gpu ip 文章 進入gpu ip技術(shù)社區(qū)
芯片設計新紀元：人工智能與 GPU 加速
- NVIDIA 是一提到顯卡就會想到的第一個名字，它在設計高級硅片的同時在許多領(lǐng)域投入了大量時間。這家科技巨頭正在尋找使用其生產(chǎn)的硅來改進芯片設計過程的方法。綠色團隊預計集成電路設計的復雜性將在未來幾年呈指數(shù)級增長。這就是為什么利用 GPU 計算單元的力量將很快從一個有趣的實驗室實驗轉(zhuǎn)變?yōu)樗行酒圃焐痰谋匦杵?。NVIDIA 首席科學家兼研究高級副總裁 Bill Dally 在今年的GPU 技術(shù)大會 (GTC)上談了很多關(guān)于使用 GPU 來加速現(xiàn)代 GPU 和其他 SoC 背后的設計過程的各個階段的問題。N
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開始測試 NVIDIA RTX 4000 系列 GPU
- 我們預計 NVIDIA 將在今年秋天發(fā)布其代號為 Ada Lovelace 的下一代 GPU 系列。這就是該公司及其生產(chǎn)合作伙伴測試新圖形處理器的時候了。GPU 泄漏的重要來源Kopite7Kimi表示，這些測試過程已經(jīng)開始。通常，GPU 的開發(fā)過程需要一年多的時間。因此，根據(jù)目前的表格，NVIDIA 應該在去年夏天就購買了 AD102 處理器的第一批樣品。但是，芯片和驅(qū)動程序和驅(qū)動程序現(xiàn)在應該已經(jīng)準備好了。過去的泄漏表明，這家科技巨頭將通過RTX 4000 系列最大限度地提高性能。但是，我們預計功耗會出
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GPU顯卡市場格局改變：Intel開發(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顯卡市場的格局已經(jīng)改變了，由原來的AMD、NVIDIA兩家爭霸變成了三國戰(zhàn)，Intel競爭準備開發(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的這個項目由加速計算及圖形部門的副總裁Anton Kaplanyan領(lǐng)導，他也是一位GPU技術(shù)大牛，去年加入Intel，之前在Facebook的首席科學家，從事超級神經(jīng)采樣方面的研究，多年來都是在研發(fā)計算機圖形學，涉及神經(jīng)渲染、游戲引擎等等。不過他最引人注目的從業(yè)經(jīng)歷是在NVIDIA，
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多處理引擎的異構(gòu)系統(tǒng)引領(lǐng)邊緣AI高效部署
- 在過去的兩年里，邊緣人工智能（Edge AI）實現(xiàn)了加速發(fā)展，這主要得益于小型化神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)的進步，從而可以在微控制器級（MCU）的器件上實現(xiàn)高精度。這增加了邊緣AI 應用和設備的數(shù)量，這些應用和設備可以通過這項技術(shù)以較低的成本實現(xiàn)。這方面的一個示例就是關(guān)鍵字識別，它已經(jīng)成為智能家居設備交互的標準方式。邊緣AI 可以體現(xiàn)為多種形態(tài)，從非常小型的、低功耗的推理引擎，到高功耗的、具有特定功能的、與基站或智慧城市視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)源同處一方的大型方案。在這些更大型的裝置中，異構(gòu)架構(gòu)（即針對特定任務的專業(yè)加速器）正在
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IDC：亞太區(qū)2025年人工智能支出將達320億美元 硬件占49.8%
- 根據(jù) IDC 最新《全球人工智能支出指南》研究指出，亞太地區(qū)(不含日本)在 AI 系統(tǒng)方面的支出將從2022年的176億美元，增加到2025年的約320億美元。2020-2025期間的年復合成長率（CAGR）為25.2%。其中，硬件將占AI支出的49.8%以上。而臺灣在人工智能技術(shù)的預算支出2022年將達3.65億美元，以金融服務、制造與零售流通業(yè)的需求最高。 IDC亞太區(qū)認知計算/人工智能副研究總監(jiān)Jessie Danqing Cai表示：「疫情引起的許多變化將持續(xù)下去，我們預計遠程或非接觸式
