- 目前Google、微软和亚马逊在打造AI网络方面仍处于早期阶段，各家采用的方法各有不同，像Google为了提升机器学习效能已设计出自己的芯片，因此最后哪家厂商能成为这场AI芯片战的胜利者还有待观察。
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机器学习 GPU
- VR产业日新月异，现在看来，VR设备实现大规模量产也不过是个时间问题。当然在发展初期，VR会主要以高端游戏设备的形式登场。但其应用领域一定会迅速扩展。在VR变得人尽皆知之前，让我们放慢脚步，探讨一下它目前面临着哪些问题。 首先，我们要清楚延迟的定义：它指的是系统将头部实际运动转换成你在VR头盔的屏幕上看到图像的这段时间。这两个事件的发生必须相当接近，你才能像现实世界一样感知不到时间差;如果延迟时间太长或者变幻不定，那么沉浸式体验就会显得很不自然，大脑也会启动对抗机制，让你产生恶心或晕眩——这种感觉绝
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VR GPU
- 带有集成显卡的PC处理芯片组是AMD和英特尔针锋相对的必争之地，所以这绝非AMD“目前未有产品销售”的市场。而且AMD作为唯一同时具备自有高端中央处理芯片和高端显卡芯片产品线的大型芯片厂商，与英特尔签订技术授权协议无疑会削弱其独一无二的市场竞争优势。
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AMD GPU
- 昨天三星正式宣布未来将自主研发手机GPU，同时表示GPU项目为集团重要战略项目，而研发的地址为圣何塞和奥斯汀。目前三星主要使用的是ARM的Mail GPU，预计三星自主GPU将会在2-3年之后正式推出。
@i冰宇宙在微博上称，三星目前正在大量招聘移动GPU方面的人才，其主要工作地点位于圣何塞和奥斯汀，也就是说三星的GPU项目研发中心位于这两个地方。
同时三星还表示GPU项目已经成为了集团的重要战略项目，未来三星将会投入巨资研发到GPU
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三星 GPU
- 北京时间5月10日24:00，黄仁勋在2017年GPU技术大会(GPU Technology Conference, GTC)上发表主题演讲。随着过去一年AI技术的快速发展，Nvidia这家“意外”成为AI宠儿的公司市值也是节节攀升。
当然，任何聪明的商人都不会放过快速扩张的窗口期。如果读者们还有印象，DT君曾在今年1月拉斯维加斯的CES上现场报道过黄仁勋的开幕致辞。如果说CES上黄仁勋更多谈到的是公司战略和商业模式，那么一年一度的GTC则是Nvidia引爆各种&ldqu
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英伟达 GPU
- Nvidia公布2018首季财报，该季创下19.4亿美元营收，较去年同期成长48%，营收上的好表现有赖于近来Nvidia专注推动深度学习，扩大GPU的应用领域。
绘图芯片大厂Nvidia周二(10/9)公布截至今年4月30日的2018财年首季财报，显示该季创下了19.4亿美元的营收，比去年同期成长48%，当天盘后股价即上涨了10.51%，突破110美元。
最近几季Nvidia营收都有超过两位数的大幅成长，例如去年第三季成长54%、去年第四季成长55%，今年第一季成长48%，此外，Nvidi
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Nvidia GPU
- NVIDIA公司日前宣布与上海水晶石视觉展示公司、达索系统本着三方“资源整合，优势互补;互惠互利，着眼未来”的原则，在资本、设备、技术、人才团队等方面汇聚三方优势，共同建立国际一流的“VR行业应用推广中心”(以下简称：“VR推广中心”)。杨浦区科学技术委员会副主任马庆先生、达索系统3DEXCITE业务总监吴胜先生、NVIDIA中国区高级市场总监刘念宁女士、水晶石集团副总裁丁英女士以及杨浦区科技创业中心总经理、杨浦区众创空间促进会理事长朱江先生共同出席了VR推广中心揭牌仪式。 根据IDC公司预测数据，
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NVIDIA GPU
