在剛剛過去的2019年,國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)玩家們共同推動著AI芯片的車輪向前滾動。7nm芯片還未全面鋪開,5nm沖鋒的號角已經(jīng)吹響,在AI強(qiáng)勢侵入并顛覆各個傳統(tǒng)領(lǐng)域的同時,AI芯片的架構(gòu)創(chuàng)新持續(xù)發(fā)酵?!?/p>
在PC時代稱霸的英特爾,如今想要在人工智能時代,撼動英偉達(dá)的領(lǐng)導(dǎo)地位。2月3日,英特爾CEO鮑勃·斯旺在電話會議上透露,公司去年在人工智能方面創(chuàng)收38億美元。 相關(guān)營收激增,動作頻繁,加
4月9日消息 最近,三星Exynos芯片和驍龍芯片同類產(chǎn)品性能較量話題引發(fā)大量討論。一些憤怒的用戶甚至在網(wǎng)上提交了一份請愿書,建議三星完全放棄Exynos產(chǎn)品,而改用高通驍龍芯片。但是,韓國三星公司不
上個月,NVIDIA為RTX顯卡引入了可變速率超級采樣(VRSS)功能。該功能可以在節(jié)省GPU資源的情況下,在支持的VR游戲中應(yīng)用超級采樣。在近日發(fā)布的新驅(qū)動程序中,NVIDIA為五款新游戲增加
再過10天,NVIDIA CEO黃仁勛就要推出7nm安培(Ampere)架構(gòu)了。不過2020年的GTC可能不止于此,NVIDIA還有可能更新GPU路線圖,公布5nm Hopper(霍普)GPU,而它有可能是三星5nm EUV代工的。
Intel這兩年在制程工藝上遭遇諸多不順,10nm工藝至今仍僅限于低功耗移動平臺,性能相比于14nm有著天壤之別,尤其是何時登陸桌面讓人等得心焦。 事實上,Intel 10nm產(chǎn)品線還是相當(dāng)豐富的,而
驅(qū)動程序?qū)PU顯卡非常重要,就好像AMD/NVIDIA的顯卡升級驅(qū)動就能不同程度優(yōu)化性能一樣。現(xiàn)在安卓陣營中,高通也開始為驍龍855/865這樣的處理器開放驅(qū)動更新,允許用戶自行升級驅(qū)動。 3月底,
星期五早上,看了看Filecoin AMA (Ask Me Anything)。AMA的形式還是比較正式的,社區(qū)提出的問題,會經(jīng)過刪選確認(rèn)。Filecoin的創(chuàng)始人胡安回答了差不多100個問題。
Redmi定于今日在印度發(fā)布Note 9系列新機(jī),目前已經(jīng)曝光了Note9、Note9 Pro、Note9 Pro Max三款。 傳言Note9 Pro系列搭載的是驍龍720G
?由于,人工智能(AI)擔(dān)負(fù)工作與目前大多數(shù)計算機(jī)的運(yùn)算工作有些不同。然而,AI隱含著分析預(yù)測、推理、直觀的能力與功能。實時是最有創(chuàng)意的機(jī)器學(xué)習(xí)算法也受到現(xiàn)有機(jī)器硬件能力的束縛。因此,若要在AI
企業(yè)內(nèi)部存儲架構(gòu)的發(fā)展和演進(jìn),是個長期延續(xù)的過程, IT規(guī)劃人員有可能將人工智能(AI)視為未來幾年才需要投入的改造工程。然而,AI大浪到來比想象中更快,越來越多行業(yè)將使用AI推動業(yè)務(wù)的變革。另
這個春節(jié),突如其來的新型冠狀病毒肺炎讓各行業(yè)措手不及。在疫情影響下,企業(yè)在日常管理運(yùn)營、業(yè)務(wù)需求變更等方面正面臨一系列挑戰(zhàn),舊有架構(gòu)也日益暴露出低效、不夠靈活敏捷、難以支撐激增的企業(yè)線上服務(wù)需求
在新一輪科技革命的浪潮中,AI 已經(jīng)成為全行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心驅(qū)動力。疫情當(dāng)前,不少企業(yè)開始用 AI 推動生產(chǎn)經(jīng)營和員工安全復(fù)工,如用 AI 智能客服提供語音咨詢服務(wù),有效規(guī)避客服人員集中辦公;通
熟知電腦的小伙伴都知道,驅(qū)動程序?qū)PU顯卡而言非常重要,就好像顯卡如果升級驅(qū)動就能有不同程度的優(yōu)化。 現(xiàn)在高通開始為驍龍855/865這樣的處理器開放驅(qū)動更新,并允許用戶自動升級驅(qū)動,該舉措的實施對
蘋果在3月18日晚間悄然上線全新的iPad Pro平板電腦、MacBook Air、Mac mini及相關(guān)配件。 在眾多的更新中,iPad Pro的變化最值得關(guān)注,最入門的的容量也翻倍至128GB。
Google推出一款單獨的Android圖形處理工具,可改善開發(fā)人員體驗
作者:Rys Sommefeldt,Imagination Technologies PowerVR產(chǎn)品管理資深總監(jiān) 盡管在理論上實現(xiàn)現(xiàn)代GPU的方法是無限的,但真正有效的方法是切實地了
關(guān)于生成式對抗學(xué)習(xí)(Generative Adversarial Network, GAN)相關(guān)文章的閱讀整理以及資源匯總。 文章: GeneraTIve Adversarial
(文章來源:IT168) 在NVIDIA的深度學(xué)習(xí)和加速計算技術(shù)的幫助下,基因組學(xué)將有望成為主流。自2003年首次對人類基因組進(jìn)行測序以來,整個基因組測序流程的成本就一直在下降,而且下降
(文章來源:粵訊) 對于AI企業(yè)來說,GPU等計算資源昂貴,如何提高資源利用率,保護(hù)計算力投資?如何解決資源搶占,保證資源使用公平合理?如何減少等待時間,提高模型訓(xùn)練效率……這些問題都關(guān)