernel 。编程效率派认为机器学习程序员应该是写公式来达到代码最大的可读性和易改写性。而很多以
PGStrom - 处理大规模数值的PostgreSQL扩展 经验
PostgreSQL 9.5 devel CUDA 7.0 或者更新版本 x86_64 Linux platform supported by CUDA 项目主页： http://www.open-open
PGStrom - PostgreSQL 扩展 经验
PostgreSQL 9.5 devel CUDA 7.0 或者更新版本 x86_64 Linux platform supported by CUDA 官方网站： http://www.open-open
C++实现的基于外部机器学习/深度学习库：deepdetect 经验
for unit testing (optional); Caffe Dependencies CUDA 7 or 6.5 is required for GPU mode. BLAS via ATLAS
最牛华人女程序猿从微软跳槽到索尼 资讯
Nvidia 在 CUDA、visual copmutier 及 GPU 模拟上作顾问。 她还曾经是微软 Direct3D 顾问委员会的创始人之一，并且参与了英伟达在 CUDA 和 GPU 模拟的相关工作。在
OpenCV 3 将会为我们带来什么？ 资讯
s和videoio。原先的OpenCL模块ocl事实上与其 它模块融为一体，而CUDA加速模块gpu分解成了数个以cuda开头的模块。此外，除了官方支持的OpenCV代码，还有一些自发贡献的内容、不稳定的
英伟达想让人工智能开发更简单 升级版Digits有了图形用户界面 资讯
Digits 之外，英伟达另外也更新了其他的一些软件，以期在 AI 开发上会显得更为便利。比如说对 CUDA 并行编程平台与应用编程界面的升级，现如今它已经支持 16 位浮点运算——先前还只支持 32 位
Facebook开源基于Torch的一组深度学习插件 资讯
快 速的基于FFT的卷积层，采用基于NVIDIA的cuFFT库构建的自定义CUDA内核。除此之外，还包括许多其他基于CUDA的模块和容器 （container）。本次发布的最重要部分包括基于FFT的卷
机器学习开源项目、类库、软件集合 经验
and speed in mind. [DEEP LEARNING] CUDA - This is a fast C++/CUDA implementation of convolutional [DEEP
机器学习框架、库和软件集合：awesome-machine-learning 经验
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实用指南：如何为你的深度学习任务挑选最合适的 GPU? 经验
那么，我该选择哪类加速器呢？英伟达 GPU、AMD GUP 还是英特尔的 Xeon Phi？ 英伟达的标准库使得在 CUDA 中建立第一个深度学习库很容易，但没有适合 AMD 的 OpenCL 那样强大的标准库。目前还没有适合
机器学习代码心得之模板和张量库 经验
写机器学习程序有两类心态，一种是最大化代码运行效率的程序员，另外一种是最求实现简单少写代码的程序员。比较常见的是前者写C++,CUDA， 后者写matlab, python。我个人属于前者，希望可以对代码有最大的控制，提前分配好内
万众期待，Google云计算平台终于支持云端GPU加速服务！ 资讯
TensorFlow，Theano，Torch，MXNet 和 Caffe，以及 NVIDIA 流行的 CUDA 软件，CUDA 可用来构建 GPU 加速应用。 价钱 云 GPU 和谷歌其它基础设施一样，价格
AMD宣布GPUOpen倡议，主推开源软件栈 资讯
此外，异构计算可移植界面(HIP)还允许开发人员将CUDA代码转换为可移植的C++代码。据AMD透露，HIP在很多情况下可以将90%的CUDA代码转换成C++，而剩余的10％则可以手动转换。预计A