长久以来，AI(人工智能)都还只是概念，但最近的科技突破已经可以使之深入渗透到生活之中。当下，AI技术的发展已经到了行业广泛应用的时间点，当前世界主要经济体的政府部门都已经开始行动，中国亦不例外。而中国广大的看上去离AI距离很远的传统企业，尤其需要尽快行动起来。
放眼全球的人工智能领域，中美英是最领先的三个国家，其他国家也不甘落后。三国政府对AI产业发展都有相当的政策支持，希望可以取得产业发展的相对竞争优势。
英国方面，去年11月，英国政府曾发布人工智能报告，希望借助人工智能的创新优势提升
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AI 人工智能
1975年的夏天，比尔盖兹与PaulAllen创办的微软(Microsoft)开发了Altair8800电脑使用的BASIC程式语言版本，然后发展成为目前的科技巨头微软，现在微软打算重现当年的策略，使用量子力学的强大电脑处理资料，再次取得科技革命的优势。根据Wired报导，微软在开发量子硬件的脚步虽然落后科技巨头Google和IBM，但执行长SatyaNadella日前举行的Ignite企业客户大会上宣布，微软将释出量子电脑使用的新程式语言，盼能在能源和医学上有所突破，解决人类面临的大挑战。Nadel
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随着AI越来越擅长操控我们，我发现人们乐于将自己的生活交给未来算法来管理。我们可能很快就会看到，人类与AI的角色可能发生转换，AI利用人类作为有机机器人来实现其目标。
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面部识别 AI
在推出麒麟970处理器后，华为曾经多次嘲讽苹果，表示Mate 10才是“真正的AI手机”。另一方面，高通、三星也在加强对AI技术的部署。看起来，巨头开始争相卡位移动AI芯片，有望开启智能手机的新时代。
巨头的移动AI芯片卡位战
从现阶段来看，华为和苹果率先迈出了移动AI芯片步伐，三星和高通则慢了一拍。根据官" />
华为Mate 10系列如期而至，其中最亮眼的莫过于搭载人工智能(AI)技术的麒麟970处理器，其NPU(神经网络处理单元)专门应对AI计算需求，可进一步提升手机端的AI处理能力。苹果也是AI芯片的重要玩家，这家公司推出的iPhone 8/ 8 Plus和iPhone X智能手机，已经搭载了A11仿生芯片，号称iPhone上有史以来最强大、最智能的芯片。
在推出麒麟970处理器后，华为曾经多次嘲讽苹果，表示Mate 10才是“真正的AI手机”。另一方面，高通、三星也在加
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AI 华为
放眼全球的人工智能领域，中美英是最领先的三个国家，其他国家也不甘落后。三国政府对AI产业发展都有相当的政策支持，希望可以取得产业发展的相对竞争优势。
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对于华为芯片来说，上个月发布的麒麟970也成为了华为在智能终端芯片领域迈入无人区第一步!
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麒麟970 AI
硬件“六连发”，坊间最多的观点是谷歌终于“硬起来”了。尤其是对新款智能手机Pixel 2系列的赞誉，恍惚间让谷歌在硬件上真的有一股硬气隐现。
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这款新产品加速了NVIDIA汽车领域的发展，Goldman 预计到2030年出租车/租车行业市场将达到2850亿美元。
据了解，NVIDIA汽车业务是2018财年第二季度收入最小的贡献者，只有1.42亿美元。当NVIDIA明年开始供货Drive PX Pegasus，那么该部门的收入将会有大幅度增长。Drive PX Pegasus是展现NVIDIA野心的车载数据中心级处理器，适用于5级(全自动)无人驾驶出租车。在NVIDIA DRIVE PX平台现有的225家合作伙
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NVIDIA GPU
相比GPU和GPP，FPGA是深度学习的未来？-相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来，FPGA将有效地适应深度学习的发展趋势，从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。
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机器学习 FPGA GPU GPP
GPU的作用及工作原理- 在上一篇文章《什么是GPU？GPU有什么用？》曾提及可编程着色器，可编程着色器对于 3D 游戏的设计者来说可谓有巨大的优点，不过同时也给 GPU 工程师带来了一些和 CPU 类似的有趣的问题。因需要发送指令（instruction）运行，解码（decode）和执行指令（execute）过程必不可少，而着色器代码中判断语句和循环语句也会引起执行次序的小问题等等。
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GPU 处理器 电源
科普：深度解析GPU 知道不一定就懂-除了 CPU（中央处理器）以外，SoC（System On a Chip：片上系统）另一个重要的组成部分是图像处理单元（Graphical Processing Unit），就是俗称的 GPU。大家或许都知道玩 3D 游戏少不了它，但具体发挥什么作用也许说不清楚，这回我们就来揭开 GPU 的神秘面纱。
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GPU CPU ARM
谷歌的TPU芯片是如何演进而来的？-Google I/O是由Google举行的网络开发者年会，讨论的焦点是用Google和开放网络技术开发网络应用。这个年会自2008年开始举办，到今年已经是举办的第9届了。
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谷歌 TPU AI
如何使用FPGA加速机器学习算法- 当前，AI因为其CNN（卷积神经网络）算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程师）在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
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FPGA GPU AuvizDNN
揭秘GPU是如何影响VR体验的-今年4月，VR行业迎来了全球首个VR技术标准——20ms延时、75Hz以上刷新率及1K以上陀螺仪刷新率，这一标准的出炉就意味着VR头盔的游戏规则就此改变了，刚好符合标准的我们称之为低端VR，没达到标准的一律被划到山寨行列。
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GPU VR
多核处理器会取代FPGA吗？-有人认为诸如图形处理器（GPU）和Tilera处理器等多核处理器在某些应用中正逐步替代现场可编程门陈列（FPGA）。理由是这些多核处理器的处理性能要高很多，例如，由于GPU起初主要负责图形绘制，因此，其尤其善于处理单精度（SP）及（某种情况下）双精度（DP）浮点（FP）运算。
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