ai gpu 文章最新資訊

宜鼎董座：全力沖刺Edge AI應(yīng)用

工控內(nèi)存模塊大廠宜鼎發(fā)布最新?tīng)I(yíng)運(yùn)策略，將偕轉(zhuǎn)投資子公司全力沖刺人工智能邊緣運(yùn)算（Edge AI）技術(shù)與應(yīng)用。宜鼎近年看準(zhǔn)工業(yè)人工智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）發(fā)展，已協(xié)助上千家客戶實(shí)現(xiàn)各式智能應(yīng)用落地，集團(tuán)將以軟硬整合、遠(yuǎn)程管理、數(shù)據(jù)安全等三大技術(shù)層次，大啖進(jìn)入成長(zhǎng)爆發(fā)階段的Edge AI市場(chǎng)龐大商機(jī)。宜鼎董事長(zhǎng)簡(jiǎn)川勝表示，過(guò)往宜鼎常談到的邊緣運(yùn)算，雖然能某種程度解決數(shù)據(jù)上傳云端的延遲問(wèn)題，但唯有加速導(dǎo)入AI技術(shù)、釋放AI應(yīng)用潛能，才能有效減輕產(chǎn)業(yè)智能化過(guò)程中，所面臨的云端處理成本與通訊傳輸壓力，而這也是宜鼎將目
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科技公司史上第一次：Meta開(kāi)源GPT3參數(shù)大小的AI模型

　　在生成文本段落、模擬人類對(duì)話及解決數(shù)學(xué)問(wèn)題表現(xiàn)驚人的大型語(yǔ)言模型，顯然是這幾年AI發(fā)展最熱門(mén)的領(lǐng)域之一。但這樣的大型語(yǔ)言模型不僅能夠自行生成有害內(nèi)容，還可以將這樣的內(nèi)容通過(guò)在其上構(gòu)建的下游應(yīng)用程序傳播開(kāi)來(lái)?！　±碚撋?，更多人的參與對(duì)問(wèn)題的解決應(yīng)該會(huì)有所幫助。然而，由于語(yǔ)言模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，迄今為止，它們?nèi)匀恢皇谴笮涂萍脊镜奶赜许?xiàng)目。而在更廣泛的群體如學(xué)界，以及擔(dān)心人工智能濫用的倫理學(xué)家和社會(huì)科學(xué)家中，只有旁觀的選項(xiàng)。　　“我相信建立信任的唯一方法是極度透明。”Meta AI的常務(wù)董
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運(yùn)用FP-AI-VISION1的影像分類器

意法半導(dǎo)體（ST）持續(xù)積極參與高速發(fā)展的嵌入式人工智能領(lǐng)域。為了在具成本效益和低功耗的微控制器上加快運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ST開(kāi)發(fā)全方位的邊緣人工智能生態(tài)系統(tǒng)，嵌入式開(kāi)發(fā)人員可以在各種STM32微控制器產(chǎn)品組合中，輕松新增利用人工智能的新功能和強(qiáng)大的解決方案。圖一顯示ST AI解決方案之于整個(gè)STM32產(chǎn)品組合，而且已經(jīng)擁有預(yù)先訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的嵌入式開(kāi)發(fā)人員，可以在任何采用Cortex M4、M33和M7的STM32上移植、優(yōu)化和驗(yàn)證這整個(gè)產(chǎn)品組合。STM32Cube.AI是 STM32CubeMX的
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四連擊！AMD主動(dòng)曝光下代GPU架構(gòu)：APU史詩(shī)級(jí)變臉

我們都知道，AMD正在準(zhǔn)備下一代RDNA3 GPU架構(gòu)，我們也知道，預(yù)計(jì)包含Navi 31、Navi 32、Navi 33等不同核心，但現(xiàn)在，終于有了比較明確的證據(jù)，而且是AMD主動(dòng)放出來(lái)的。近日，AMD更新了開(kāi)源的編程語(yǔ)言編譯器工具合集LLVM項(xiàng)目，加入了四個(gè)新的GPU ID，都隸屬于新的GFX11系列，分別是GFX1101、GFX1102、GFX1103、GFX1104。GFX10系列對(duì)應(yīng)RDNA2 RX 6000系列，GFX11自然就是RDNA3 RX 7000系列，而且不只是獨(dú)立顯卡。在以往，某個(gè)
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點(diǎn)燃AI創(chuàng)想，連動(dòng)產(chǎn)學(xué)結(jié)合

