AMD和Intel這對冤家先后發布了它們三季度的業績，AMD未能延續此前的強勁增長，Intel則意外的取得了營收的快速增長，后者的營收快速增長的主要推動力依然來自服務器芯片業務。 AMD與Intel在PC處理器市場展開爭奪 2017年AMD憑借其Ryzen系列處理器在PC處理器市場顯示了強大的競爭力，在美國PC處理器市場的份額節節攀升至超過四成，創下自2007年以來的最好成績。Ryzen處理器的熱銷幫助AMD在2017年三季度取得營收增長26%的優異成績。 不過到了今年，在AMD的競爭壓力下，I
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AMD Intel 服務器
2016年隨著AlphaGo戰勝全人類棋手，使世界為之震驚，歷史上從來沒有過，對于一個技術投入了世界上如此巨大的資源。國際大的IT公司利用這個契機，為了各自利益和取得世界人工智能的發展主導權，極力宣傳“深度學習模型”，把“深度學習模型”神化，同時又拋出了各種類型的“深度學習模型”的開源程序，以及大型GPU服務器。 在這種勢力的推動下，我國年輕的人工智能研究者只能在開源程序下研究，不了解“深度學習模型”的所以然，思想被限制。 其實，“深度學習模型”，存在著訓練不可能得到最佳解，作為補救措施的SGD也
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超深度學習 GPU
深度學習模型和數據集的規模增長速度已經讓 GPU 算力也開始捉襟見肘，如果你的 GPU 連一個樣本都容不下，你要如何訓練大批量模型?通過本文介紹的方法，我們可以在訓練批量甚至單個訓練樣本大于 GPU 內存時，在單個或多個 GPU 服務器上訓練模型。 分布式計算 2018 年的大部分時間我都在試圖訓練神經網絡時克服 GPU 極限。無論是在含有 1.5 億個參數的語言模型(如 OpenAI 的大型生成預訓練 Transformer 或最近類似的 BERT 模型)還是饋入 3000 萬個元素輸入的元學習
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近期，由于10納米制造工藝的延遲，導致英特爾在芯片制造工藝上首次落后于競爭對手AMD和臺積電，使得持續多年的話題“AMD和英特爾的較量”又一次引起熱議，但這次不同的是，人們的關注點轉向成“英特爾與AMD新伙伴臺積電之間的競爭關系”。 AMD與Intel的競爭，促進了整個半導體行業的發展 眾所周知，AMD是唯一能與英特爾抗衡的CPU廠商，旗下的獨立顯卡部門也和NVIDIA平分天下。AMD比Intel面世晚幾年，都是從仙童半導體公司分出來的，但兩者都是從半導體存儲器做起，方向看來是一樣的，AMD創建不
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英特爾 AMD 10nm
近幾年，半導體產業，Intel、AMD、ARM、高通、臺積電、聯電、三星、格羅方德、SK海力士等一大批境外企業紛紛在中國大陸設廠，或設立合資公司，也意味著中國芯片產業即將崛起。
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半導體 Intel AMD
Intel和AMD纏斗數十年，而前者一直占據上風，如今風向轉變，AMD迎來了難得的歷史機遇，最終AMD會否能如愿進一步提升市場份額還要時間來驗證。
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Intel AMD
AI芯片是當前科技產業和社會關注的熱點，也是AI技術發展過程中不可逾越的關鍵一環，不管有什么好的AI算法，要想最終應用，就必然要通過芯片實現。 談AI芯片，就必須先對AI下一個定義。在萊迪斯半導體亞太區資深事業發展經理陳英仁看來，“AI神經網絡”不是簡單定義為某類產品，而是一個新的設計方法，“傳統的一些算法，是照規則、照邏輯的，神經網絡是用數據訓練出來的結果。”那今天小編就給大家剖析四大AI芯片。 四大AI芯片 GPU：又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一
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超微(AMD)的股價自2018年起至今翻了將近三倍，來到本周的32美元左右價位，在現任執行長LisaSu剛加入時，AMD股價才3美元，CNBC就AMD的崛起與未來走向邀請LisaSu進行訪談。 Hothardware報導，AMD在Ryzen與RyzenThreadripper的性能制造一波驚奇，在價格上也同樣亮眼，在英特爾(Intel)為了10nm制程跌宕的時候，AMD趁勢崛起抓住了機會。 CNBC的節目MadMoney主持人JimCramer發現AMD的股價在2018年上漲了驚人的192%，他表
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加密貨幣挖礦行業的衰退導致了英偉達本季度營收出現下滑，同時也將對其日后業績帶來持續且難以忽略的影響。
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英偉達 GPU
Intel歷史上曾經兩次試圖進入獨立顯卡市場，但都鎩羽而歸，如今雖然是全球第一大顯卡廠商，但憑借的完全是買處理器送的核顯，因此面對高性能計算、人工智能、深度學習等新興領域，在和NVIDIA、AMD的競爭中總是有點力不從心。 于是，Intel再次準備殺向獨立顯卡，官方已經表態將在2020年推出相關產品(代號Arctic Sound)，而且還會進入游戲市場。 研發高性能GPU所需要的投入一點不亞于新的CPU架構，不僅需要錢，更需要人才。為此，Intel一直在組建GPU專業人才隊伍，挖走了AMD的不少高
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很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區別，因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡要介紹它們之間的區別，并討論為什么 TPU 能加速深度學習。 張量處理單元(TPU)是一種定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌從頭設計，并專門用于機器學習工作負載。TPU 為谷歌的主要產品提供了計算支持，包括翻譯、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 將 TPU 作為可擴展的云計算資源，并為所有在 Google Cloud 上運行尖端 ML 模型的開發者與數據科學家提供計算資源
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中國“缺芯”是不爭的事實，因此在政策和資本的支持下國內正在大力發展集成電路產業。相比自主研發x86 CPU的上海兆芯，自稱是目前國內唯—成功自主研發國產化圖形處理芯片(GPU)并產業化的景嘉微電子的知名度低很多。景嘉微本周一發布公告稱下一款圖形處理芯片已完成流片、封裝階段工作，目前已經順利完成基本的功能測試，測試結果符合設計要求。 無論是在CPU還是GPU市場都是巨頭壟斷，CPU市場英特爾統治多年，AMD正在迎來轉機，GPU市場英偉達獨占鰲頭，不過AMD在去年第四季度搶占了一些英偉達的市場份額。當然
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在第二季度財報公布(ER)之后，AMD的股票就上漲了近40%。價格上漲的主要并不是因為第二季度財報的內容，而是市場對其新產品發布做出的反應，許多AMD投資者都在懷疑其股價是否漲得太快了。這篇文章中，我們將研究AMD與其競爭對手英特爾和英偉達的比較，看這三家未來的競爭格局還將有哪些變數。 AMD VS. 英特爾 最近幾周，CPU巨頭英特爾可能面臨一些直接的沖擊。該公司又一次推遲了10nm工藝進程，而且有可能直接推出7nm技術。10nm Cannon Lake CPU也存在問題，生產成本遠高于計劃，晶
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如果你翻閱詞典，你會發現，對于ldquo;多媒體技術rdquo;的表述是mdash;mdash;通過計算機對文字、數據、圖形、圖像、視頻、音頻等多種媒體信息進行
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AMD在PC處理器和服務器芯片等領域的擴張無疑正給Intel施加巨大的壓力，面對這種壓力Intel短期內似乎并無太多的應對辦法，只能繼續“擠牙膏”戰略。
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