10月25日凌晨，AMD 2017财年第三季度财报正式出炉。财报显示，AMD第三季度营收为16.4亿美元，同比增长24.4%，相比去年同期亏损4.06亿美元，成功实现扭亏。
10月5日，英特尔正式发布了第8代处理器“Coffee Lake”，8代CPU依旧采用14nm工艺，但其性能相比上一代产品提升了50%-100%之多。这一代产品也被网友戏称为AMD Ryzen系列的“终结者”。
花旗银行分析师克里斯托弗·丹尼表示，英特尔推出
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AMD 英特尔
评测：采用AMD APU平台的联想启天M5800——均衡+全能-对于联想启天系列，我们都已经非常熟悉了，这一针对行业、企业、政府及教育市场的商用PC品牌拥有深厚的历史底蕴。正因为如此，当我们拿到这台采用AMD APU平台的联想启天M5800-N000的时候，才会充满好奇：AMD APU会为商用PC带来怎样的变化？
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AMD CPU 联想
北京时间10月25日凌晨消息，AMD今天公布了2017财年第三季度财报。报告显示，AMD第三季度营收为16.4亿美元，高于去年同期的13.1亿美元以及上一季度的12.2亿美元;净利润为7100万美元，相比之下去年同期的净亏损为4.06亿美元，上一季度的净亏损为1600万美元。AMD第三季度业绩超出华尔街分析师此前预期，并上调了2017财年全年的业绩展望，但该公司预计第四季度营收将环比下降，其盘后股价暴跌逾10%。
在截至9月30日的这一财季，AMD的净利润为7100万美元，每股收益为0.07美元
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AMD
功耗、成本、降低商业风险和信息安全风险也是龙芯开发自己桥片的重要原因，但在桥片和GPU上彻底实现了完全自主化，打通了CPU产业链上每一个环节，尽管龙芯的长征之路还很漫长。
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龙芯 GPU
高性能MCU解决方案可实现汽车驾驶舱里的智能世界-随着车载信息系统的高度发展，HMI功能强且精度高的显示器的需求应运而生，汽车驾驶座正在向“综合驾驶舱”发展。瑞萨电子与车载信息系统的发展同步提供能实现更高性能和高功能的“R-Car”，并且为对应因汽车的档次和区域的不同功能要求，正在进行R-Car E2、R-Car M2、R-Car H2 3种档次的展开。本文主要针对后两者解决方案在车载信息上的一些优势特点做了简要介绍。
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瑞萨电子 MCU GPU R-Car
工程师分享：基于FPGA的GPU原型优化设计-Synopsys所做的第一步是启动一个概念验证项目。这个项目为Imagination的PowerVR Series6 GPU展示了基于FPGA的原型设计。
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FPGA GPU 智能硬件
什么是异构多处理系统，为什么需要异构多处理系统- 早期嵌入式处理系统通常由一个微控制器和一系列外设构成。这些系统通常用来完成获取少量数据、处理数据、做出决策、基于决策结果输出信息等工作。在某些情况下会实现简单的人机交互接口如读取键盘并显示结果。处理需求、同时产生需求，以现在的标准来看似乎微不足道。
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嵌入式 处理器 GPU
AMD在过去多次曾经讨论过，VR和AR将成为技术领域的下一件大事，然而看起来在这个领域并没有做什么。
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AMD VR
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
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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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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