由TE Connectivity（簡(jiǎn)稱“TE”）主辦的TE AI Cup 2021-2022 競(jìng)賽近日?qǐng)A滿收官。本屆賽事共吸引全球逾百名學(xué)生參與。他們致力于應(yīng)用AI技術(shù)解決現(xiàn)實(shí)世界中的真實(shí)挑戰(zhàn)。來(lái)自三大洲的學(xué)子組成了23支團(tuán)隊(duì)，以AI技術(shù)為基礎(chǔ)，為工廠在實(shí)際生產(chǎn)中面臨的挑戰(zhàn)提供創(chuàng)新的解決方案。TE?AI?Cup競(jìng)賽的一大特色是堅(jiān)持以實(shí)踐與應(yīng)用為導(dǎo)向。參賽團(tuán)隊(duì)在比賽前期就鼓勵(lì)前往TE工廠，了解現(xiàn)行生產(chǎn)的挑戰(zhàn)。在比賽進(jìn)程中，參賽團(tuán)隊(duì)可以將他們?cè)O(shè)計(jì)的解決方案通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)或者遠(yuǎn)程的方式在TE工廠進(jìn)
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英特爾 Arctic Sound-M GPU 兼容 AV1 編碼，可減少 30% 的數(shù)據(jù)中心比特率損失

4 月 28 日消息，隨著英特爾最新的 Arc Alchemist / DG2 系列顯卡（ACM）的推出，該公司開(kāi)始大力宣傳 DG2 GPU 系所支持的 AV1 視頻編碼特性，畢竟這是目前任何 AMD 和 NVIDIA 消費(fèi)級(jí) GPU 都沒(méi)有的功能。AV1 視頻編碼目前仍處于起步階段，除了少數(shù)型號(hào)外少有支持。當(dāng)然，目前大多數(shù) GPU 能夠解碼 AV1（ AMD Navi 24 GPU 除外）。英特爾 Arctic Sound-M 采用了 DG2 (ACM-G11) GPU，具備 128
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GPU暴跌，是缺芯潮結(jié)束的信號(hào)嗎？

路透社4月25日消息稱，最近GPU價(jià)格的大幅下降使得一些機(jī)構(gòu)作出了全球芯片危機(jī)結(jié)束在即的預(yù)測(cè)。這場(chǎng)持續(xù)了幾年的危機(jī)已經(jīng)成為了智能手機(jī)行業(yè)和汽車制造業(yè)等相關(guān)行業(yè)頭上不散的陰云。英特爾、高通和其他芯片制造公司不得不面對(duì)越來(lái)越多近對(duì)供應(yīng)鏈到負(fù)面影響的因素：全球范圍內(nèi)發(fā)生的通脹；疫情導(dǎo)致的封鎖；俄烏戰(zhàn)爭(zhēng)導(dǎo)致的供應(yīng)鏈阻塞。而最近GPU價(jià)格下降則可能是打破籠罩在行業(yè)上空數(shù)年之久的“缺芯”烏云的一縷陽(yáng)光。金融機(jī)構(gòu)Baird在最近GPU價(jià)格下跌后將GPU制造廠商英偉達(dá)的評(píng)級(jí)下調(diào)至“中性”。2022年以來(lái)，英偉達(dá)的股價(jià)已經(jīng)
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NVIDIA CloudXR 和 RTX GPU 賦能平行云超寫(xiě)實(shí)數(shù)字人 Judy 的交互體驗(yàn)

