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      AI時(shí)代 處理器市場(chǎng)群雄爭(zhēng)霸誰(shuí)能領(lǐng)跑?

      • 隨著人工智能尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用大量涌現(xiàn),處理器市場(chǎng)群雄爭(zhēng)霸。芯片廠商紛紛推出新的產(chǎn)品,都想領(lǐng)跑智能時(shí)代——但問題是,誰(shuí)會(huì)擔(dān)當(dāng)這個(gè)角色呢?
      • 關(guān)鍵字: AI  處理器  

      Google一年追上摩爾定律七年進(jìn)度

      • 當(dāng)自制晶片風(fēng)潮從蘋果、小米等智能手機(jī)廠商,吹向Google 、微軟等網(wǎng)路、軟體公司,半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)會(huì)不會(huì)因此洗牌,或產(chǎn)生質(zhì)變同樣值得關(guān)注。
      • 關(guān)鍵字: Google  AI  

      Nvidia首度公開自駕車研發(fā)新進(jìn)展

      •   Nvidia現(xiàn)在不只賣GPU卡,甚至最近也揭露了耗費(fèi)9個(gè)月所完成的自駕車的新成果。其中,Nvidia借助了深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路CNN與機(jī)器學(xué)習(xí)框架Torch7作訓(xùn)練,因而讓無(wú)人汽車在短時(shí)間內(nèi)就具有跟其他自動(dòng)車同樣的行駛功能。   Nvidia現(xiàn)在不只靠GPU搶攻深度學(xué)習(xí)、AI與VR/AR市場(chǎng),近來也積極投入無(wú)人汽車的研究,最近Nvidia更首度揭露了耗費(fèi)9個(gè)月所完成的自動(dòng)駕駛車的最新成果。Nvidia借助了深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路CNN與機(jī)器學(xué)習(xí)框架Torch7作訓(xùn)練,因而讓無(wú)人汽車在短時(shí)間內(nèi)就具備有跟其他自駕
      • 關(guān)鍵字: Nvidia  自駕車  

      福布斯:AI芯片將會(huì)讓手機(jī)無(wú)人機(jī)更聰明

      •   北京時(shí)間5月8日,深度學(xué)習(xí)是AI技術(shù)的一個(gè)分支,許多大企業(yè)都在研究,比如谷歌、Facebook。在普通人看來,AI似乎只是大企業(yè)的玩物,實(shí)際上不是的,它不單會(huì)在云端普及,還會(huì)進(jìn)入到芯片。福布斯專欄作家羅伯特·霍夫(Robert Hof)認(rèn)為,具備AI功能的芯片會(huì)讓手機(jī)、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、攝像頭更加聰明。   下面是文章全文:   在人工智能(AI)中有一個(gè)分支叫深度學(xué)習(xí),它帶給我們?cè)S多驚奇,比如自動(dòng)駕駛汽車,手機(jī)即時(shí)語(yǔ)言翻譯。現(xiàn)在,深度學(xué)習(xí)試圖為一切物件植入智能。   為什么會(huì)這樣?
      • 關(guān)鍵字: AI  無(wú)人機(jī)  

      NVIDIA與三星的GPU專利大戰(zhàn)最終和解

      •   NVIDIA與三星之間的GPU專利侵權(quán)案件已經(jīng)過去了一年多,此前美國(guó)ITC國(guó)際貿(mào)易委員會(huì)初步認(rèn)定NVIDIA侵犯了三星三項(xiàng)專利,本周一ITC將最終裁決NVIDIA是否真的侵權(quán)了并決定是否禁止NVIDIA產(chǎn)品在美國(guó)銷售。就在這個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻來臨之前,NVIDIA、三星本周一早些時(shí)候突然宣布雙方已經(jīng)達(dá)成了和解協(xié)議,停止雙方的專利訴訟。        這張圖從頭用到尾,終于結(jié)束了   事情的起因還得從2014年9月份說起,NVIDIA表示過去20多年中他們?cè)趫D形技術(shù)領(lǐng)域投資90多億美元,獲
      • 關(guān)鍵字: NVIDIA  三星  

      高通發(fā)布深度學(xué)習(xí)SDK讓智能設(shè)備更有AI

      •   芯片制造商高通希望幫助加快機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)程。該公司為其“機(jī)器智能平臺(tái)”推出全新軟件開發(fā)工具包。該SDK將使企業(yè)更容易在智能手機(jī)和無(wú)人駕駛飛機(jī)的設(shè)備當(dāng)中直接運(yùn)行深學(xué)習(xí)程序,當(dāng)然芯片必須是高通產(chǎn)品。目前,谷歌和Facebook等公司正在使用深度學(xué)習(xí)軟件進(jìn)行圖像和語(yǔ)音識(shí)別,但通常,這一過程發(fā)生在云中,將結(jié)果提供給用戶的手機(jī)。但是高通推出的Zeroth SDK(高通Snapdragon神經(jīng)處理引擎),為制造商和公司在本地運(yùn)行深度學(xué)習(xí)程序提供一個(gè)簡(jiǎn)單的工具。   高通表示,這意味著更好的私
      • 關(guān)鍵字: 高通  AI  