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NVIDIA透過人工智能 將2D平面照片轉(zhuǎn)變?yōu)?D立體場景
- 當人們在75年前使用寶麗來 (Polaroid ) 相機拍攝出世界上第一張實時成像照片時，便是一項以逼真 2D 影像迅速捕捉 3D 世界畫面的創(chuàng)舉。時至今日，人工智能 (AI) 研究人員反將此作法倒轉(zhuǎn)過來，亦即在幾秒鐘內(nèi)將一組靜態(tài)影像變成數(shù)字 3D 場景。 NVIDIA Research 透過人工智能，在一瞬間將 2D 平面照片變成 3D 立體場景這項稱為逆向渲染 (inverse rendering) 的過程，利用 AI 來預估光線在真實世界中的表現(xiàn)，讓研究人員能利用從不同角度拍攝的少量 2D
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英特爾發(fā)布首款筆電專用Arc GPU 最早用于三星
- 3月31日消息，經(jīng)過長達五年的努力，英特爾在研發(fā)獨立圖形處理器（GPU）方面的工作終于取得了成果，該公司于美國當?shù)貢r間周三發(fā)布了首批專為筆記本電腦視頻游戲設計的新產(chǎn)品。 這款新的圖形處理器被稱為Arc 3，雖然芯片本身將用于筆記本電腦，但其背后的技術(shù)已經(jīng)遠遠超出了視頻游戲的用途。英特爾客戶圖形產(chǎn)品和解決方案副總裁羅杰·錢德勒（Roger Chandler）表示，Arc的架構(gòu)、人工智能（AI）處理能力和支持軟件將由英特爾服務器和PC業(yè)務部門共享。每個單元將能夠采用共同的構(gòu)建模塊，然后將這種技術(shù)提煉成針
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Imagination在GDC 2022上推出下一代移動游戲解決方案
- Imagination Technologies在“2022游戲開發(fā)者大會（GDC 2022）”上推出了其下一代移動游戲圖形處理解決方案。借助于Open 3D Engine（O3DE）的開源跨平臺3D引擎，Imagination運行了采用硬件加速的全域光照光線追蹤解決方案，它可用于未來的零售設備。Imagination的PowerVR開源GPU驅(qū)動程序已經(jīng)被Mesa 3D圖形庫所接受，開啟了為Kernel貢獻代碼的進程。這是為開發(fā)者創(chuàng)建開放生態(tài)系統(tǒng)方面的一個重要里程碑。此外，Imagination還宣布與
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800 億個晶體管！英偉達發(fā)布首款基于 Hopper 架構(gòu)的 GPU — NVIDIA H100
- 在3月23日舉行的GTC 大會上，英偉達正式宣布推出采用 NVIDIA Hopper 架構(gòu)的新一代加速計算平臺，同時發(fā)布其首款基于 Hopper 架構(gòu)的 GPU — NVIDIA H100。根據(jù)英偉達介紹，H100 NVIDIA GPU帶來了六項突破性創(chuàng)新：第一，世界最先進的芯片。英偉達表示，H100 由 800 億個晶體管構(gòu)建而成，這些晶體管采用了專為 NVIDIA 加速計算需求設計的尖端的 TSMC 4N 工藝。同時，H100 是首款支持 PCIe 5.0 的 GPU，也是首款采用 HBM3 的 GP
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Supermicro推通用GPU系統(tǒng) 支持主要CPU、GPU和Fabric架構(gòu)
- Super Micro宣布推出一項革命性技術(shù)–通用 GPU 服務器，其可簡化大規(guī)模 GPU 部署，設計符合未來需求，甚至支持尚未公開的技術(shù)，將為資源節(jié)約型服務器提供最大彈性。 Supermicro推突破性通用GPU系統(tǒng)，支持所有主要CPU、GPU和Fabric架構(gòu)通用 GPU 系統(tǒng)架構(gòu)結(jié)合支持多種 GPU 外形尺寸、CPU 選擇、儲存和網(wǎng)絡選項的最新技術(shù)，整體經(jīng)過優(yōu)化，可提供擁有獨特設定和高度可擴充的系統(tǒng)，并針對每位客戶的特定人工智能（AI）、機器學習（ML）和高效能運算（HPC）應用程序進行優(yōu)
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華西證券：2022年電子AI芯片行業(yè)研究報告