人工智能熱潮激發(fā)了諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新與成就，隨著軟硬件解決方案的日益成熟，行業(yè)生態(tài)的豐富性與包容性讓元宇宙及其重要組成部分——數(shù)字人受到了前所未有的關(guān)注。NVIDIA RTX GPU的強(qiáng)勁算力能夠滿足數(shù)字人的大規(guī)模實(shí)時(shí)計(jì)算需求，通過(guò)海量數(shù)據(jù)賦予數(shù)字人以“生命力”。NVIDIA CloudXR則可以支持將數(shù)字人傳輸至用戶的輕型終端設(shè)備，讓數(shù)字人的呈現(xiàn)不再局限于高端物理工作站中。平行云科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱為“平行云”）借助NVIDIA CloudXR和RTX GPU，讓能夠在線訪問(wèn)的超寫(xiě)實(shí)、高智能數(shù)字人 Jud
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從繪制像素到邁向Z級(jí)計(jì)算，英特爾獨(dú)立顯卡背后寓意深遠(yuǎn)

本文中，英特爾院士 Aditya Navale 將分享圖形處理器從實(shí)現(xiàn)更好的像素繪制到解決人類復(fù)雜計(jì)算挑戰(zhàn)的演進(jìn)歷程。- Aditya Navale，英特爾院士，GPU 核心 IP 架構(gòu)總監(jiān)事實(shí)上，我們和大家一樣期待英特爾進(jìn)軍獨(dú)立顯卡市場(chǎng)。英特爾院士 Aditya Navale 表示：“我一直希望英特爾能夠進(jìn)入獨(dú)顯市場(chǎng)?！盇ditya Navale 在英特爾工作了 30 年，其中 20 多年都深耕于圖形技術(shù)。不久前，英特爾發(fā)布了英特爾銳炫? 移動(dòng)端獨(dú)立顯卡，并將在今年推出應(yīng)用于臺(tái)式機(jī)的獨(dú)立顯卡。這標(biāo)志著英
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消息稱英偉達(dá) RTX 40 系列 GPU 將基于臺(tái)積電 4nm 打造

4 月 25 日消息，根據(jù)爆料者 @Moore's Law is Dead 的最新消息，下一代 NVIDIA GeForce RTX 40 系列游戲顯卡采用的 Ada Lovelace GPU 核心基于臺(tái)積電 4nm 工藝制造，在節(jié)點(diǎn)上要比 AMD 的 RDNA 3 更有優(yōu)勢(shì)。在過(guò)去的幾年里，臺(tái)積電的 N5 節(jié)點(diǎn)幾乎被蘋(píng)果芯片獨(dú)攬。但隨著臺(tái)積電產(chǎn)能逐漸增加，開(kāi)始有越來(lái)越多的公司采用新的工藝技術(shù)，臺(tái)積電也被迫努力提高其產(chǎn)能。根據(jù) DigiTimes 的一份報(bào)告，臺(tái)積電今年將增加其 N5 產(chǎn)能約 25
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芯片設(shè)計(jì)新紀(jì)元：人工智能與 GPU 加速

NVIDIA 是一提到顯卡就會(huì)想到的第一個(gè)名字，它在設(shè)計(jì)高級(jí)硅片的同時(shí)在許多領(lǐng)域投入了大量時(shí)間。這家科技巨頭正在尋找使用其生產(chǎn)的硅來(lái)改進(jìn)芯片設(shè)計(jì)過(guò)程的方法。綠色團(tuán)隊(duì)預(yù)計(jì)集成電路設(shè)計(jì)的復(fù)雜性將在未來(lái)幾年呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這就是為什么利用 GPU 計(jì)算單元的力量將很快從一個(gè)有趣的實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)樗行酒圃焐痰谋匦杵?。NVIDIA 首席科學(xué)家兼研究高級(jí)副總裁 Bill Dally 在今年的GPU 技術(shù)大會(huì) (GTC)上談了很多關(guān)于使用 GPU 來(lái)加速現(xiàn)代 GPU 和其他 SoC 背后的設(shè)計(jì)過(guò)程的各個(gè)階段的問(wèn)題。N
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開(kāi)始測(cè)試 NVIDIA RTX 4000 系列 GPU