      全球GPU市場(chǎng)預(yù)測(cè):AMD有望拉近與NVIDIA的距離

      •   根據(jù)DIGITIMESResearch統(tǒng)計(jì),2015年全球GPU架構(gòu)市占率方面,SoC已是所有GPU技術(shù)應(yīng)用最廣的產(chǎn)品,市占率達(dá)7成以上,X86處理器則是整合GPU的次大晶片產(chǎn)品,但因PC市場(chǎng)衰退,市占率逐年降低,與SoC架構(gòu)的市占率差距更為擴(kuò)大。而獨(dú)立顯示卡出貨雖也隨著PC市場(chǎng)衰退而有減少趨勢(shì),但2016年因新架構(gòu)產(chǎn)品發(fā)布,出貨有機(jī)會(huì)回溫,且因超微(AMD)在DirectX12的支援優(yōu)勢(shì),有機(jī)會(huì)拉近與NVIDIA的距離。   在超微與NVIDIA的繪圖技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)中,2015年超微雖在產(chǎn)品類型與出貨數(shù)
      • 關(guān)鍵字: AMD  NVIDIA  

      AMD將借北極星獨(dú)立顯卡縮小與NVIDIA份額差距

      •   獨(dú)顯市場(chǎng)上,NVIDIA的強(qiáng)勢(shì)已經(jīng)持續(xù)幾年時(shí)間了,AMD這兩年來推出的GCN顯卡雖然不乏R9 Nano、HBM顯存等亮點(diǎn),但在市場(chǎng)份額上已經(jīng)落后于對(duì)手NVIDIA了。不過AMD很快也能看到希望了,2016年雙方都會(huì)推出新一代GPU顯卡,AMD的Polaris北極星顯卡在DX12中有優(yōu)勢(shì),預(yù)計(jì)會(huì)縮小與NVIDIA的份額差距。   2015年Q4季度AMD在獨(dú)顯市場(chǎng)上的份額只有21.1%,NVIDIA則有78.8%,雙方差距懸殊,而導(dǎo)致NVIDIA顯卡強(qiáng)勢(shì)的一個(gè)關(guān)鍵就是NVIDIA的Maxwell架構(gòu),
      • 關(guān)鍵字: AMD  NVIDIA  

      外媒:蘋果面臨三大威脅—中國(guó)、AI、廉價(jià)手機(jī)

      •   北京時(shí)間3月14日下午消息,盡管市場(chǎng)擔(dān)心iPhone銷量增速放緩,但蘋果依然是全球股票市值最大的企業(yè)。不過,瑞士銀行分析師史蒂芬·米倫諾維奇(Steven Milunovich)卻認(rèn)為,中國(guó)、聊天機(jī)器人和廉價(jià)手機(jī)將成為該公司面臨的三大突出挑戰(zhàn)。   “當(dāng)今圍繞蘋果升級(jí)的討論主要依據(jù)的是新功能和升級(jí)周期的延長(zhǎng)。”米倫諾維奇在周三發(fā)表的研究報(bào)告中說,“很多人認(rèn)為這是個(gè)高級(jí)問題,關(guān)鍵挑戰(zhàn)來自升級(jí)周期,而非生態(tài)系統(tǒng)外部”   分析師普遍預(yù)計(jì),i
      • 關(guān)鍵字: 蘋果  AI  

      Nvidia指控高通壟斷手機(jī)芯片市場(chǎng) 要求賠償

      •   北京時(shí)間4月6日晚間消息,據(jù)倫敦一法庭周二公布的一份文件顯示,Nvidia指控高通濫用其市場(chǎng)主導(dǎo)地位,導(dǎo)致Nvidia被迫退出手機(jī)芯片市場(chǎng)。   該文件顯示,Nvidia聲稱,正是因?yàn)楦咄ǚ欠E用其市場(chǎng)主導(dǎo)地位,才導(dǎo)致Nvidia被迫關(guān)閉自己的移動(dòng)寬帶芯片組業(yè)務(wù),包括剛剛收購(gòu)4年時(shí)間的 Icera部門。Nvidia 2011年斥資3.67億美元整體收購(gòu)了Icera基帶業(yè)務(wù)。2015年,Nvidia就宣布關(guān)閉該業(yè)務(wù)部門。   Nvidia還稱,雖然一些潛在客戶已經(jīng)同意或有強(qiáng)烈意愿購(gòu)買Nvidia的芯
      • 關(guān)鍵字: Nvidia  高通  

