CES2019美國消費性電子展即將到來，就是本月的美國時間8日-11日，在拉斯維加斯這個漂亮的地方。這不，吸引了不少半導體廠子來湊熱鬧。當然，就少不了英特爾、AMD、NVIDIA英偉達、高通、聯發科等半導體玩家。我看到工商時報記者報道說，這些半導體廠子都會在這個會上宣布自己的新5G方案、布局，以及人工智能AI、高性能計算HPC等新東東。
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英特爾 AMD NVIDIA
MathWorks 今天宣布為 DGX 系統和其他支持 NGC 平臺，基于 NVIDIA GPU Cloud (NGC) 容器注冊表提供新的 GPU 加速容器。研發人員現在可以利用 NVIDIA DGX 系統中或受支持云服務提供商的多個 GPU ，或選擇 PC 和工作站上的 NVIDIA GPU，應用 MATLAB 中的深度學習工作流程。 構建 AI 解決方案的研發人員需要訪問云和 HPC 資源，最大限度地縮短訓練時間。利用來自 NGC 的 GPU 來加速 MATLAB 容器，用戶能夠大大加快深度學
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MathWorks NVIDIA
Turing圖靈架構帶來了前所未有的實時光線追蹤等全新特性，NVIDIA CEO黃仁勛稱之為2006年引入CUDA統一渲染核心以來最大的革命，甚至是近20年來計算機圖形行業最大的飛躍之一。 現在，NVIDIA已經正式公布了圖靈架構的SDK開發包，開發者們可以盡情挖掘這一革命性架構了。 圖靈SDK的內容十分豐富，包含深度學習SDK、NVIDIA RTX、NVIDIA VRWorks和諸多開發工具。 深度學習SDK又可以分為五個部分，其中CUDA 10完全支持圖靈GPU，內含性能優化庫、新的同步任務
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NVIDIA SDK
8月27日，英特爾已經是x86服務器市場的壟斷者，成功遮住了雙眼，它忽視了移動設備的崛起，對GPU加速系統大爆炸反應遲鈍，最終，當奄奄一息的AI再獲新生、變成一個前景可觀的市場時，Nvidia成為主角，英特爾落選。 AI就是下一代計算，Nvidia制定了清晰的AI戰略，它用歷史數據來認證自己的觀點：GPU已經打破摩爾定律設置的障礙。有些人甚至開始高呼“黃仁勛定律”。黃仁勛正是Nvidia的創始人。在過去3年里，Nvidia營收翻了一倍，股價更是上漲10倍。 以前，在英特爾眼里Nvidia只是小角色
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Nvidia 英特爾 AI
SIGGRAPH2018大會期間，Intel Graphics官推發布了一段最新視頻，最后落腳是“In 2020，We will set our graphics free，and that's just the beginning“，也就是再次強調，Intel將在2020年發布獨立顯卡產品，而且不是打一槍就走。 從預覽的輪廓來看，和目前的獨顯甚至Xeon加速卡如出一轍，依然采用PCIe接口(有可能上5.0規范?)。有網友說獨顯是很薄的單槽，但渲染圖也僅供參考了。 有趣的是，在視頻下方，從
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NVIDIA AMD Intel 獨立顯卡
根據渠道商曝光的消息，眾多顯卡廠商正在探討由于匯率問題而帶來的成本提升的問題，同時計劃對現有的顯卡進行漲價處理，以抵消成本上漲所帶來的影響。
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Nvidia Quadro 顯卡
雖然大家期盼的新一代GeForce游戲顯卡還沒來，但是已近在咫尺，作為其親兄弟的Quadro專業顯卡已經率先升級換代，而且是前所未有的革命性提升!