我們預(yù)計(jì) NVIDIA 將在今年秋天發(fā)布其代號(hào)為 Ada Lovelace 的下一代 GPU 系列。這就是該公司及其生產(chǎn)合作伙伴測(cè)試新圖形處理器的時(shí)候了。GPU 泄漏的重要來(lái)源Kopite7Kimi表示，這些測(cè)試過(guò)程已經(jīng)開(kāi)始。通常，GPU 的開(kāi)發(fā)過(guò)程需要一年多的時(shí)間。因此，根據(jù)目前的表格，NVIDIA 應(yīng)該在去年夏天就購(gòu)買了 AD102 處理器的第一批樣品。但是，芯片和驅(qū)動(dòng)程序和驅(qū)動(dòng)程序現(xiàn)在應(yīng)該已經(jīng)準(zhǔn)備好了。過(guò)去的泄漏表明，這家科技巨頭將通過(guò)RTX 4000 系列最大限度地提高性能。但是，我們預(yù)計(jì)功耗會(huì)出
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GPU顯卡市場(chǎng)格局改變：Intel開(kāi)發(fā)全新3D游戲技術(shù)

芯研所4月24日消息，Intel推出Arc游戲顯卡之后，GPU顯卡市場(chǎng)的格局已經(jīng)改變了，由原來(lái)的AMD、NVIDIA兩家爭(zhēng)霸變成了三國(guó)戰(zhàn)，Intel競(jìng)爭(zhēng)準(zhǔn)備開(kāi)發(fā)全新的3D游戲技術(shù)，比兩家現(xiàn)在的光線追蹤技術(shù)還要厲害。Intel的這個(gè)項(xiàng)目由加速計(jì)算及圖形部門(mén)的副總裁Anton Kaplanyan領(lǐng)導(dǎo)，他也是一位GPU技術(shù)大牛，去年加入Intel，之前在Facebook的首席科學(xué)家，從事超級(jí)神經(jīng)采樣方面的研究，多年來(lái)都是在研發(fā)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，涉及神經(jīng)渲染、游戲引擎等等。不過(guò)他最引人注目的從業(yè)經(jīng)歷是在NVIDIA，
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人臉識(shí)別的工作原理是什么？

什么是人臉識(shí)別？人臉識(shí)別是一種軟件層面的算法，用于通過(guò)處理視頻幀或數(shù)字圖像來(lái)驗(yàn)證或識(shí)別一個(gè)人的身份，其中該人的臉是可見(jiàn)的。面部識(shí)別技術(shù)有幾種不同的工作方法，但是他們通常會(huì)將圖像中的面部特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的面部特征進(jìn)行比較。人臉識(shí)別處理的4個(gè)步驟特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用來(lái)檢測(cè)人臉的標(biāo)簽，并將人臉與圖像中的其他物體區(qū)分開(kāi)來(lái)。標(biāo)簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識(shí)別算法的工作流程任何人臉檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)或軟件都繞不開(kāi)人臉識(shí)別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種：幾何方法側(cè)重于區(qū)分特征簡(jiǎn)而言之就將
關(guān)鍵字：人臉識(shí)別算法 AI 機(jī)器學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能和數(shù)字孿生的起源

人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、數(shù)字孿生——我們?cè)絹?lái)越頻繁地聽(tīng)到這些新名詞，忽然之間它們變得舉足輕重。為什么？答案很簡(jiǎn)單：當(dāng)事情太過(guò)復(fù)雜以至于人類無(wú)法輕松處理，或者是留給人類做出關(guān)鍵決策的時(shí)間太少時(shí)，唯一的選擇就是把人類從繁瑣的事情中解放出來(lái)。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要能夠復(fù)制人類可能經(jīng)歷的思維過(guò)程，而這需要大量的數(shù)據(jù)以及對(duì)決策環(huán)境的深刻理解。那么，現(xiàn)在的情況如何？是德科技憑借 80 年的經(jīng)驗(yàn)積累幫助工程師開(kāi)發(fā)先進(jìn)技術(shù)，擁有獨(dú)特的技術(shù)開(kāi)發(fā)視角。過(guò)去幾十年來(lái)，我們看到的巨大進(jìn)步主要來(lái)自于電子產(chǎn)品的集成化和小型化。
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