路透社4月25日消息称，最近GPU价格的大幅下降使得一些机构作出了全球芯片危机结束在即的预测。这场持续了几年的危机已经成为了智能手机行业和汽车制造业等相关行业头上不散的阴云。英特尔、高通和其他芯片制造公司不得不面对越来越多近对供应链到负面影响的因素：全球范围内发生的通胀；疫情导致的封锁；俄乌战争导致的供应链阻塞。而最近GPU价格下降则可能是打破笼罩在行业上空数年之久的“缺芯”乌云的一缕阳光。金融机构Baird在最近GPU价格下跌后将GPU制造厂商英伟达的评级下调至“中性”。2022年以来，英伟达的股价已经
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人工智能热潮激发了诸多领域的创新与成就，随着软硬件解决方案的日益成熟，行业生态的丰富性与包容性让元宇宙及其重要组成部分——数字人受到了前所未有的关注。NVIDIA RTX GPU的强劲算力能够满足数字人的大规模实时计算需求，通过海量数据赋予数字人以“生命力”。NVIDIA CloudXR则可以支持将数字人传输至用户的轻型终端设备，让数字人的呈现不再局限于高端物理工作站中。平行云科技有限公司（以下简称为“平行云”）借助NVIDIA CloudXR和RTX GPU，让能够在线访问的超写实、高智能数字人 Jud
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本文中，英特尔院士 Aditya Navale 将分享图形处理器从实现更好的像素绘制到解决人类复杂计算挑战的演进历程。- Aditya Navale，英特尔院士，GPU 核心 IP 架构总监事实上，我们和大家一样期待英特尔进军独立显卡市场。英特尔院士 Aditya Navale 表示：“我一直希望英特尔能够进入独显市场。”Aditya Navale 在英特尔工作了 30 年，其中 20 多年都深耕于图形技术。不久前，英特尔发布了英特尔锐炫™ 移动端独立显卡，并将在今年推出应用于台式机的独立显卡。这标志着英
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4 月 25 日消息，根据爆料者 @Moore's Law is Dead 的最新消息，下一代 NVIDIA GeForce RTX 40 系列游戏显卡采用的 Ada Lovelace GPU 核心基于台积电 4nm 工艺制造，在节点上要比 AMD 的 RDNA 3 更有优势。在过去的几年里，台积电的 N5 节点几乎被苹果芯片独揽。但随着台积电产能逐渐增加，开始有越来越多的公司采用新的工艺技术，台积电也被迫努力提高其产能。根据 DigiTimes 的一份报告，台积电今年将增加其 N5 产能约 25
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NVIDIA 是一提到显卡就会想到的第一个名字，它在设计高级硅片的同时在许多领域投入了大量时间。这家科技巨头正在寻找使用其生产的硅来改进芯片设计过程的方法。绿色团队预计集成电路设计的复杂性将在未来几年呈指数级增长。这就是为什么利用 GPU 计算单元的力量将很快从一个有趣的实验室实验转变为所有芯片制造商的必需品。NVIDIA 首席科学家兼研究高级副总裁 Bill Dally 在今年的GPU 技术大会 (GTC)上谈了很多关于使用 GPU 来加速现代 GPU 和其他 SoC 背后的设计过程的各个阶段的问题。N
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我们预计 NVIDIA 将在今年秋天发布其代号为 Ada Lovelace 的下一代 GPU 系列。这就是该公司及其生产合作伙伴测试新图形处理器的时候了。GPU 泄漏的重要来源Kopite7Kimi表示，这些测试过程已经开始。通常，GPU 的开发过程需要一年多的时间。因此，根据目前的表格，NVIDIA 应该在去年夏天就购买了 AD102 处理器的第一批样品。但是，芯片和驱动程序和驱动程序现在应该已经准备好了。过去的泄漏表明，这家科技巨头将通过RTX 4000 系列最大限度地提高性能。但是，我们预计功耗会出
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芯研所4月24日消息，Intel推出Arc游戏显卡之后，GPU显卡市场的格局已经改变了，由原来的AMD、NVIDIA两家争霸变成了三国战，Intel竞争准备开发全新的3D游戏技术，比两家现在的光线追踪技术还要厉害。Intel的这个项目由加速计算及图形部门的副总裁Anton Kaplanyan领导，他也是一位GPU技术大牛，去年加入Intel，之前在Facebook的首席科学家，从事超级神经采样方面的研究，多年来都是在研发计算机图形学，涉及神经渲染、游戏引擎等等。不过他最引人注目的从业经历是在NVIDIA，
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在过去的两年里，边缘人工智能（Edge AI）实现了加速发展，这主要得益于小型化神经网络架构的进步，从而可以在微控制器级（MCU）的器件上实现高精度。这增加了边缘AI 应用和设备的数量，这些应用和设备可以通过这项技术以较低的成本实现。这方面的一个示例就是关键字识别，它已经成为智能家居设备交互的标准方式。边缘AI 可以体现为多种形态，从非常小型的、低功耗的推理引擎，到高功耗的、具有特定功能的、与基站或智慧城市视频监控等数据源同处一方的大型方案。在这些更大型的装置中，异构架构（即针对特定任务的专业加速器）正在
