- 海德格爾在上世紀30年代曾說過：我們正在進入一個 “ 世界圖像時代。”從工作電腦到個人手機，從商場櫥窗到樓宇電視，生活正在被屏幕所包圍。在視覺文化時代，“看”與“被看”成了我們的存在狀態。而這一趨勢，也迅速主宰了嵌入式系統的世界。MCU是嵌入式產品的核心，它的圖形處理性能日益成為關注焦點。意法半導體不斷提升微控制器產品的圖形性能，推出NeoChrom GPU，一款內置于特定STM32U5產品中的新型圖形處理單元。它優化了翻轉、旋轉、縮放等動畫性能，通過新硬件IP在整體上加快了紋理映射和alpha混合的速度
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STM32 圖形器 NeoChrome GPU
- 一直以來中國在高性能GPU上面都是短板，更別提我國自主生產的GPU芯片了，雖然中國在整個GPU市場上還處于較為落后的位置，但中國一些優秀的企業也在猛追，前不久芯動科技就推出了一款專門針對于5G數據中心定制的高性能顯卡GPU芯片“風華一號”。據悉“風華1號”搭載GDDR6X和chiplet技術，支持PUF 技術、PCIe 4.0、HDMI2.1、DP/eDP 1.4等，支持4K，支持Linux、安卓、Windows，支持OpenGL/OpenGLES/OpenCL/Vulkan/DX等圖形API等。不過這些
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GDDR6X GDDR6 GPU
- 合肥燦芯科技有限公司日前宣布正式啟動與合肥工業大學微電子學院的校企聯合培養工作。校企聯合培養是高校與企業之間聯合培養創新型、實用型人才的新模式，此次非全日制碩士研究生定向聯合培養項目，是考生通過全國研究生入學統一考試并達到合肥工業大學微電子學院研究生復試條件初試后，可以選擇合肥燦芯科技聯合培養項目，通過學校復試和企業的面試被錄取后入職合肥燦芯科技并簽訂聯合培養協議，之后繼續進入合肥工業大學微電子學院進行集中學習，按規定完成學業目標后返回公司，同時可繼續開展研究生課題研究和日常研究工作。2022年1月合肥燦
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IP 人才
- Sondrel 和業界領先的提供片上網絡(NoC)互連和 IP部署軟件以加快SoC創建的系統級芯片(SoC)系統IP供應商Arteris IP近日宣布， Sondrel 在其下一代先進駕駛輔助系統 (ADAS) 架構中采用 FlexNoC 互連 IP。選擇Arteris IP 的片上互連是因為其可配置性和性能。該產品可滿足 SFA 350A 多通道汽車 IP 平臺的要求。FlexNoC 具有設計 NoC的能力，可以匹配 IP 模塊的性能，以確保數據以正確的速度流入、流出和圍繞SoC。它使設計人員能夠在預算
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IP NOC
- 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
- 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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GPU NVIDIA
- 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。”Aditya 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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GPU 英特爾
- 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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GPU NVIDIA RTX 4000
- 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
- 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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