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國(guó)產(chǎn)最先進(jìn)GPU研發(fā)中性能可追GTX 1080顯卡

在CPU處理器領(lǐng)域，國(guó)產(chǎn)已經(jīng)涉足了ARM、MIPS甚至X86等多種指令集架構(gòu)，不論自研還是授權(quán)都已經(jīng)有所成就，但在GPU領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)廠商面對(duì)AMD、NVIDIA兩座大山恐怕連影都追不上。GPU市場(chǎng)的門檻太高，所以國(guó)內(nèi)搞GPU自主研發(fā)的公司也有不少，但是作出成績(jī)的不多，長(zhǎng)沙景嘉微公司以軍用GPU起家，此前研發(fā)的JM5400 GPU已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了軍用領(lǐng)域的國(guó)產(chǎn)替代。根據(jù)資料，長(zhǎng)沙景嘉微電子股份有限公司成立于2006年4月，是國(guó)內(nèi)軍用圖像險(xiǎn)控龍頭企業(yè)，主要產(chǎn)品為軍用圖形險(xiǎn)控、小型專用雷達(dá)領(lǐng)域的核心模組及系統(tǒng)產(chǎn)品，擁有
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AMD GPU新架構(gòu)加成！三星全新手機(jī)芯片安排上了

據(jù)外媒報(bào)道，三星在本周電話會(huì)議上分享了有關(guān)AMD GPU IP許可的部分細(xì)節(jié)。
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英偉達(dá)證實(shí)：下一代GPU將由三星電子代工

據(jù)《韓國(guó)先驅(qū)報(bào)》網(wǎng)站報(bào)道，英偉達(dá)今日證實(shí)，已與三星電子達(dá)成合作協(xié)議，由三星電子為其代工生產(chǎn)下一代圖形處理器（GPU）。
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英偉達(dá)Ampere首款7納米制程GPU預(yù)計(jì)2020年亮相

日前AMD發(fā)表7納米制程N(yùn)avi架構(gòu)RX 5700系列顯示卡之后，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手英偉達(dá)（NVIDIA）2019年恐怕也會(huì)像英特爾（Intel）要面對(duì)AMD的競(jìng)爭(zhēng)壓力。藉由7納米制程N(yùn)avi架構(gòu)RX 5700系列顯示卡發(fā)表，AMD在游戲卡、資料中心等市場(chǎng)更有與NVIDIA一較長(zhǎng)短的籌碼。
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GPU-Z 2.19.0發(fā)布：預(yù)告銳龍3000 APU、修復(fù)XP崩潰問題

GPU顯卡識(shí)別必備工具GPU-Z今天發(fā)布了最新版2.19.0，更新幅度相當(dāng)大，尤其是增加了對(duì)尚未發(fā)布的AMD銳龍3000系列新一代APU的支持，代號(hào)為Picasso(畢加索)，另外還支持新發(fā)布的GTX 16系列。
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不可忽視的英偉達(dá) GPU 與阿里「暖科技」AI 推理應(yīng)用的遍地開花

技術(shù)像暖流一樣浸潤(rùn)到日常使用中的每一寸發(fā)膚，可觸摸、可享受、可親近。
關(guān)鍵字：英偉達(dá) GPU 阿里巴巴 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)

阿里云發(fā)布GPU云產(chǎn)品vGN5i，51VR為該產(chǎn)品提供5G實(shí)時(shí)VR云渲染技術(shù)

阿里云發(fā)布了GPU云產(chǎn)品vGN5i，該產(chǎn)品針對(duì)輕量級(jí)GPU計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景
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Nvidia聚焦數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能鞏固其GPU芯片地位

　　盡管自己的下一代GPU芯片要到明年才會(huì)推出，但在本周開幕的GPU Technology Conference(GTC)大會(huì)上，Nvidia把重點(diǎn)放在了一系列新設(shè)備和新服務(wù)上，旨在鞏固自身芯片在計(jì)算機(jī)圖形、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能等領(lǐng)域的領(lǐng)先地位?！　　　”局茉诿绹?guó)圣克拉拉舉行的年度GTC大會(huì)上，Nvidia推出了旨在加速數(shù)據(jù)科學(xué)的工作站新產(chǎn)品，以及基于RTX實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)的服務(wù)器新產(chǎn)品。RTX是Nvidia去年底推出的一項(xiàng)技術(shù)，用于提供電影級(jí)質(zhì)量的圖像，以制作視頻游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)?！　∵@次新推
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一文了解AI芯片市場(chǎng)走向未來GPU收益或滑落第二

