- 中国“缺芯”是不争的事实，因此在政策和资本的支持下国内正在大力发展集成电路产业。相比自主研发x86 CPU的上海兆芯，自称是目前国内唯—成功自主研发国产化图形处理芯片(GPU)并产业化的景嘉微电子的知名度低很多。景嘉微本周一发布公告称下一款图形处理芯片已完成流片、封装阶段工作，目前已经顺利完成基本的功能测试，测试结果符合设计要求。 无论是在CPU还是GPU市场都是巨头垄断，CPU市场英特尔统治多年，AMD正在迎来转机，GPU市场英伟达独占鳌头，不过AMD在去年第四季度抢占了一些英伟达的市场份额。当然
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GPU 上海兆芯
- 过去15年来，科技公司不断探索为无线感测器网路和其他须要利用网际网路的可连接设备开发使用网际网路协定(IP)的软体解决方案。近几年，所出现最可行的
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ZigBee IP 感测器
- 如果你翻阅词典，你会发现，对于ldquo;多媒体技术rdquo;的表述是mdash;mdash;通过计算机对文字、数据、图形、图像、视频、音频等多种媒体信息进行
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图形处理 图形计算 GPU CPU ARM
- 随着AI市场的兴起，近年来各业界精英在GPU上持续发力，不断推出全新的产品。新产品在计算能力提升的同时，其芯片面积也已经屡创新高，甚至逼近了制程和成本的平衡极限。前不久，一款超级计算机的发布，让人哗然，人们震惊的是其拥有16颗Volta GPU所展现的强大的计算能力，16核GPU可提供高达2PFLOPS的深度学习计算能力，成为目前AI业界的最强者。 这16颗Tesla V100的GPU连接在一起，并发挥出如此强大的计算能力的的核心当属NVLink 2和NVSwitch。 1、NVLINK 随着开
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AI GPU
- 基于物联网的照明控制系统以ZigBee、单片机、传感器、C#和PHP程序设计为主要技术手段，包括照明控制单元、ZigBee无线传输层(含网关)、PC展示及控制层
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物联网 照明控制 ZigBee TCP／IP 客户端
- 前不久，一款超级计算机的发布，让人哗然，人们震惊的是其拥有16颗Volta GPU所展现的强大的计算能力，16核GPU可提供高达2PFLOPS的深度学习计算能力，成为目前AI业界的最强者。
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AI GPU NVLINK
- 从零起步，想要突破专利的壁垒和生态的束缚，国内自研GPU的企业需要走的路还很长。
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华为 GPU
- 虽然大家期盼的新一代GeForce游戏显卡还没来，但是已近在咫尺，作为其亲兄弟的Quadro专业显卡已经率先升级换代，而且是前所未有的革命性提升!
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NVIDIA 显卡 GPU
- 最近几年，深度学习成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域中所最常使用的技术，被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和
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FPGA GPU GPP 深度学习
- 在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系统板上，仅有为数不多的几种电源管理相关的设计挑战，但是由于需要反复调试，所以这类挑战可能使系统的推出时间严重滞后
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FPGA GPU ASIC 电源管理
- 网络由下往上分为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。通过初步的了解，我知道IP协议对应于网络层，TCP协议对应于传输层，而
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TCP/IP Http Socket
- Voronoi图是一种空间分割算法。其是对空间中的n个离散点而言的，它将平面分割为n个区域，每个区域包括一个点，此区域是到该点距离最近的点的集合。由于
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GPU 并行Voronoi 图栅格
- 图形处理单元(或简称GPU)会负责处理从PC内部传送到所连接显示器的所有内容，无论你在玩游戏、编辑视频或只是盯着桌面的壁纸，所有显示器中显示的图像
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GPU 图形处理单元
- 今年，我国已经开始全面推动IPv6的部署。今年4月，工业和信息化部发布了关于贯彻落实《推进互联网协议第六版(IPv6)规模部署行动计划》的通知。据预测，中国IPv6用户数将在2018年末达到2亿，至2020年末达到5亿，2025年中国IPv6用户规模将达到世界第一。 国内云服务商也在加快IPv6的建设，例如阿里云在6月份宣布了联合三大运营商全面对外提供IPv6服务，随后腾讯云、金山云等也相继推出了IPv6的部署计划。 中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨曾提供一组数据显示，截至2018年上半
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阿里云 IP IPv6
- 智能时代就要到来，芯片市场格局一变再变。两个典型例子：引领处理器市场 40 多年的英特尔 2015 年底收购完 Altera，今年 4 月就宣布计划裁员 1.2 万;另一方面，GPU 巨头英伟达今年 3 月推出加速人工智能和深度学习的芯片 Tesla P100，投入研发经费超过 20 亿美元，据《华尔街日报》报道，今年 5 月英伟达售出的 GPU 比去年同月增长 62%，公司当前市值 240 亿美元。 深度学习应用大量涌现使超级计算机的架构逐渐向深度学习应用优化，从传统 CPU 为主 GPU 为辅的
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AI TPU GPU FPGA
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