- AI芯片主要承擔推斷任務，通過將終端設備上的傳感器（麥克風陣列、攝像頭等）收集的數(shù)據(jù)代入訓練好的模型推理得出推斷結(jié)果。由于終端場景多種多樣各不相同，對于算力和能耗等性能需求也有大有小，應用于終端芯片需要針對特殊場景進行針對性設計以實現(xiàn)最優(yōu)解方案，最終實現(xiàn)有時間關(guān)聯(lián)度的三維處理能力，這將實現(xiàn)更深層次的產(chǎn)業(yè)鏈升級，是設計、制造、封測和設備材料，以及軟件環(huán)境的全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同升級過程。相比于傳統(tǒng)CPU服務器，在提供相同算力情況下，GPU服務器在成本、空間占用和能耗分別為傳統(tǒng)方案的1/8、1/15和1/8。人工智能服
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億歐智庫：2022年中國AI芯片行業(yè)深度研究
- 四大類人工智能芯片（GPU、ASIC、FGPA、類腦芯片）及系統(tǒng)級智能芯片在國內(nèi)的發(fā)展進度層次不齊。用于云端的訓練、推斷等大算力通用 芯片發(fā)展較為落后；適用于更多垂直行業(yè)的終端應用芯片如自動駕駛、智能安防、機器人等專用芯片發(fā)展較快。超過80%中國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈企 業(yè)也集中在應用層。?總體來看，人工智能芯片的發(fā)展仍需基礎科學積累和沉淀，因此，產(chǎn)學研融合不失為一種有效的途徑。研究主體界定：面向人工智能領(lǐng)域的芯片及其技術(shù)、算法與應用無芯片不AI , 以AI芯片為載體實現(xiàn)的算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡
- 關(guān)鍵字： AI芯片 GPU ASIC FPGA 行業(yè)研究
AMD反擊：曾任職 INTEL的GPU大牛跳槽AMD
- 近年來Intel公司大力發(fā)展GPU業(yè)務，AMD公司有多位重量級高管跳槽到Intel。但日前，在Intel工作了14年之久的GPU大牛Mike Burrows跳槽到AMD了。Mike Burrows已經(jīng)在領(lǐng)英上確認此事，他在一個月前就離開了Intel，去往AMD擔任圖形業(yè)務主管，在Intel的時候擔任游戲和圖形高級技術(shù)部門首席技術(shù)官和總監(jiān)，2008年加入Intel之前在微軟xbox業(yè)務部門工作。Mike Burrows加入AMD之后頭銜變成了高級副總裁，負責在實時圖形和計算領(lǐng)域?qū)ふ翌嵏残约夹g(shù)，其
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AI芯片專家會議紀要0315
- 1.AI芯片市場概述：2022年訓練芯片（用于機器循環(huán)學習獲得更佳參數(shù)的芯片）中國市場規(guī)模45萬片，單價1萬美元/片，市場規(guī)模為45億美元2022年推演芯片（模型訓練完成后不需要龐大計算量，需要盡快獲得推理結(jié)果的芯片），中國市場規(guī)模35萬片，單價2500美元/片，市場規(guī)模為8.7億美元訓練芯片：GPU占95%，ASIC和FPGA約占5%。推理芯片：ASIC占5-10%（國內(nèi)華為比較領(lǐng)先），F(xiàn)PGA占不到1%，剩下都是GPU。國外的推理芯片里ASIC占比比中國相對高一些。2022年中國AI芯片整體規(guī)模增速大
- 關(guān)鍵字： AI芯片 GPU ASIC 市場分析
搶人大戰(zhàn)！AMD首席獨立GPU架構(gòu)師出走intel
- 在芯片行業(yè)，人才永遠是稀缺資源，尤其是涉及到關(guān)鍵節(jié)點，關(guān)鍵制程的時候，有經(jīng)驗的高級技術(shù)人才，能夠極大的提升良品率和降低試錯成本。而隨著全球芯片產(chǎn)業(yè)的競爭加劇，搶人大戰(zhàn)一觸即發(fā)。近日，據(jù)海外媒體報道，AMD GPU首席SoC架構(gòu)師Rohit Verma于本周早些時候跳槽到英特爾。據(jù)悉，Rohit Verma自2013年以來一直在AMD工作，在八年多的職業(yè)生涯中，Verma從事的項目涵蓋臺式機和筆記本電腦的獨立顯卡以及涉及CPU、GPU、結(jié)構(gòu)、電源管理和安全性更廣泛的SoC架構(gòu)設計。Verma在成為A
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