- 在CPU處理器領域，國產已經涉足了ARM、MIPS甚至X86等多種指令集架構，不論自研還是授權都已經有所成就，但在GPU領域，國內廠商面對AMD、NVIDIA兩座大山恐怕連影都追不上。GPU市場的門檻太高，所以國內搞GPU自主研發的公司也有不少，但是作出成績的不多，長沙景嘉微公司以軍用GPU起家，此前研發的JM5400 GPU已經實現了軍用領域的國產替代。根據資料，長沙景嘉微電子股份有限公司成立于2006年4月，是國內軍用圖像險控龍頭企業，主要產品為軍用圖形險控、小型專用雷達領域的核心模組及系統產品，擁有
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顯卡 國產 GPU
- 據外媒報道，三星在本周電話會議上分享了有關AMD GPU IP許可的部分細節。
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AMD 三星 GPU
- 據《韓國先驅報》網站報道，英偉達今日證實，已與三星電子達成合作協議，由三星電子為其代工生產下一代圖形處理器（GPU）。
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英偉達 三星電子 GPU
- 日前AMD發表7納米制程Navi架構RX 5700系列顯示卡之后，競爭對手英偉達（NVIDIA）2019年恐怕也會像英特爾（Intel）要面對AMD的競爭壓力。藉由7納米制程Navi架構RX 5700系列顯示卡發表，AMD在游戲卡、資料中心等市場更有與NVIDIA一較長短的籌碼。
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英偉達 AMD GPU
- GPU顯卡識別必備工具GPU-Z今天發布了最新版2.19.0，更新幅度相當大，尤其是增加了對尚未發布的AMD銳龍3000系列新一代APU的支持，代號為Picasso(畢加索)，另外還支持新發布的GTX 16系列。
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- 阿里云發布了GPU云產品vGN5i，該產品針對輕量級GPU計算應用場景
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阿里云 GPU
- 盡管自己的下一代GPU芯片要到明年才會推出，但在本周開幕的GPU Technology
Conference(GTC)大會上，Nvidia把重點放在了一系列新設備和新服務上，旨在鞏固自身芯片在計算機圖形、數據科學和人工智能等領域的領先地位。 本周在美國圣克拉拉舉行的年度GTC大會上，Nvidia推出了旨在加速數據科學的工作站新產品，以及基于RTX實時光線追蹤技術的服務器新產品。RTX是Nvidia去年底推出的一項技術，用于提供電影級質量的圖像，以制作視頻游戲、虛擬現實和增強現實。 這次新推
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Nvidia GPU
- 曾是棄兒的人工智能，如今，已經蓬勃發展了很長一段時間了。現在，人們對提供高性能視覺識別、匹配或甚至超越人類技能的產品和技術產生了濃厚的興趣和投資。同樣，語音和音頻識別正變得越來越普遍，我們甚至開始看到更專業的應用，比如在半導體設計中加入優化的物理設計。我們被人工智能的各種可能性所迷惑了，但往往不太清楚的是投資真正流向了哪里，也不知道什么是雄心，什么是炒作，什么是現實。 現在我們有多種方法可以解決這個問題，例如按實際運用或執行的項目來進行劃分。我們擁有獨特的視角，因為我們的互聯技術被運用于許多定制的人
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- 2019 ISSCC 大會于2月17—21日在美國舊金山開幕，Facebook 首席 AI 科學家 Yann LeCun 在會上發表了主題演講「深度學習硬件：過去、現在和未來」，詳細介紹了深度學習研究的發展將如何影響未來硬件架構。
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深度學習 GPU
- 人工智能 人工智能(Artificial
Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 人工智能可
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GPU FPGA
- 華爾街對英偉達未來前景擔憂，昔日人工智能創造的神話也將面臨終結，全球各大科技巨頭進入大調整階段。
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英偉達 GPU
- Imagination Technologies宣布推出突破性的PowerVR PVRIC4，這是新一代功能強大的圖像壓縮技術，可協助為數字電視、智能手機和平板電腦等設備開發系統級芯片(SoC)的客戶降低成本，且不會出現明顯的圖像質量損失。PVRIC4支持隨機訪問視覺無損圖像壓縮，確保帶寬和內存占用節省至少50%，并使系統能夠克服性能的帶寬限制。 Imagination以獨立IP模塊的方式為SoC制造商提供PVRIC4，以將其集成到他們的多媒體流水線(pipeline)中。該模塊已經被Chips&a
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Imagination GPU
- 2016年隨著AlphaGo戰勝全人類棋手，使世界為之震驚，歷史上從來沒有過，對于一個技術投入了世界上如此巨大的資源。國際大的IT公司利用這個契機，為了各自利益和取得世界人工智能的發展主導權，極力宣傳“深度學習模型”，把“深度學習模型”神化，同時又拋出了各種類型的“深度學習模型”的開源程序，以及大型GPU服務器。 在這種勢力的推動下，我國年輕的人工智能研究者只能在開源程序下研究，不了解“深度學習模型”的所以然，思想被限制。 其實，“深度學習模型”，存在著訓練不可能得到最佳解，作為補救措施的SGD也
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超深度學習 GPU
- 深度學習模型和數據集的規模增長速度已經讓 GPU 算力也開始捉襟見肘，如果你的 GPU 連一個樣本都容不下，你要如何訓練大批量模型?通過本文介紹的方法，我們可以在訓練批量甚至單個訓練樣本大于 GPU 內存時，在單個或多個 GPU 服務器上訓練模型。 分布式計算 2018 年的大部分時間我都在試圖訓練神經網絡時克服 GPU 極限。無論是在含有 1.5 億個參數的語言模型(如 OpenAI 的大型生成預訓練 Transformer 或最近類似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬個元素輸入的元學習
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