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NVIDIA 顯卡 GPU
經濟學中，供需影響價格是一則基本定理。有望在8月20日于德國科隆發布的NVIDIA新一代GeForce顯卡此前就傳出不會便宜，一是因為10系庫存量不低，二是GDDR6顯存產能不高導致采購價高。現在在GDDR6顯存這點上，又有形勢上的新變化。 據EE Times報道，除了PC客戶，GDDR6顯存芯片的生產商們開始感受到來自汽車自動駕駛、AR/VR硬件、視頻處理芯片、數據中心/網頁應用、加密貨幣、AI/ML產品公司的日益增長的需求。 GDDR顯存芯片的優勢在于極高的頻率(速度)、帶寬，在現在這個流媒體
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GDDR6 NVIDIA
為了提升渲染畫質，GPU顯卡廠商們一直在嘗試各種技術，最普遍的就是AA抗鋸齒，而最有未來的當屬光線追蹤(Ray Tracing)，NVIDIA則要把它們倆融合在一起! NVIDIA官方公布的一份研究文檔中，提到了“適應性時間抗鋸齒”(Adaptive Temporal Antialiasing)，簡稱ATAA，也就是之前時間抗鋸齒(TAA)的升級版，引入了光線追蹤技術，可以克服之前存在的動態場景中抗鋸齒效果低下的缺陷。 NVIDIA宣稱，使用Titan V顯卡在虛幻引擎4上的測試結果顯示，ATAA
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NVIDIA GPU
無人駕駛作為未來最有“錢景”的領域之一，除了像谷歌 Waymo、通用 Cruise 這種科技企業玩家，傳統主機廠們自然也不愿意放掉這么大一塊蛋糕。
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NVIDIA 博世 戴姆勒
隨著醫療保健行業與數據采集技術的發展，AI技術與生物醫療產業的結合呈現出巨大潛力，不僅在制藥領域中的取得了許多突破，在生物抗衰老的相關問題上也開始推進更深層的研究。 自古以來，中國流傳著長生不老，求仙問藥的故事。一家總部位于美國巴爾的摩的醫療與生物信息公司Insilico Medicine正在讓這些神話故事的場景走進現實。 2014年，Insilico Medicine由創始人Alexander Zhavoronkov成立。該公司專注于運用AI技術發現新藥，延長壽命，致力于個人健康管理和老齡化問題
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AI NVIDIA
為加速人工智能(AI)發展，并因應未來日益繁重的運算需求，NVIDIA于“GTC Taiwan 2018”大會上宣布推出專為AI與高效能運算打造的單一整合運算平臺--NVIDIA HGX-2。該產品透過2 Petaflops計算能力提升AI運算效能，并已獲多家電腦/服務器制造商，如華碩、宏碁、云達、聯想等采用。 NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勛于會主題演講時表示，隨著運算需求急速攀升，擴充CPU的作法已經不合時宜，且打造高效能運算(HPC)和AI的服務器復雜度不停攀升，幾乎已到了系統設計的極限;而
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NVIDIA HGX-2
在此次GTC Taiwan中，NVIDIA執行長黃仁勛期未來10年內，每年對于運算需求的規模將成長100倍，同時預期在摩爾定律逐漸衰減之下，全球前50大超級電腦的GPU運算量將在未來5年內成長15倍率，同時以GPU加速運算的方式將成為延展摩爾定律的主要模式。 黃仁勛在GTC Taiwan再次強調過去NVIDIA創造CUDA運算模式所帶動加速效益，同時說明未來借由GPU加速運算的模式將會持續擴大，預期在2028年全球運算需求將等同1000萬組Volta架構GPU所推動效能，若以傳統通過多組CPU堆疊構
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NVIDIA GPU
日前英偉達研究人員公布一項研究，英偉達研究人員利用人工智能與深度學習，讓工業機器人通過觀察人類執行簡單任務。根據英偉達介紹，深度學習和人工智能能改善機器人與人之間的溝通并能協同合作。 英偉達在澳大利亞布里斯班舉辦的一場會議上介紹了該機器人學習人類的論文。研究人員通過訓練由NVIDIA Titan X GPU驅動的神經網絡，通過機器人學習人類的行為完成任務，這一算法可以讓機器人通過攝像頭判斷物體與位置的關系，然后神經網絡會生成一個步驟序列闡釋如何執行任務。 英偉達通過一段視頻展示了該技術是如何教會機
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NVIDIA 深度學習
NVIDIA、AMD的強勢進攻凸顯出Intel的不思進取，Intel這幾年在處理器架構研發上被指擠牙膏性能提升有限、在工藝研發上則出現止步不前的局面。
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NVIDIA，AMD
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