      Nvidia深度學(xué)習(xí)超級(jí)電腦 導(dǎo)入8組Pascal顯示架構(gòu)

      •   正式揭曉首款應(yīng)用Pascal顯示架構(gòu)的加速卡Tesla P100后,Nvidia進(jìn)一步宣布推出導(dǎo)入8組Pascal顯示架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)超級(jí)電腦DGX-1,其中同時(shí)整合硬體、深度學(xué)習(xí)軟體與開發(fā)工具組,讓開發(fā)者能藉由等同250組x86架構(gòu)伺服器構(gòu)成運(yùn)算效能進(jìn)行各類深度學(xué)習(xí)、視覺演算等應(yīng)用,相比傳統(tǒng)使用XEON處理器伺服器表現(xiàn)效能,DGX-1可使原本需要150小時(shí)的資料學(xué)習(xí)時(shí)間縮減至2小時(shí)。   Nvidia宣布推出全球第一款結(jié)合硬體、深度學(xué)習(xí)軟體,以及開發(fā)工具組等資源的深度學(xué)習(xí)超級(jí)電腦DGX-1,其中將以
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      為了讓VR成為現(xiàn)實(shí) NVIDIA做了10件事

      •   我的第一感覺就是VR已經(jīng)回到了20世紀(jì)90年代,當(dāng)時(shí)人們?cè)贒ave & Busters餐館玩《Dactyl Nightmare》VR游戲。用今天的標(biāo)準(zhǔn)來看,那時(shí)的游戲體驗(yàn)并不吸引人,但它足以吸引我以及與我同時(shí)代的人,他們后來成為了工程師和游戲迷。   現(xiàn)在,那一代人已經(jīng)長(zhǎng)大,VR也一樣長(zhǎng)大了。   在每一個(gè)展會(huì)上,每一款產(chǎn)品發(fā)布和記者的報(bào)道都離不開VR。在將VR技術(shù)變成現(xiàn)實(shí)的道路上,NVIDIA成為了急先鋒。   下面舉10個(gè)例子證明NVIDIA下了苦功:   1、NVIDIA開發(fā)了可
      • 關(guān)鍵字: NVIDIA  VR  

      “中國(guó)智造”確定AI升值路線圖

      • 人機(jī)大戰(zhàn)將人工智能推上了歷史巔峰,人工智能有望成為未來10年乃至更長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的焦點(diǎn)。
      • 關(guān)鍵字: AI  機(jī)器人  

      英特爾/NVIDIA分食版圖 AMD第三季反攻

      •   近期NVIDIA財(cái)報(bào)表現(xiàn)優(yōu)于預(yù)期,獲利保持增長(zhǎng),相較于英特爾(Intel)、NVIDIA營(yíng)運(yùn)逆勢(shì)揚(yáng)升,超微(AMD)在PC處理器與繪圖芯片戰(zhàn)局節(jié)節(jié)敗退,2016年首季市占率恐再創(chuàng)新低,由于超微(AMD)下世代繪圖芯片第3季才會(huì)登場(chǎng),若再出狀況或延遲上陣,救援戰(zhàn)力恐將難以發(fā)揮。   繪圖卡業(yè)者表示,全球PC產(chǎn)業(yè)苦陷寒冬,連帶使得獨(dú)立繪圖卡需求低迷,市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)縮減,然因競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手超微(AMD)勢(shì)力式微,NVIDIA市占率反而推升,繪圖芯片雙雄從原本平分秋色,如今NVIDIA已囊括全球逾8成市占,繪圖芯片
      • 關(guān)鍵字: 英特爾  NVIDIA  

      AMD宣布GPUOpen計(jì)劃 針對(duì)NVIDIA

      •   AMD宣布了GPUOpen計(jì)劃,此舉顯然有針對(duì) NVIDIA之意。Nvidia的GameWorks中間件和CUDA分別支配了PC游戲和高性能計(jì)算領(lǐng)域,而兩者都是閉源的。為了讓更多開發(fā)商和開發(fā)者使用它的技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn),AMD只能選擇擁抱開源和開放。GPUOpen計(jì)劃向PC開發(fā)者提供訪問顯卡底層功能的代碼和相關(guān)文檔。   AMD的高級(jí)工程經(jīng)理Nicolas Thibieroz稱,主機(jī)游戲訪問底層GPU的功能在PC上很少見到,PC上實(shí)現(xiàn)了一套不同的、效率更低的代碼路徑。更糟糕的是,私有的庫(kù)或有“黑
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      nvidia ai aerial介紹

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