我們都知道，AMD正在準備下一代RDNA3 GPU架構，我們也知道，預計包含Navi 31、Navi 32、Navi 33等不同核心，但現在，終于有了比較明確的證據，而且是AMD主動放出來的。近日，AMD更新了開源的編程語言編譯器工具合集LLVM項目，加入了四個新的GPU ID，都隸屬于新的GFX11系列，分別是GFX1101、GFX1102、GFX1103、GFX1104。GFX10系列對應RDNA2 RX 6000系列，GFX11自然就是RDNA3 RX 7000系列，而且不只是獨立顯卡。在以往，某個
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AMD GPU
由TE Connectivity（簡稱“TE”）主辦的TE AI Cup 2021-2022 競賽近日圓滿收官。本屆賽事共吸引全球逾百名學生參與。他們致力于應用AI技術解決現實世界中的真實挑戰。來自三大洲的學子組成了23支團隊，以AI技術為基礎，為工廠在實際生產中面臨的挑戰提供創新的解決方案。TE?AI?Cup競賽的一大特色是堅持以實踐與應用為導向。參賽團隊在比賽前期就鼓勵前往TE工廠，了解現行生產的挑戰。在比賽進程中，參賽團隊可以將他們設計的解決方案通過現場或者遠程的方式在TE工廠進
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TE AI
4 月 28 日消息，隨著英特爾最新的 Arc Alchemist / DG2 系列顯卡（ACM）的推出，該公司開始大力宣傳 DG2 GPU 系所支持的 AV1 視頻編碼特性，畢竟這是目前任何 AMD 和 NVIDIA 消費級 GPU 都沒有的功能。AV1 視頻編碼目前仍處于起步階段，除了少數型號外少有支持。當然，目前大多數 GPU 能夠解碼 AV1（ AMD Navi 24 GPU 除外）。英特爾 Arctic Sound-M 采用了 DG2 (ACM-G11) GPU，具備 128
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GPU 英特爾
路透社4月25日消息稱，最近GPU價格的大幅下降使得一些機構作出了全球芯片危機結束在即的預測。這場持續了幾年的危機已經成為了智能手機行業和汽車制造業等相關行業頭上不散的陰云。英特爾、高通和其他芯片制造公司不得不面對越來越多近對供應鏈到負面影響的因素：全球范圍內發生的通脹；疫情導致的封鎖；俄烏戰爭導致的供應鏈阻塞。而最近GPU價格下降則可能是打破籠罩在行業上空數年之久的“缺芯”烏云的一縷陽光。金融機構Baird在最近GPU價格下跌后將GPU制造廠商英偉達的評級下調至“中性”。2022年以來，英偉達的股價已經
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GPU 暴跌 缺芯潮
人工智能熱潮激發了諸多領域的創新與成就，隨著軟硬件解決方案的日益成熟，行業生態的豐富性與包容性讓元宇宙及其重要組成部分——數字人受到了前所未有的關注。NVIDIA RTX GPU的強勁算力能夠滿足數字人的大規模實時計算需求，通過海量數據賦予數字人以“生命力”。NVIDIA CloudXR則可以支持將數字人傳輸至用戶的輕型終端設備，讓數字人的呈現不再局限于高端物理工作站中。平行云科技有限公司（以下簡稱為“平行云”）借助NVIDIA CloudXR和RTX GPU，讓能夠在線訪問的超寫實、高智能數字人 Jud
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本文中，英特爾院士 Aditya Navale 將分享圖形處理器從實現更好的像素繪制到解決人類復雜計算挑戰的演進歷程。- Aditya Navale，英特爾院士，GPU 核心 IP 架構總監事實上，我們和大家一樣期待英特爾進軍獨立顯卡市場。英特爾院士 Aditya Navale 表示：“我一直希望英特爾能夠進入獨顯市場?！盇ditya Navale 在英特爾工作了 30 年，其中 20 多年都深耕于圖形技術。不久前，英特爾發布了英特爾銳炫? 移動端獨立顯卡，并將在今年推出應用于臺式機的獨立顯卡。這標志著英
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4 月 25 日消息，根據爆料者 @Moore's Law is Dead 的最新消息，下一代 NVIDIA GeForce RTX 40 系列游戲顯卡采用的 Ada Lovelace GPU 核心基于臺積電 4nm 工藝制造，在節點上要比 AMD 的 RDNA 3 更有優勢。在過去的幾年里，臺積電的 N5 節點幾乎被蘋果芯片獨攬。但隨著臺積電產能逐漸增加，開始有越來越多的公司采用新的工藝技術，臺積電也被迫努力提高其產能。根據 DigiTimes 的一份報告，臺積電今年將增加其 N5 產能約 25
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GPU 英偉達 RTX 40 臺積電 4nm
NVIDIA 是一提到顯卡就會想到的第一個名字，它在設計高級硅片的同時在許多領域投入了大量時間。這家科技巨頭正在尋找使用其生產的硅來改進芯片設計過程的方法。綠色團隊預計集成電路設計的復雜性將在未來幾年呈指數級增長。這就是為什么利用 GPU 計算單元的力量將很快從一個有趣的實驗室實驗轉變為所有芯片制造商的必需品。NVIDIA 首席科學家兼研究高級副總裁 Bill Dally 在今年的GPU 技術大會 (GTC)上談了很多關于使用 GPU 來加速現代 GPU 和其他 SoC 背后的設計過程的各個階段的問題。N
