人工智能和深度學習正在深深地改變著視頻監控行業，從而讓我們所處的這個世界，有更好的公共安全水平。我們已經進入到一個對人工智能使用程度越來越深的階段。
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NVIDIA 人工智能
PC 互聯網時代的企業核心競爭力為 軟件產品的快速反應能力，移動互聯網時代是構建移動端的生態系統，人工智能時代則 更為依賴 AI 核心技術。AI 技術擁有兩大要素： 核心技術平臺、 數據循環。只有將 AI 技術與數據結合，才可形成實用性的業務。
IBM：入局早，深刻受益行業發展紅利
人工智能是 IBM在2014 年后的重點關注領域。IBM在AI 領域無出其右，如80年代的專家系統、1997 年擊敗國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的深藍計算機、2011 年在美國智力競賽節目 《危險邊緣》 中戰勝其人類
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AI NVIDIA
北京時間10月31日消息，Nvidia投資3.72億美元在圣克拉拉建設新總部，在設計過程中，它用到了VR技術。明年年底之前，員工就會搬入新總部。最近，Venturebeat記者參觀了新總部，新總部還沒有完成，但是背后的設計故事讓我們看到了VR的魅力。
原文如下：
Nvidia的新總部位于加州圣克拉拉(Santa Clara)，它的形狀像一個三角形。在3D圖形中，三角形是基本的多邊形構建塊。作為獨立公司，Nvidia是世界上最大的3D圖形芯片制造商。
新總部
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Nvidia VR
特斯拉(Tesla)19 日宣布，旗下所有電動車即日起都將具備全自動駕駛，在投資人為之歡呼的同時，特斯拉策略合作伙伴可能才是自駕車產業的最大贏家。
Nvidia 生產的泰坦(Titan)繪圖芯片是當今最新進也是造價最昂貴的繪圖芯片，特斯拉電動車的自駕功能，正是交由泰坦芯片負責做運算處理。據特斯拉CEO馬斯克(Elon Musk)表示，Nvidia 與AMD實力在伯仲之間，Nvidia 僅以些微差距雀屏中選。
特斯拉新出廠電動車都將搭載以泰坦芯片為核心的神經網(N
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Nvidia 車載芯片
2014 年中期到 2015 年中期之間這段時間，AMD 基本上處于眼睜睜看著獨立顯卡市場份額拱手相讓的狀態。其競爭對手 Nvidia 一點都不客氣，通過其 GeForce GTX 900 系列顯卡，大肆搶奪市場份額，特別是 GTX 970，成為了當時最受歡迎的顯卡。相比之下，AMD 的市場份額到了 2015 年的第二季度幾乎要見底了，僅剩下 18%。
過去一年時間里，AMD 不是沒有意識到危機，只是挽回市場份額增長非常慢，僅有個位數的增長。但是但了今年， AMD 顯卡的增長開始明顯加速，今年第一季
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AMD Nvidia
如果沒有他，Google、臉書正在研究的機器學習、人工智能(AI)可能無法進展那么快。他，也是讓Tesla創辦人馬斯克(Elon Musk)親自寫Email，表達希望成為第一個拿到最新AI GPU的人。他是黃仁勛，NVIDIA創辦人暨執行長。
NVIDIA執行長黃仁勛指出，臺灣政府應把AI列為重點發展產業，工業4.0的基礎就是AI，不是鋼也不是蒸氣。
科技界的變色龍
如果要用一個動物來形容NVIDIA，應該是變色龍，倒不是因為那亮綠色為底的LOGO，而是對
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NVIDIA 人工智能
在其它公司還沉浸在自己過去輝煌的時候，NVIDIA已經“漂移”到了人工智能賽道上。但，人工智能的市場到底有多大?值得“賭”進去一家公司的命運么?
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英特爾確實面臨著前所未有的挑戰，但這其中并非沒有機會。幸運的是，英特爾看到了機會，并且開始努力追趕這些領域中先行者的腳步。
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英特爾 NVIDIA
一年一度的GPU技術大會吸引了近5000名觀眾，包括京東集團首席技術顧問翁志在內的近80位演講者就人工智能、圖像識別、機器學習等熱門話題進行了分享。人頭攢動的會場、熱烈的討論、充滿前瞻性的議題。GPU技術大會的火爆也從一個側面反映了目前蓬勃興起的人工智能大潮。市場研究機構Markets and Markets認為，隨著機器學習和自然語言處理技術在媒體、廣告、零售、金融等行業的應用，這些領域的人工智能市場規模未來就將超過百億美元。國家發改委攜手科技部、工信部等出臺的《互聯網+人工智能三年行動實施方案》更
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NVIDIA 人工智能
隨著Exynos 8890處理器的問世，三星已經跟蘋果、高通一樣走上了自研CPU架構的道路，其中的大核就是前AMD“山貓”架構設計師團隊為三星研發的M1架構。不過在GPU方面，三星Exynos 8890使用的還是Mali-T880，而且是暴力的12核，但三星已經在自研GPU架構了，其技術來源有可能來自NVIDIA，不過AMD GPU也有機會，這兩家都有對外提供GPU技術授權。
ARM公司對外提供處理器授權及指令集授權，前者會使用官方的公版架構(有些配置運行廠商自己選擇，比
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三星 NVIDIA
在傳統服務器芯片市場，英特爾是個巨無霸，無論是IBM Power還是ARM陣營，所占有的份額都微乎其微。但戰線轉移到人工智能領域，IBM似乎更有優勢。
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IBM NVIDIA
高效能運算(HPC)編譯器供應商Portland Group®宣布，目前正在開發CUDA C編譯器，以基于產業標準的通用64位和32位x86架構的系統為目標應用。NVIDIA CUDA架構
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PGI NVIDIA 編譯器
2016年的GPU大戰看來還不會太快結束，未來還將出現多場激烈交戰。
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AMD Nvidia
英特爾和英偉達兩家巨頭在人工智能領域的競爭遠未結束，而最近發生的口水仗會否是最后一場也不好說。
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