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- 近日，据外媒the verge报道，ARM于26日正式公布了其最新产品Cortex-A78 CPU和Mali-G78 GPU，并表示将用于2021年及以后的下一代旗舰智能手机。
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ARM CPU GPU NPU
- 时间来到五月末，照例又到了 ARM 公布新一代移动芯片设计的时候。今年他们总共带来了两款新的 CPU、一款 GPU 和一款 NPU，其中 CPU 的部分进步可谓相当明显。首先是 Cortex-A77 的后继方案 A78，在保持相同功耗的前提下，3GHz A78 配合 5nm 制程能实现的性能要比 2.6GHz A77 配合 7nm 制程的方案高出 20%。若是在同样性能的条件下做对比，前者的功耗则要比后者低出 50% 之多，同频率下 A78 的性能升幅为 7%。若是将采用 D
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ARM CPU GPU NPU
- 过去十年内，随着我们在人工智能领域取得长足进步，我们能够为嵌入式系统增加一些先进功能，例如人脸识别。虽然人脸识别能够带来诸多好处，但人们有时仍然认为它的使用存在问题，甚至充满了争议。事实究竟如何？在本文中，我们将澄清一些对人脸识别的误解。1) 人脸识别的成本非常昂贵 人们会觉得要让计算机能够识别人脸，解决方案必须采用高端硬件。毕竟，自21世纪前十年中期以来，深度学习算法在图像分类方面的突破都利用了图形处理单元(GPU)的强大处理能力，这些单元通常在紧耦合集群中使用。但对于嵌入式系统（例如家庭安保和门禁控制
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GPU MCU Linux
- 景嘉微在业绩说明会上表示,在图形显控领域,公司JM7200芯片已完成与龙芯、飞腾、麒麟软件、国心泰山、道、天脉等国内主要的CPU和操作系统厂商的适配工作,与中国长城、超越电子等十余家国内主要计算机整机厂商建立合作关系并进行产品测试。公司下一代图形处理芯片按计划开展研发工作,目前处于后端设计阶段。作为国内GPU的龙头,景嘉微研发的JM5400系列GPU已经在一下军用产品上替代了ATI的产品,目前的主力是JM7200系列,28nm制程工艺,核心频率1.2GHz,搭配4GB DDR3显存,性能跟NVIDIA的G
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GPU
- ，国际数据公司（IDC）发布了最新的《人工智能基础架构市场（2019下半年）跟踪》报告。报告中显示，2019年人工智能基础架构市场规模达到20.9亿美元，同比增长58.7%。其中GPU服务器占据96.1%的市场份额。IDC预测，到2024年中国GPU服务器市场规模将达到64亿美元。从厂商角度看，浪潮、华为和曙光依然稳居前三位，占据了74%以上的市场份额。从行业角度看，互联网依然为主要采购行业，占有近50%的市场份额，并且最终用户也不仅仅局限于BAT这类大型互联网公司；服务和政府行业次之，分别占有18.4%
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IDC 中国 GPU
- Imagination Technologies 近日宣布，公司已为其汽车图形处理器（GPU）开发全新的OpenGL® SC（Safety-Critical，安全关键）2.0驱动程序，从而使整车厂（OEM）和一级供应商（Tier 1）可以在安全关键型应用中受益于GPU加速。数字仪表盘、刻度盘、仪表集群、驾驶舱域控制器、环视显示器和先进驾驶辅助系统（ADAS）等汽车应用，现在可以在新增的保护层下运行。OpenGL SC驱动程序的演示展示了一个在现有汽车芯片上运行的、带有安全关键组件的先进仪表盘。I
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GPU OEM
- 再过几天，NVIDIA CEO黄仁勋就要发表GTC 2020演讲了，这次推出7nm安培（Ampere）架构是板上钉钉了。不过2020年的GTC可能不止于此，NVIDIA还有可能更新GPU路线图，公布5nm Hopper（霍普）GPU，而它有可能是三星5nm EUV代工的。在GPU工艺上，之前的泄露信息显示出了NVIDIA的复杂，安培GPU使用10mm、8nm及7nm工艺的爆料都有，不过目前来看台积电7nm工艺代工的安培GPU还是主力。但是NVIDIA并不会完全依赖台积电，前几年就跟三星有GPU代工了，14
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NVIDIA GPU