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GPU 芯片設計 人工智能
我們預計 NVIDIA 將在今年秋天發布其代號為 Ada Lovelace 的下一代 GPU 系列。這就是該公司及其生產合作伙伴測試新圖形處理器的時候了。GPU 泄漏的重要來源Kopite7Kimi表示，這些測試過程已經開始。通常，GPU 的開發過程需要一年多的時間。因此，根據目前的表格，NVIDIA 應該在去年夏天就購買了 AD102 處理器的第一批樣品。但是，芯片和驅動程序和驅動程序現在應該已經準備好了。過去的泄漏表明，這家科技巨頭將通過RTX 4000 系列最大限度地提高性能。但是，我們預計功耗會出
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芯研所4月24日消息，Intel推出Arc游戲顯卡之后，GPU顯卡市場的格局已經改變了，由原來的AMD、NVIDIA兩家爭霸變成了三國戰，Intel競爭準備開發全新的3D游戲技術，比兩家現在的光線追蹤技術還要厲害。Intel的這個項目由加速計算及圖形部門的副總裁Anton Kaplanyan領導，他也是一位GPU技術大牛，去年加入Intel，之前在Facebook的首席科學家，從事超級神經采樣方面的研究，多年來都是在研發計算機圖形學，涉及神經渲染、游戲引擎等等。不過他最引人注目的從業經歷是在NVIDIA，
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GPU Intel 3D游戲技術
什么是人臉識別？人臉識別是一種軟件層面的算法，用于通過處理視頻幀或數字圖像來驗證或識別一個人的身份，其中該人的臉是可見的。面部識別技術有幾種不同的工作方法，但是他們通常會將圖像中的面部特征與數據庫中的面部特征進行比較。人臉識別處理的4個步驟特定的神經網絡被訓練用來檢測人臉的標簽，并將人臉與圖像中的其他物體區分開來。標簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識別算法的工作流程任何人臉檢測和識別系統或軟件都繞不開人臉識別算法。業界將這些算法分為兩種：幾何方法側重于區分特征簡而言之就將
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人臉識別 算法 AI 機器學習 神經網絡
人工智能（AI）、機器學習（ML）、數字孿生——我們越來越頻繁地聽到這些新名詞，忽然之間它們變得舉足輕重。為什么？答案很簡單：當事情太過復雜以至于人類無法輕松處理，或者是留給人類做出關鍵決策的時間太少時，唯一的選擇就是把人類從繁瑣的事情中解放出來。實現這一目標需要能夠復制人類可能經歷的思維過程，而這需要大量的數據以及對決策環境的深刻理解。那么，現在的情況如何？是德科技憑借 80 年的經驗積累幫助工程師開發先進技術，擁有獨特的技術開發視角。過去幾十年來，我們看到的巨大進步主要來自于電子產品的集成化和小型化。
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在過去的兩年里，邊緣人工智能（Edge AI）實現了加速發展，這主要得益于小型化神經網絡架構的進步，從而可以在微控制器級（MCU）的器件上實現高精度。這增加了邊緣AI 應用和設備的數量，這些應用和設備可以通過這項技術以較低的成本實現。這方面的一個示例就是關鍵字識別，它已經成為智能家居設備交互的標準方式。邊緣AI 可以體現為多種形態，從非常小型的、低功耗的推理引擎，到高功耗的、具有特定功能的、與基站或智慧城市視頻監控等數據源同處一方的大型方案。在這些更大型的裝置中，異構架構（即針對特定任務的專業加速器）正在
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根據 IDC 最新《全球人工智能支出指南》研究指出，亞太地區(不含日本)在 AI 系統方面的支出將從2022年的176億美元，增加到2025年的約320億美元。2020-2025期間的年復合成長率（CAGR）為25.2%。其中，硬件將占AI支出的49.8%以上。而臺灣在人工智能技術的預算支出2022年將達3.65億美元，以金融服務、制造與零售流通業的需求最高。 IDC亞太區認知計算/人工智能副研究總監Jessie Danqing Cai表示：「疫情引起的許多變化將持續下去，我們預計遠程或非接觸式
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4 月 4 日，在第 23 屆 MPLS SD & AI 網絡世界大會舉辦期間，IPv6 峰會在巴黎會議中心舉行。峰會現場，華為數據通信產品線歐洲分部 CTO 吳平表示，數字化浪潮正席卷全球，在大部分國家和地區，數字經濟的增速比 GDP 增速的兩倍還多，數字經濟對世界的影響比歷史上任何時期都要顯著。吳平指出，數字經濟的快速發展，對傳統 IP 網絡提出了新的需求。首先是海量聯接，預計到 2030 年全球物聯規模將達到百億級別，支持海量設備接入將成為 IP 網絡的重要基礎能力；其次，隨著云時代的到來，
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