- 在此次GTC Taiwan中，NVIDIA执行长黄仁勋期未来10年内，每年对于运算需求的规模将成长100倍，同时预期在摩尔定律逐渐衰减之下，全球前50大超级电脑的GPU运算量将在未来5年内成长15倍率，同时以GPU加速运算的方式将成为延展摩尔定律的主要模式。 黄仁勋在GTC Taiwan再次强调过去NVIDIA创造CUDA运算模式所带动加速效益，同时说明未来借由GPU加速运算的模式将会持续扩大，预期在2028年全球运算需求将等同1000万组Volta架构GPU所推动效能，若以传统通过多组CPU堆叠构
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NVIDIA GPU
- 咨询机构IDC近日发布的《2017年中国AI基础设施市场跟踪报告》显示，2017年，中国GPU服务器市场迎来爆发式增长，市场规模为5.65亿美元(约合35亿元人民币)，同比增长230.7%，约占中国X86服务器市场的6%。 该机构预测，未来五年GPU服务器市场仍将保持高速增长，2017～2022年复合增长率将超过43%。到2022年，GPU服务器的市场规模有望达到中国X86服务器市场整体规模的16%，将直接改变整个服务器市场的格局。 从厂商市场占有率来看，浪潮处于领先位置，曙光和新华三紧随其后。从
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AI GPU
- 富士通在正在进行的东京论坛2018活动中，展示了自家开发的深度学习芯片DLU和加速卡，富士通方面表示，DLU加速卡支持NVIDIA的CUDA框架，并可做到CUDA不需修改就能使用DLU，富士通表示DLU加速卡未来可以成为替代GPU加速卡的最好选择，并能挑战NVIDIA在这一领域的市场地位。
富士通表示，这款DLU将于明年初上市。此前在2016年，富士通就有消息传出要研发专门用于AI的芯片，据了解DLU使用的技术曾经用在超级计算机“京”上，富士通针对深度学习对其重新设计
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富士通 GPU
- GPU是替代不了CPU的，同样，CPU也替代不了GPU。如果形象点理解，GPU就像一群蚂蚁，这些蚂蚁都做着同样的事，而CPU就像一只猴子，这只猴子做着各种不同的事。从根本上说CPU和GPU它们的目的不同，且有不同侧重点，也有着不同的性能特性，在某些工作中CPU执行得更快，另一工作中或许GPU能更好。 当你需要对大量数据做同样的事情时，GPU更合适，当你需要对同一数据做很多事情时，CPU正好。 然而在实际应用中，后一种情形更多，也就是CPU更为灵活能胜任更多的任务。GPU能做什么?关于图形方面的以及
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GPU CPU
- 近年来，RISC-V作为一种新兴的开源处理器基础架构技术/标准，一度吸引众多业内人士关注，而由于其指令集精简、模块化，且易于允许扩充，其生态环境也迅速成长，包括谷歌、华为、微软、高通等许多业内知名公司都陆续加入RISC-V基金会。晶心科技早在2016年就作为创始会员之一加入了RISC-V基金会，并于近日，在京发布了其第一代基于RISC-V架构——AndeStar™ V5，并成为第一个采用 RISC-V的主流CPU IP公司。
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RISC-V，CPU IP，AndeStar™
- 北京时间3月28日凌晨，英伟达创始人&CEO黄仁勋在CTC 2018(英伟达CPU技术大会)上发表演讲，并发布了迄今最大的GPU——DGX-2。但令人震惊的是，黄仁勋紧接着宣布，暂定自动驾驶路测。
随后英伟达股价应声下跌3.8%。
高调发布史上最大GPU后，英伟达却宣布暂停自动驾驶研发
大会一开场，黄仁勋便推出光线追踪RTX技术(ray-tracing)，该技术可提供电影级画质的实时渲染，渲染出逼真的反射、折射和阴影画面。
随后，英伟达发
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英伟达 GPU
- Imagination Technologies宣布，推出PowerVR GPU 的性能分析工具PVRTune的新版本，它可为开发人员提供深度信息，来帮助他们充分了解其应用在移动与嵌入式设备上的动态。利用PVRTune 2018 Release 1中的新功能，开发人员可通过充分发挥底层硬件的功能来创建应用与游戏，进而能以可获得的最低功耗来实现最佳效能。
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Imagination，PowerVR GPU，性能分析工具
- 计算机发展到今天，已经大大改变了我们的生活，我们已经进入了智能化的时代。但要是想实现影视作品中那样充分互动的人工智能与人机互动系统，就不得不提到深度学习。 深度学习 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深
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GPU FPGA
- 目前大多数的机器学习是在处理器上完成的，大多数机器学习软件会针对GPU进行更多的优化，甚至有人认为学习加速必须在GPU上才能完成，但事实上无论是运行机器学习的处理器还是优化的深度学习框架，都不单只针对GPU，代号为“Skylake”的英特尔至强SP处理器就证明了这一点。
机器学习软件在英特尔至强SP系列白金版上的一系列基准测试性能表现与在GPU上非常相近，了解了底层架构之后，我们可以看到，在性能如此接近的情况下，使用GPU加速器更像是在购买一种“奢侈品&rdq
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深度学习 GPU
- 不管怎么说，积极的舆论总能给股票带来炒作的作用。
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AMD GPU
- CEVA，全球领先的智能和互联设备的信号处理IP授权许可厂商 发布面向客户端设备、智能家居和网络基础设施的全新RivieraWaves RW-AX系列802.11ax Wi-Fi知识产权(IP)产品。凭借在Wi-Fi IP领域的市场领导地位，CEVA成为第一家率先推出可授权802.11ax解决方案的企业，提供了一个全面平台，让客户将最新的Wi-Fi标准整合到其下一代产品设计中。 CEVA副总裁兼连接业务部总经理Aviv Malinovitch表示：“
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CEVA IP
- 无论是深度学习、虚拟现实还是加密货币，都代表着GPU计算的时代正在到来，这是一股超强的趋势。
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英伟达 GPU
- 每个人都在抱怨，英伟达的显卡又贵又难买。
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英伟达 GPU
- 经过实际验证的系统级芯片(SoC)互连IP的创新供应商Arteris IP今天宣布，在2017年，Arteris 公司的Ncore和FlexNoC互连半导体知识产权( IP)产品增加八个新的用户。在2017年增加的用戶中包括中国人工智能和机器学习技术的先驱寒武纪科技(Cambricon)和云天励飞(Intellifusion)，物联网安全和可信平台模块(Trusted Platform Module (TPM)供应商Nationz Technologies,以及五家尚未公开的客户。这个发展趋势与往年一
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Arteris IP
- 无论是新动力系统，车载信息娱乐系统，还是自动驾驶汽车，汽车技术都在以前所未有的速度迅猛发展。 新的颠覆性技术和行业参与者正在向传统的汽车概念发起挑战。明天的驾驶体验将与今天大不相同。 目前在某些地区已经出现了自动驾驶汽车，预计到2030年，路面上四分之一的汽车将在一定程度上实现自动驾驶。未来的驾驶舱会有什么样的变化?汽车和驾驶员是怎么沟通的? 驾驶员从驾驶责任中解脱出来，会给驾驶舱和信息娱乐系统的设计带来怎样的影响? 潜在的挑战 在2025年左右，汽车将实现完全的自动化，与今
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GPU HMI
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