提到显示芯片，我们首先想到的是英伟达，没错，显示芯片就是一个垄断的行业。显示芯片是显卡的核心芯片，它的性能好坏直接决定了显卡性能的好坏，它的主要任务就是处理系统输入的视频信息并将其进行构建、渲染等工作。显示主芯片的性能直接决定了显示卡性能的高低。不同的显示芯片，不论从内部结构还是其性能，都存在着差异，而其价格差别也很大。
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显示芯片，NVIDIA
CES2019美国消费性电子展即将到来，就是本月的美国时间8日-11日，在拉斯维加斯这个漂亮的地方。这不，吸引了不少半导体厂子来凑热闹。当然，就少不了英特尔、AMD、NVIDIA英伟达、高通、联发科等半导体玩家。我看到工商时报记者报道说，这些半导体厂子都会在这个会上宣布自己的新5G方案、布局，以及人工智能AI、高性能计算HPC等新东东。
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英特尔 AMD NVIDIA
MathWorks 今天宣布为 DGX 系统和其他支持 NGC 平台，基于 NVIDIA GPU Cloud (NGC) 容器注册表提供新的 GPU 加速容器。研发人员现在可以利用 NVIDIA DGX 系统中或受支持云服务提供商的多个 GPU ，或选择 PC 和工作站上的 NVIDIA GPU，应用 MATLAB 中的深度学习工作流程。 构建 AI 解决方案的研发人员需要访问云和 HPC 资源，最大限度地缩短训练时间。利用来自 NGC 的 GPU 来加速 MATLAB 容器，用户能够大大加快深度学
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MathWorks NVIDIA
Turing图灵架构带来了前所未有的实时光线追踪等全新特性，NVIDIA CEO黄仁勋称之为2006年引入CUDA统一渲染核心以来最大的革命，甚至是近20年来计算机图形行业最大的飞跃之一。 现在，NVIDIA已经正式公布了图灵架构的SDK开发包，开发者们可以尽情挖掘这一革命性架构了。 图灵SDK的内容十分丰富，包含深度学习SDK、NVIDIA RTX、NVIDIA VRWorks和诸多开发工具。 深度学习SDK又可以分为五个部分，其中CUDA 10完全支持图灵GPU，内含性能优化库、新的同步任务
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NVIDIA SDK
8月27日，英特尔已经是x86服务器市场的垄断者，成功遮住了双眼，它忽视了移动设备的崛起，对GPU加速系统大爆炸反应迟钝，最终，当奄奄一息的AI再获新生、变成一个前景可观的市场时，Nvidia成为主角，英特尔落选。 AI就是下一代计算，Nvidia制定了清晰的AI战略，它用历史数据来认证自己的观点：GPU已经打破摩尔定律设置的障碍。有些人甚至开始高呼“黄仁勋定律”。黄仁勋正是Nvidia的创始人。在过去3年里，Nvidia营收翻了一倍，股价更是上涨10倍。 以前，在英特尔眼里Nvidia只是小角色
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Nvidia 英特尔 AI
SIGGRAPH2018大会期间，Intel Graphics官推发布了一段最新视频，最后落脚是“In 2020，We will set our graphics free，and that's just the beginning“，也就是再次强调，Intel将在2020年发布独立显卡产品，而且不是打一枪就走。 从预览的轮廓来看，和目前的独显甚至Xeon加速卡如出一辙，依然采用PCIe接口(有可能上5.0规范?)。有网友说独显是很薄的单槽，但渲染图也仅供参考了。 有趣的是，在视频下方，从
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NVIDIA AMD Intel 独立显卡
根据渠道商曝光的消息，众多显卡厂商正在探讨由于汇率问题而带来的成本提升的问题，同时计划对现有的显卡进行涨价处理，以抵消成本上涨所带来的影响。
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Nvidia Quadro 显卡
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
经济学中，供需影响价格是一则基本定理。有望在8月20日于德国科隆发布的NVIDIA新一代GeForce显卡此前就传出不会便宜，一是因为10系库存量不低，二是GDDR6显存产能不高导致采购价高。现在在GDDR6显存这点上，又有形势上的新变化。 据EE Times报道，除了PC客户，GDDR6显存芯片的生产商们开始感受到来自汽车自动驾驶、AR/VR硬件、视频处理芯片、数据中心/网页应用、加密货币、AI/ML产品公司的日益增长的需求。 GDDR显存芯片的优势在于极高的频率(速度)、带宽，在现在这个流媒体
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GDDR6 NVIDIA
为了提升渲染画质，GPU显卡厂商们一直在尝试各种技术，最普遍的就是AA抗锯齿，而最有未来的当属光线追踪(Ray Tracing)，NVIDIA则要把它们俩融合在一起! NVIDIA官方公布的一份研究文档中，提到了“适应性时间抗锯齿”(Adaptive Temporal Antialiasing)，简称ATAA，也就是之前时间抗锯齿(TAA)的升级版，引入了光线追踪技术，可以克服之前存在的动态场景中抗锯齿效果低下的缺陷。 NVIDIA宣称，使用Titan V显卡在虚幻引擎4上的测试结果显示，ATAA
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NVIDIA GPU
无人驾驶作为未来最有“钱景”的领域之一，除了像谷歌 Waymo、通用 Cruise 这种科技企业玩家，传统主机厂们自然也不愿意放掉这么大一块蛋糕。
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NVIDIA 博世 戴姆勒
随着医疗保健行业与数据采集技术的发展，AI技术与生物医疗产业的结合呈现出巨大潜力，不仅在制药领域中的取得了许多突破，在生物抗衰老的相关问题上也开始推进更深层的研究。 自古以来，中国流传着长生不老，求仙问药的故事。一家总部位于美国巴尔的摩的医疗与生物信息公司Insilico Medicine正在让这些神话故事的场景走进现实。 2014年，Insilico Medicine由创始人Alexander Zhavoronkov成立。该公司专注于运用AI技术发现新药，延长寿命，致力于个人健康管理和老龄化问题
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AI NVIDIA
为加速人工智能(AI)发展，并因应未来日益繁重的运算需求，NVIDIA于“GTC Taiwan 2018”大会上宣布推出专为AI与高效能运算打造的单一整合运算平台--NVIDIA HGX-2。该产品透过2 Petaflops计算能力提升AI运算效能，并已获多家电脑/服务器制造商，如华硕、宏碁、云达、联想等采用。 NVIDIA 创办人暨执行长黄仁勋于会主题演讲时表示，随着运算需求急速攀升，扩充CPU的作法已经不合时宜，且打造高效能运算(HPC)和AI的服务器复杂度不停攀升，几乎已到了系统设计的极限;而
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NVIDIA HGX-2
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
日前英伟达研究人员公布一项研究，英伟达研究人员利用人工智能与深度学习，让工业机器人通过观察人类执行简单任务。根据英伟达介绍，深度学习和人工智能能改善机器人与人之间的沟通并能协同合作。 英伟达在澳大利亚布里斯班举办的一场会议上介绍了该机器人学习人类的论文。研究人员通过训练由NVIDIA Titan X GPU驱动的神经网络，通过机器人学习人类的行为完成任务，这一算法可以让机器人通过摄像头判断物体与位置的关系，然后神经网络会生成一个步骤序列阐释如何执行任务。 英伟达通过一段视频展示了该技术是如何教会机
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NVIDIA 深度学习
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