- 6月13日晚，在京東與錘子科技專場直播上，羅永浩就近期熱點話題，與直播嘉賓主持人張鵬進行了深度對話，并回答了網友的熱門問題。同時發布了堅果R1 8GB+512GB版本，該機將于6月14日上午10點正式發售，售價4999元。 在直播中，有網友提問：“現在手機的進化一直在探索加入更多‘黑科技’，帶來更炫酷的功能和體驗，例如屏下指紋、GPU加速技術等。錘子科技在‘黑科技’這方面有什么進展，下一代手機會有體現嗎?” 談到國產手機的黑科技宣傳，羅永浩除了對華為的GPU Turbo認可之外，對其他手機廠商的黑
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華為，GPU
- MarketWatch報導，英特爾執行長科再奇(Brian Krzanich)上周在分析師大會上證實，將揮軍獨立顯示芯片(Discrete GPU)挑戰Nvidia與超微，首款英特爾獨顯預定在2020年出貨。 英特爾去年11月挖角超微的繪圖技術事業群首席工程師Raja Koduri，進軍獨立顯示芯片市場的企圖心已昭然若揭。報導指出，英特爾目標不局限于游戲領域，人工智能(AI)與機器學習也都是英特爾鎖定進攻的市場。 此前有傳言指出英特爾打算以2019年初舉行的CES展，作為進軍繪圖芯片的誓師舞臺，但
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英特爾 GPU
- 游戲適配也叫嚇人的技術的話，那么真是重新定義了“嚇人”
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榮耀，GPU
- 在此次GTC Taiwan中，NVIDIA執行長黃仁勛期未來10年內，每年對于運算需求的規模將成長100倍，同時預期在摩爾定律逐漸衰減之下，全球前50大超級電腦的GPU運算量將在未來5年內成長15倍率，同時以GPU加速運算的方式將成為延展摩爾定律的主要模式。 黃仁勛在GTC Taiwan再次強調過去NVIDIA創造CUDA運算模式所帶動加速效益，同時說明未來借由GPU加速運算的模式將會持續擴大，預期在2028年全球運算需求將等同1000萬組Volta架構GPU所推動效能，若以傳統通過多組CPU堆疊構
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NVIDIA GPU
- 咨詢機構IDC近日發布的《2017年中國AI基礎設施市場跟蹤報告》顯示，2017年，中國GPU服務器市場迎來爆發式增長，市場規模為5.65億美元(約合35億元人民幣)，同比增長230.7%，約占中國X86服務器市場的6%。 該機構預測，未來五年GPU服務器市場仍將保持高速增長，2017～2022年復合增長率將超過43%。到2022年，GPU服務器的市場規模有望達到中國X86服務器市場整體規模的16%，將直接改變整個服務器市場的格局。 從廠商市場占有率來看，浪潮處于領先位置，曙光和新華三緊隨其后。從
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AI GPU
- 富士通在正在進行的東京論壇2018活動中，展示了自家開發的深度學習芯片DLU和加速卡，富士通方面表示，DLU加速卡支持NVIDIA的CUDA框架，并可做到CUDA不需修改就能使用DLU，富士通表示DLU加速卡未來可以成為替代GPU加速卡的最好選擇，并能挑戰NVIDIA在這一領域的市場地位。
富士通表示，這款DLU將于明年初上市。此前在2016年，富士通就有消息傳出要研發專門用于AI的芯片，據了解DLU使用的技術曾經用在超級計算機“京”上，富士通針對深度學習對其重新設計
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富士通 GPU
- GPU是替代不了CPU的，同樣，CPU也替代不了GPU。如果形象點理解，GPU就像一群螞蟻，這些螞蟻都做著同樣的事，而CPU就像一只猴子，這只猴子做著各種不同的事。從根本上說CPU和GPU它們的目的不同，且有不同側重點，也有著不同的性能特性，在某些工作中CPU執行得更快，另一工作中或許GPU能更好。 當你需要對大量數據做同樣的事情時，GPU更合適，當你需要對同一數據做很多事情時，CPU正好。 然而在實際應用中，后一種情形更多，也就是CPU更為靈活能勝任更多的任務。GPU能做什么?關于圖形方面的以及
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GPU CPU
- 北京時間3月28日凌晨，英偉達創始人&CEO黃仁勛在CTC 2018(英偉達CPU技術大會)上發表演講，并發布了迄今最大的GPU——DGX-2。但令人震驚的是，黃仁勛緊接著宣布，暫定自動駕駛路測。
隨后英偉達股價應聲下跌3.8%。
高調發布史上最大GPU后，英偉達卻宣布暫停自動駕駛研發
大會一開場，黃仁勛便推出光線追蹤RTX技術(ray-tracing)，該技術可提供電影級畫質的實時渲染，渲染出逼真的反射、折射和陰影畫面。
隨后，英偉達發
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英偉達 GPU
- Imagination Technologies宣布，推出PowerVR GPU 的性能分析工具PVRTune的新版本，它可為開發人員提供深度信息，來幫助他們充分了解其應用在移動與嵌入式設備上的動態。利用PVRTune 2018 Release 1中的新功能，開發人員可通過充分發揮底層硬件的功能來創建應用與游戲，進而能以可獲得的最低功耗來實現最佳效能。
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Imagination，PowerVR GPU，性能分析工具
- 計算機發展到今天，已經大大改變了我們的生活，我們已經進入了智能化的時代。但要是想實現影視作品中那樣充分互動的人工智能與人機互動系統，就不得不提到深度學習。 深度學習 深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。 深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深
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GPU FPGA
- 目前大多數的機器學習是在處理器上完成的，大多數機器學習軟件會針對GPU進行更多的優化，甚至有人認為學習加速必須在GPU上才能完成，但事實上無論是運行機器學習的處理器還是優化的深度學習框架，都不單只針對GPU，代號為“Skylake”的英特爾至強SP處理器就證明了這一點。
機器學習軟件在英特爾至強SP系列白金版上的一系列基準測試性能表現與在GPU上非常相近，了解了底層架構之后，我們可以看到，在性能如此接近的情況下，使用GPU加速器更像是在購買一種“奢侈品&rdq
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深度學習 GPU
- 不管怎么說，積極的輿論總能給股票帶來炒作的作用。
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AMD GPU
- 無論是深度學習、虛擬現實還是加密貨幣，都代表著GPU計算的時代正在到來，這是一股超強的趨勢。
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英偉達 GPU
- 每個人都在抱怨，英偉達的顯卡又貴又難買。
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英偉達 GPU
- 無論是新動力系統，車載信息娛樂系統，還是自動駕駛汽車，汽車技術都在以前所未有的速度迅猛發展。?新的顛覆性技術和行業參與者正在向傳統的汽車概念發起挑戰。明天的駕駛體驗將與今天大不相同。 目前在某些地區已經出現了自動駕駛汽車，預計到2030年，路面上四分之一的汽車將在一定程度上實現自動駕駛。未來的駕駛艙會有什么樣的變化?汽車和駕駛員是怎么溝通的??駕駛員從駕駛責任中解脫出來，會給駕駛艙和信息娛樂系統的設計帶來怎樣的影響? 潛在的挑戰 在2025年左右，汽車將實現完全的自動化，與今
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GPU HMI
gpu介紹
GPU概念
GPU英文全稱Graphic Processing Unit，中文翻譯為“圖形處理器”。GPU是相對于CPU的一個概念，由于在現代的計算機中（特別是家用系統，游戲的發燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形的核心處理器。
GPU的作用
GPU是顯示卡的“心臟”，也就相當于CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡 [
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