- 在美国加利福尼亚州圣何塞举办的 GPU技术大会上，NVIDIA公司宣布推出NVIDIAMetropolis智能视频分析平台，为人工智能城市建设铺平道路。 Metropolis将深度学习应用于公共安全、交通管理和资源优化等场景中的视频流分析，以打造更加安全、更加智能的城市。与NVIDIA合作的50多家人工智能城市合作伙伴已经开始提供采用GPU深度学习实现的产品和应用，其中许多将在本周GPU技术大会上展出。 NVIDIA全球副总裁、Tegra事业部总经理Deepu Tall
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NVIDIA GPU
- 最近和苹果有关的大事件不少，让我印象深刻的有这么三件事：
一、苹果在今年1月对高通提起诉讼，高通近日开启了反诉讼;
二、苹果向三星砸下一笔OLED面板的超级大单;
三、苹果放弃供应商Imagination自研GPU。
这三件事传递着苹果这样的心声：硬件产业链，我要说了算。
苹果自研GPU的打法实在精明
在硬件产业链上，苹果的主动权主要由核心硬件自研和供应链管理两大法宝支撑。核心硬件自研方面。目前作为iPhone和iPad的最重要核心元器件CPU，苹果是自行研发设
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苹果 GPU
- 据国外网站MarketWatch北京时间4月6日报道，苹果据称正计划自主研发GPU，这或将进一步提升该公司的设备性能和服务，但也可能导致该公司被告上法庭。最重要的是，自主研发GPU并不容易。 本周一，苹果芯片设计合作伙伴，英国公司Imagination表示，该公司已经获其最大客户苹果通知，自未来15至24个月起，将不再于新产品中使用Imagination的设计。该消息确认了过去数月的传闻，即苹果正致力自主研发图形处理器，或GPU。 GPU是一个复杂但迅速增长的领域，近期以来的关注度持续上升。作为该
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苹果 GPU
- 有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上，除了在核心领域(深度学习、VR、自动驾驶)，为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。
英伟达在 2016 年的强势崛起，GPGPU (GPU 通用计算)功不可没。
搞清楚 GPU 的作用，要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生，这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商，英特尔的巨幅广告支出，直接导致每个人都或多或少听说
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GPU 深度学习
- 苹果决定自己研发GPU，表明公司决心对其产品中的核心技术拥有更大控制权，此举既可以守住高额利润，又能在未来的创新(尤其是在所谓的增强现实竞争)中占据有利位置。
分析人士说，上述策略降低了苹果对关键性外部供应商，如ARM控股公司(ARM Holdings PLC)的依赖，后者现已被软银集团收购。苹果一度严重依赖ARM为其设计iPhone的主处理器，但现在该公司只采购基本的ARM架构，大部分芯片已实现自主设计。
作为2014年30亿美元交易的一部分，苹果收购了耳机公司Beats Electro
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高通 GPU
- CPU与GPU在各自领域都可以高效地完成任务，但当同样应用于通用基础计算领域时，设计架构的差异直接导致了两种芯片性能的差异。
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GPU FPGA
- 为了实现对合成孔径雷达(SAR)图像中舰船目标的实时检测，本文以双参数恒虚警(CFAR)算法为例，提出一种基于ARM+GPU架构的SAR图像舰船目标检测算法的实现方案。该方案在NVIDIA Jetson TK1开发板上的测试结果表明，与传统基于CPU 的SAR图像舰船检测算法相比，该方案能够达到数百倍的速度提升，有效解决了利用CPU平台进行舰船目标检测耗时长、效率低的问题。Jetson TK1作为嵌入式处理平台，相对于工作站或服务器，在功耗和便携性方面都具有明显的优势。
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舰船目标检测 GPU 双参数CFAR算法 SAR图像 201704
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