- Imaginationg 近日宣布，公司开始支持 Google的Android图形处理器（GPU）检查器工具（Android GPU Inspector） ，以帮助开发人员使用这款工具在带有Android系统的设备上对图形处理进行分析和调试。Google的Android GPU Inspector是一款开源的图形处理分析工具，可支持各种GPU。Imagination一直与Google紧密合作，以在其图形驱动程序栈中实现必要的功能，进而支持PowerVR器件上的性能分析。Imaginat
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GPU 图形处理
- 据外媒报道，华为韩国公司将在今年成立云计算和人工智能业务集团，以打入目前由英伟达（NVidia）主导的GPU服务器市场。该媒体表示，华为目前正在为这家新集团招聘人才，包括英伟达的前、现任员工以及高管。近年来，华为一直在急速向前，自研芯片的脚步不断从手机扩大到AI、数据中心。2019年8月，华为发布了基于ARM架构AI处理器Ascend 910，称其为全球最优质的AI处理器，与英特尔展开竞争；2020年1月，华为发布了鲲鹏920，基于ARMv8架构，能效比优于业界标杆30%。关于进入GPU市场的消
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英伟达 华为 GPU
- 现代数据中心成功的要诀是：大规模提供尖端加速计算平台，从而使世界各地的开发者与解决方案提供商都能被覆盖到。在过去十年里，云计算已运用并行计算来提高性能，这种方法需要将求解过程分解成多个并行任务，以充分利用所有计算单元。以GPU 为代表的并行计算加速器，其中含有多达 2,000 个计算单元。我们不妨将它想象成一个塞满小黄人的小型棒球场，每个小黄人代表 100 万个逻辑门。一旦出现某个问题不支持所有小黄人同时并行工作完成求解，诸如 GPU 这样的并行计算加速器就会面临严重的性能局限。的确，一些类型的问题非常适
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FPGA GPU
- 自1972年游戏系统出现以来那些真正成功的游戏系统，其核心部分都拥有强大的技术，从而为同时代的开发人员提供了一些技术基础，可以作为他们实现艺术愿景的基石。然而“伟大的电子游戏体验只能建立在强大的技术之上”并不准确——你只需要将时光返回到开创了我们整个行业的先驱者Pong（世界首款家用电子游戏）身上，就可以反驳该观点——但毫无疑问，该观点是有帮助的。事实上，游戏一直在频繁地挑战各种可能性，这促使许多领域的高科技供应商，尤其是半导体领域的供应商，不断重新思考和塑造消费电子设备中的可能性。为了响应游戏开发人员的
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游戏 GPU
- 近来，处理器大厂英特尔（Intel）虽然10纳米制程已经在2019年赶上进度，但是在14纳米制程的产能上仍有不足的地方。因此，陆续传出英特尔要将部分产品交由晶圆代工龙头台积电来生产的消息。
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英特尔 GPU 台积电
- 在半导体工艺上,Intel的10nm已经量产,但是官方也表态其产能不会跟22nm、14nm那样大,这或许是一个重要的信号。此前业界多次传出Intel也会外包芯片给台积电,最新爆料称2022年Intel也会上台积电3nm。来自业界消息人士@手机晶片达人的爆料称,Intel预计会在2021年大规模使用台积电的6nmn工艺,目前正在制作光罩(Mask)了。在2022年Intel还会进一步使用台积电的3nm工艺代工。在更早的爆料中,手机晶片达人指出Intel 2021年开始外包外公的主要是GPU及芯片组,还警告说
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英特尔 CPU处理器 GPU
- 图片逐渐成为互联网主要的内容构成，相应的图片处理需求也在高速成长，移动应用与用户生产内容（UGC）正在驱动数据中心图像处理的业务负载快速增加。本文深维科技联合创始人兼CEO樊平详细剖析了图片加速的必要性、当前实际的图片解决方案与部署方式以及如何通过FPGA+CPU异构计算的方案维护用户体验与服务成本新平衡。
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FPGA GPU
- 背景知识复杂的高功率密度数字集成电路(IC)，例如图形处理器单元(GPU)和现场可编程门阵列(FPGA)，常见于功能丰富的电子环境中，包括：u 汽车u 医疗u 电信u 数据通信u 工业u 通信u 游戏设备u 消费类音频/视频市场渗透率如此之高，全球对大电流低压数字IC的需求激增也就不足为奇了。当前全球市场规模预估超过
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GPU IC
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