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根据 IDC 最新《全球人工智能支出指南》研究指出，亚太地区(不含日本)在 AI 系统方面的支出将从2022年的176亿美元，增加到2025年的约320亿美元。2020-2025期间的年复合成长率（CAGR）为25.2%。其中，硬件将占AI支出的49.8%以上。而台湾在人工智能技术的预算支出2022年将达3.65亿美元，以金融服务、制造与零售流通业的需求最高。 IDC亚太区认知计算/人工智能副研究总监Jessie Danqing Cai表示：「疫情引起的许多变化将持续下去，我们预计远程或非接触式
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当人们在75年前使用宝丽来 (Polaroid ) 相机拍摄出世界上第一张实时成像照片时，便是一项以逼真 2D 影像迅速捕捉 3D 世界画面的创举。时至今日，人工智能 (AI) 研究人员反将此作法倒转过来，亦即在几秒钟内将一组静态影像变成数字 3D 场景。 NVIDIA Research 透过人工智能，在一瞬间将 2D 平面照片变成 3D 立体场景这项称为逆向渲染 (inverse rendering) 的过程，利用 AI 来预估光线在真实世界中的表现，让研究人员能利用从不同角度拍摄的少量 2D
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3月31日消息，经过长达五年的努力，英特尔在研发独立图形处理器（GPU）方面的工作终于取得了成果，该公司于美国当地时间周三发布了首批专为笔记本电脑视频游戏设计的新产品。 这款新的图形处理器被称为Arc 3，虽然芯片本身将用于笔记本电脑，但其背后的技术已经远远超出了视频游戏的用途。英特尔客户图形产品和解决方案副总裁罗杰·钱德勒（Roger Chandler）表示，Arc的架构、人工智能（AI）处理能力和支持软件将由英特尔服务器和PC业务部门共享。每个单元将能够采用共同的构建模块，然后将这种技术提炼成针
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Imagination Technologies在“2022游戏开发者大会（GDC 2022）”上推出了其下一代移动游戏图形处理解决方案。借助于Open 3D Engine（O3DE）的开源跨平台3D引擎，Imagination运行了采用硬件加速的全域光照光线追踪解决方案，它可用于未来的零售设备。Imagination的PowerVR开源GPU驱动程序已经被Mesa 3D图形库所接受，开启了为Kernel贡献代码的进程。这是为开发者创建开放生态系统方面的一个重要里程碑。此外，Imagination还宣布与
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在3月23日举行的GTC 大会上，英伟达正式宣布推出采用 NVIDIA Hopper 架构的新一代加速计算平台，同时发布其首款基于 Hopper 架构的 GPU — NVIDIA H100。根据英伟达介绍，H100 NVIDIA GPU带来了六项突破性创新：第一，世界最先进的芯片。英伟达表示，H100 由 800 亿个晶体管构建而成，这些晶体管采用了专为 NVIDIA 加速计算需求设计的尖端的 TSMC 4N 工艺。同时，H100 是首款支持 PCIe 5.0 的 GPU，也是首款采用 HBM3 的 GP
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Super Micro宣布推出一项革命性技术–通用 GPU 服务器，其可简化大规模 GPU 部署，设计符合未来需求，甚至支持尚未公开的技术，将为资源节约型服务器提供最大弹性。 Supermicro推突破性通用GPU系统，支持所有主要CPU、GPU和Fabric架构通用 GPU 系统架构结合支持多种 GPU 外形尺寸、CPU 选择、储存和网络选项的最新技术，整体经过优化，可提供拥有独特设定和高度可扩充的系统，并针对每位客户的特定人工智能（AI）、机器学习（ML）和高效能运算（HPC）应用程序进行优
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AI芯片主要承担推断任务，通过将终端设备上的传感器（麦克风阵列、摄像头等）收集的数据代入训练好的模型推理得出推断结果。由于终端场景多种多样各不相同，对于算力和能耗等性能需求也有大有小，应用于终端芯片需要针对特殊场景进行针对性设计以实现最优解方案，最终实现有时间关联度的三维处理能力，这将实现更深层次的产业链升级，是设计、制造、封测和设备材料，以及软件环境的全产业链协同升级过程。相比于传统CPU服务器，在提供相同算力情况下，GPU服务器在成本、空间占用和能耗分别为传统方案的1/8、1/15和1/8。人工智能服
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