　　曾是棄兒的人工智能，如今，已經(jīng)蓬勃發(fā)展了很長(zhǎng)一段時(shí)間了?，F(xiàn)在，人們對(duì)提供高性能視覺識(shí)別、匹配或甚至超越人類技能的產(chǎn)品和技術(shù)產(chǎn)生了濃厚的興趣和投資。同樣，語音和音頻識(shí)別正變得越來越普遍，我們甚至開始看到更專業(yè)的應(yīng)用，比如在半導(dǎo)體設(shè)計(jì)中加入優(yōu)化的物理設(shè)計(jì)。我們被人工智能的各種可能性所迷惑了，但往往不太清楚的是投資真正流向了哪里，也不知道什么是雄心，什么是炒作，什么是現(xiàn)實(shí)。　　現(xiàn)在我們有多種方法可以解決這個(gè)問題，例如按實(shí)際運(yùn)用或執(zhí)行的項(xiàng)目來進(jìn)行劃分。我們擁有獨(dú)特的視角，因?yàn)槲覀兊幕ヂ?lián)技術(shù)被運(yùn)用于許多定制的人
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深度學(xué)習(xí)的發(fā)展會(huì)帶給硬件架構(gòu)怎樣的影響？

2019 ISSCC 大會(huì)于2月17—21日在美國(guó)舊金山開幕，F(xiàn)acebook 首席 AI 科學(xué)家 Yann LeCun 在會(huì)上發(fā)表了主題演講「深度學(xué)習(xí)硬件：過去、現(xiàn)在和未來」，詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)研究的發(fā)展將如何影響未來硬件架構(gòu)。
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深度學(xué)習(xí)首選GPU還是FPGA？

　　人工智能　　人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)?！　∪斯ぶ悄苁怯?jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”?！　∪斯ぶ悄芸?/li>
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英偉達(dá)暴跌：市值跌破千億美元，人工智能神話破滅？

華爾街對(duì)英偉達(dá)未來前景擔(dān)憂，昔日人工智能創(chuàng)造的神話也將面臨終結(jié)，全球各大科技巨頭進(jìn)入大調(diào)整階段。
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Imagination為各種GPU提供業(yè)界首個(gè)視覺無損圖像壓縮模塊以保障更低的內(nèi)存占用

　　Imagination Technologies宣布推出突破性的PowerVR PVRIC4，這是新一代功能強(qiáng)大的圖像壓縮技術(shù)，可協(xié)助為數(shù)字電視、智能手機(jī)和平板電腦等設(shè)備開發(fā)系統(tǒng)級(jí)芯片(SoC)的客戶降低成本，且不會(huì)出現(xiàn)明顯的圖像質(zhì)量損失。PVRIC4支持隨機(jī)訪問視覺無損圖像壓縮，確保帶寬和內(nèi)存占用節(jié)省至少50%，并使系統(tǒng)能夠克服性能的帶寬限制?！　magination以獨(dú)立IP模塊的方式為SoC制造商提供PVRIC4，以將其集成到他們的多媒體流水線(pipeline)中。該模塊已經(jīng)被Chips&a
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超深度學(xué)習(xí)介紹

　　2016年隨著AlphaGo戰(zhàn)勝全人類棋手，使世界為之震驚，歷史上從來沒有過，對(duì)于一個(gè)技術(shù)投入了世界上如此巨大的資源。國(guó)際大的IT公司利用這個(gè)契機(jī)，為了各自利益和取得世界人工智能的發(fā)展主導(dǎo)權(quán)，極力宣傳“深度學(xué)習(xí)模型”，把“深度學(xué)習(xí)模型”神化，同時(shí)又拋出了各種類型的“深度學(xué)習(xí)模型”的開源程序，以及大型GPU服務(wù)器。　　在這種勢(shì)力的推動(dòng)下，我國(guó)年輕的人工智能研究者只能在開源程序下研究，不了解“深度學(xué)習(xí)模型”的所以然，思想被限制?！　∑鋵?shí)，“深度學(xué)習(xí)模型”，存在著訓(xùn)練不可能得到最佳解，作為補(bǔ)救措施的SGD也
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GPU如何訓(xùn)練大批量模型？方法在這里

　　深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)集的規(guī)模增長(zhǎng)速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開始捉襟見肘，如果你的 GPU 連一個(gè)樣本都容不下，你要如何訓(xùn)練大批量模型?通過本文介紹的方法，我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個(gè)訓(xùn)練樣本大于 GPU 內(nèi)存時(shí)，在單個(gè)或多個(gè) GPU 服務(wù)器上訓(xùn)練模型。　　分布式計(jì)算　　2018 年的大部分時(shí)間我都在試圖訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)克服 GPU 極限。無論是在含有 1.5 億個(gè)參數(shù)的語言模型(如 OpenAI 的大型生成預(yù)訓(xùn)練 Transformer 或最近類似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬個(gè)元素輸入的元學(xué)習(xí)
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