北京时间6月13日上午消息,据美国媒体PCWorld报道,英特尔通过Twitter向外界证实称:“英特尔首款独立GPU将会在2020年推出。”
以两大GPU厂商为例,英伟达和AMD都在此前发布财报时表示,挖矿芯片的需求将会放缓,英伟达甚至在财报电话会议上表示,预计该公司第二季度的加密货币挖矿芯片销售额将可能会环比下降三分之二。AMD也预计其第二季度GPU销量将因区块链的因素而出现温和下滑。
如此前预告,6月6日下午,华为消费者业务CEO余承东现身荣耀Play新品发布会,正式揭晓“很吓人的技术”——革命性图形处理加速技术GPU Turbo。有高性能、更省电、高画质、更酷玩四大特点。
在今天下午举行的荣耀Play新品手机发布会上,华为余承东宣布了“很吓人的技术”——GPU Turbo,据悉这是一项革命性软硬协同图形加速技术。
6月5日,英伟达(Nvidia)推出旗下Nvidia Isaac机器人平台,用来为下一代自动驾驶机器提供动力支持,进而为制造业、物流业、农业、建筑业以及其他一些行业的机器人提供人工智能的功能支持。
芯片开发商ARM宣布对CPU与GPU的一系列改进,当芯片在Windows笔记本上运行时,性能大幅提升。
ARM处理器的架构倒是很有意思,虽然只是从A75变成了A76,但是Cortex-A76跟A75不是一代产品,架构改进很多,性能提升也很明显,官方的说法是Cortex-A76带来了笔记本级别的性能,智能手机一般的体验,将改变智能移动计算的面貌。
前一段时间,CNXSoft曾为宏碁Chromebook R13撰写了Imagination的PowerVR CLDNN神经网络SDK和图像,还有一些人对Arch Linux Arm镜像进行了研究,并且惊喜地发现Vulkan驱动程序,因为它是第一款支持Vulkan的Arm平台Linux操作系统。
5月24日,高通发布了骁龙700家族的首款SoC,骁龙710移动平台。骁龙700系是高通于MWC 2018上宣布的产品线,定位方面自然介于800系和600系之间。此前甚至有消息称,骁龙710就是“骁龙670”。由此,我们不妨
联发科宣布推出中端芯片Helio P22。
近日,李力游作为Imagination的新CEO首度媒体发声,就自己就任缘由和对于公司的下一步发展进行了说明。关于近期的ZTE事件和中国半导体产业现状也发表了一些看法。Imagination的市场营销与传播副总裁David Harold也对
5月16日消息 富士通在正在进行的东京论坛2018活动中,展示了自家开发的深度学习芯片DLU和加速卡,富士通方面表示,DLU加速卡支持NVIDIA的CUDA框架,并可做到CUDA不需修改就能使用DLU,富士通表示DLU加速卡未来可以成为替代GPU加速卡的最好选择,并能挑战NVIDIA在这一领域的市场地位。
富士通在正在进行的东京论坛2018活动中,展示了自家开发的深度学习芯片DLU和加速卡,富士通方面表示,DLU加速卡支持NVIDIA的CUDA框架,并可做到CUDA不需修改就能使用DLU,富士通表示DLU加速卡未来可以成为替代GPU加速卡的最好选择,并能挑战NVIDIA在这一领域的市场地位。
在过去几年中,安全研究人员对一种名为Rowhammer的黑客技术并没有太过重视,该技术允许攻击者通过电荷来利用存储芯片的物理缺陷突破设备的安全性。虽然迄今为止它只限于计算机,但研究人员现在已经展示了它也能被用来远程突破Android手机的防御。
现在的手机发展远远超出大部分人的预料,四核CPU的出现,内存达到2G,这都是以往我们不敢想象的。但是除了CPU、内存,我们常常会忽视一个很重要的角色——GPU,移动设备的GPU是SOC的一部分,而不能像电脑一样,同一款CPU可以搭配多款显卡。下面我们介绍一下主流的移动GPU的特点,结合实际游戏表现进行分析,从而让读者在选购设备时更加心中有数。
随着GPU的可编程性不断增强,GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务,利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来,将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU(General Purpose compuTIng on graphics processing units,基于GPU的通用计算)。而与此同时CPU则遇到了一些障碍,CPU为了追求通用性,将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路(比如分支预测等)和Cache,只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作。
GPU是替代不了CPU的,同样,CPU也替代不了GPU。如果形象点理解,GPU就像一群蚂蚁,这些蚂蚁都做着同样的事,而CPU就像一只猴子,这只猴子做着各种不同的事。从根本上说CPU和GPU它们的目的不同,且有不同侧重点,也有着不同的性能特性,在某些工作中CPU执行得更快,另一工作中或许GPU能更好。
计算机发展到今天,已经大大改变了我们的生活,我们已经进入了智能化的时代。但要是想实现影视作品中那样充分互动的人工智能与人机互动系统,就不得不提到深度学习。
MathWorks于2018年4月11日宣布 ,MATLAB 现在可通过 GPU Coder 实现与 NVIDIA TensorRT 集成。这可以帮助工程师和科学家们在 MATLAB 中开发新的人工智能和深度学习模型,且可确保性能和效率满足数据中心、嵌入式应用和汽车应用不断增长的需求。
早年,NVIDIA借道ARM推出Tegra芯片,是想在智能机、平板行业有一番作为,可是,基带、GPU兼容性上、功耗等关键指标上都没有突出优势的前提下,Tegra开始转型,面向汽车自动驾驶等工业领域。这不,连续两代的Tegra(Pa