- 显卡玩家必备软件GPU-Z今天升级到最新的2.25.0版本,继续支持新硬件、增加新功能、修复Bug,其中特别有趣的就是增加了更多API支持状态显示,包括DirectX RayTracing光线追踪、Vulkan、OpenGL、DirectML机器学习等。
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AMD 英伟达 显卡 GPU-Z 光线追踪
- 长沙景嘉微是国内专攻GPU显卡芯片的公司,此前研发的景美JM5400系列GPU已经实现了军用飞机上的替代。该公司最新表示,JM5400的继任者JM7200系列已经获得了部分订单,下一代GPU芯片JM9系列也在预研中,此前资料显示JM9系列GPU性能不低于GTX 1080显卡。景嘉微公司今天发布了2019年上半年度财报,营收为2.57亿元,同比增长34.54%,主要原因是公司图形显控领域和小型专用化雷达领域产品销售增长所致;实现归属于上市公司股东的净利润7680.65万元,同比增长23.33%;经营活动产生
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GPU
- AMD的7nm处理器今年已经有锐龙3000及EPYC 7002系列了,现在就剩下7nm APU发了,今年台北电脑展期间推出的是Picasso系列的锐龙3000 APU,还是12nm工艺的,而7nm的锐龙4000系列APU代号Renoir(雷诺阿)。
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APU 锐龙 Vega 10 GPU
- 据台湾地区《电子时报》报道,过去10年华为坚持自主研发芯片的大计,已由旗下海思完成大半。不过近期在台湾半导体上、下游产业链中流传,面对当前的局势变化,华为已经将坚持自主研发芯片的大计进行了升级。
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海思 CPU GPU
- 时隔一个多月,著名显卡监测软件GPU-Z升级到了2.23.0版本,这是一次重大升级,更新内容十分丰富,包括对新卡的支持和改进,以及大量问题的修复。上个版本初步支持了AMD RX 5700 7nm显卡,这次做了改进和完善,可以更好地识别,同时可以检测出RTX 2060 Super、RTX 2070 Super的不同版本,它们俩都有三个不同的设备ID。来看完整的更新日志:- 改进支持AMD RX 5700- 增加支持监测RTX 2060 Super、RTX 2070 Super更多版本-新增支持NVIDIA
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显卡 软件 GPU-ZRX 5700
- 在CPU处理器领域,国产已经涉足了ARM、MIPS甚至X86等多种指令集架构,不论自研还是授权都已经有所成就,但在GPU领域,国内厂商面对AMD、NVIDIA两座大山恐怕连影都追不上。GPU市场的门槛太高,所以国内搞GPU自主研发的公司也有不少,但是作出成绩的不多,长沙景嘉微公司以军用GPU起家,此前研发的JM5400 GPU已经实现了军用领域的国产替代。根据资料,长沙景嘉微电子股份有限公司成立于2006年4月,是国内军用图像险控龙头企业,主要产品为军用图形险控、小型专用雷达领域的核心模组及系统产品,拥有
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显卡 国产 GPU
- 据外媒报道,三星在本周电话会议上分享了有关AMD GPU IP许可的部分细节。
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AMD 三星 GPU
- 据《韩国先驱报》网站报道,英伟达今日证实,已与三星电子达成合作协议,由三星电子为其代工生产下一代图形处理器(GPU)。
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英伟达 三星电子 GPU
- 日前AMD发表7纳米制程Navi架构RX 5700系列显示卡之后,竞争对手英伟达(NVIDIA)2019年恐怕也会像英特尔(Intel)要面对AMD的竞争压力。藉由7纳米制程Navi架构RX 5700系列显示卡发表,AMD在游戏卡、资料中心等市场更有与NVIDIA一较长短的筹码。
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英伟达 AMD GPU
- GPU显卡识别必备工具GPU-Z今天发布了最新版2.19.0,更新幅度相当大,尤其是增加了对尚未发布的AMD锐龙3000系列新一代APU的支持,代号为Picasso(毕加索),另外还支持新发布的GTX 16系列。
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PC软件 GPU-Z 锐龙
- 阿里云发布了GPU云产品vGN5i,该产品针对轻量级GPU计算应用场景
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阿里云 GPU
- 尽管自己的下一代GPU芯片要到明年才会推出,但在本周开幕的GPU Technology
Conference(GTC)大会上,Nvidia把重点放在了一系列新设备和新服务上,旨在巩固自身芯片在计算机图形、数据科学和人工智能等领域的领先地位。 本周在美国圣克拉拉举行的年度GTC大会上,Nvidia推出了旨在加速数据科学的工作站新产品,以及基于RTX实时光线追踪技术的服务器新产品。RTX是Nvidia去年底推出的一项技术,用于提供电影级质量的图像,以制作视频游戏、虚拟现实和增强现实。 这次新推
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Nvidia GPU
- 曾是弃儿的人工智能,如今,已经蓬勃发展了很长一段时间了。现在,人们对提供高性能视觉识别、匹配或甚至超越人类技能的产品和技术产生了浓厚的兴趣和投资。同样,语音和音频识别正变得越来越普遍,我们甚至开始看到更专业的应用,比如在半导体设计中加入优化的物理设计。我们被人工智能的各种可能性所迷惑了,但往往不太清楚的是投资真正流向了哪里,也不知道什么是雄心,什么是炒作,什么是现实。 现在我们有多种方法可以解决这个问题,例如按实际运用或执行的项目来进行划分。我们拥有独特的视角,因为我们的互联技术被运用于许多定制的人
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AI GPU
- 2019 ISSCC 大会于2月17—21日在美国旧金山开幕,Facebook 首席 AI 科学家 Yann LeCun 在会上发表了主题演讲「深度学习硬件:过去、现在和未来」,详细介绍了深度学习研究的发展将如何影响未来硬件架构。
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深度学习 GPU
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