现在《最终幻想15》基准测试工具曝光了GeForce RTX 2060显卡的跑分成绩,得分达到了2589分,相比于GTX 1060 6GB提升了大约30%,相比GTX 1070只低了不到6%。
英伟达(NVIDIA)的中国“军团”正在加强。近日,英伟达CEO黄仁勋在GTC China 2018大会上宣布英伟达在自动驾驶领域的合作成果,小鹏汽车、奇点汽车、SF Motors等新创车企,以及智佳科技、图森未来、Auto X等自动驾驶全栈方案公司都已经采用英伟达NVIDIA DRIVE AGX芯片方案。
11月21日,英伟达GPU技术大会(GTC China 2018)在苏州拉开帷幕。英伟达首席执行官兼创始人黄仁勋介绍了英伟达几大GPU产品和服务的最新进展。
NVIDIA 也在全新的GeForce RTX 显卡中支援另一项新的NVIDIA Adaptive Shading (NAS) 高级着色技术,表明这项新技术可以提升游戏性能,并在《德军总部2》游戏中率先提供支持。
英伟达AGX芯片由一系列Xavier终端AI芯片组成,能够适用于机器人、自动驾驶、安防视频、医疗等领域。在软件平台上,英伟达也推出了包括Clara医疗图像平台、Metropolis智能交通平台、ISSAC机器人、DRIVE自动驾驶平台四大平台。
NVIDIA HGX-2在单个节点中提供两千万亿次计算。与仅使用CPU的服务器相比,HGX-2可以将AI机器学习工作负载提高近550倍,AI深度学习工作负载提高近300倍。
黄仁勋表示,T4 GPU只是一个开始。基于 Turing Tensor Core GPU的T4是全新的适用于超大规模集群的GPU,支持多精度计算。
11月21日消息,NVIDIAGTC(GPUTechnologyConference)今日在中国苏州举办,NVIDIA创始人兼CEO黄世勋在发布会上宣布其HGX-2服务器平台已被广泛采用。该加速服务器平台适用于AI深度学习、机器学习和高性能计算。
11月21日,英伟达GPU技术大会(GTC China 2018)在苏州拉开帷幕。英伟达首席执行官兼创始人黄仁勋介绍了英伟达几大GPU产品和服务的最新进展。
今年让各大显卡厂商头疼的另外一件事情便是矿潮的消退,在经历了2017年全民挖矿的疯狂之后,2018年虚拟货币终于从巅峰开始走下坡路,随后便是大家熟悉的套路。由于矿工不断抛售显卡,导致整个显卡市场的秩序被打乱,为矿工准备的显卡也成堆地摆放在仓库之中。在2017年经历躺着赚钱的厂商们也在2018年品尝到了高库存压力的滋味。
英伟达CEO黄仁勋在财报会议上表示,他们感到意外,跟大家一样吃惊,没料到虚币宿醉后遗症会持续这么久。原本以为GPU价格下滑,需求会迅速回温,但是结果并非如此。这是一大挫折,要是能早点发现就好。财报公布后,英伟达盘后股价暴跌18%。
英伟达现在主要目标都放在人工智能与自动驾驶上。作为未来的主流趋势,英伟达面对各方竞争对手的压力实属不小。即便之前看似处于垄断地位的领域也正在被竞争者所动摇,又或者有些领域的市场风光早已不在。
英伟达第三季度业绩不及华尔街分析师此前预期,2019财年第四季度业绩展望也未达预期,从而导致其盘后股价暴跌逾16%。
,RTX 2080 Ti显卡最近被爆出现了死机、蓝屏、崩溃等问题,特别是在FE公版卡上,NVIDIA官方对此也发表了声明,表示他们已经注意到了这些问题,这不是广泛性的问题,他们正在跟消费者沟通解决问题。
据中国台湾地区媒体报道,北美半导体设备制造商9月出货金额持续滑落至20.9亿美元,连续四个月下滑,并创十个月来新低。同时,投资研究机构对半导体产业后市也持续看保守,英伟达与美光的目标价均遭到调降。据
“随着摩尔定律的放缓以及大数据、AI、5G、自动驾驶等的发展,对于计算能力和带宽提出了前所未有的要求,同时新的算法新的框架层出不穷,要应对这一变化就需要灵活应变的架构,而传统芯片设计的周期已经无法跟上创新的步伐。” Victor Peng强调,“就像自然界的适者生存一样,在数字世界灵活应变的系统才是最可持续的。”
虽然苏姿丰并未公开更多细节,但很可能就是指代此前曝光的7纳米“Navi”(代号)显卡,以及2020年左右推出的次世代产品。
根据来自外媒Fudzilla的消息,AMD已经在实验室中首次测试了7nm Navi的GPU。GPU目前仍然是非常早期的芯片,尚未确定最终规格。且芯片的频率远低于目前销售的显卡。
据国际半导体产业协会(SEMI)估计,9月北美半导体设备制造商出货金额20.9亿美元,较8月的22.4亿美元减少6.5%,不过,仍较去年同期增加1.8%,但9月出货金额持续滑落,这不仅是半导体设备制造商出货金额连续四个月下滑,同时,也创十个月来新低。第3季北美半导体设备制造商出货总金额约67.1亿美元,较第2季减少达14.9%。
自动驾驶车辆配备摄像头和传感器收集有关周围环境的数据,以决定汽车的转向、加速和制动。为了确保车辆准确探测到物体并做出正确判断,人工智能系统必须学习大量的驾驶数据,而英伟达的此类系统占据了很大的市场份额,此类系统正是自动驾驶的“大脑”。