- 在“2018中國半導體市場年會暨IC中國峰會”上,天津飛騰信息技術有限公司總經理谷虹女士介紹了飛騰服務器CPU的挑戰及應對策略。
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ARM 服務器 芯片 CPU 201806
- 富士通在正在進行的東京論壇2018活動中,展示了自家開發的深度學習芯片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加速卡未來可以成為替代GPU加速卡的最好選擇,并能挑戰NVIDIA在這一領域的市場地位。
富士通表示,這款DLU將于明年初上市。此前在2016年,富士通就有消息傳出要研發專門用于AI的芯片,據了解DLU使用的技術曾經用在超級計算機“京”上,富士通針對深度學習對其重新設計
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富士通 GPU
- 錢學森 火箭 和芯片
最近,拜中興事件所賜,芯片二字成為縈繞在中國媒體頭條中的一份陰霾,讓中國人糾結、彷徨而又激動不已。我們今天不談涉及自主、安全、貿易戰這么宏大的命題,就簡單聊聊,站在社會普通大眾的立場上,應該如何理解芯片公司應該承擔怎樣的社會價值和義務。
我們首先回顧一個梗——上世紀30年代,美國加州理工大學曾經有五個人因為在寢室自制火箭燃料而釀成了火災。事發后,學校為他們建造了新的實驗室,他們在50年代也紛紛成為載人航天領域的大牛。其中,我國著名科學家錢學森是
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芯片 CPU
- GPU是替代不了CPU的,同樣,CPU也替代不了GPU。如果形象點理解,GPU就像一群螞蟻,這些螞蟻都做著同樣的事,而CPU就像一只猴子,這只猴子做著各種不同的事。從根本上說CPU和GPU它們的目的不同,且有不同側重點,也有著不同的性能特性,在某些工作中CPU執行得更快,另一工作中或許GPU能更好。 當你需要對大量數據做同樣的事情時,GPU更合適,當你需要對同一數據做很多事情時,CPU正好。 然而在實際應用中,后一種情形更多,也就是CPU更為靈活能勝任更多的任務。GPU能做什么?關于圖形方面的以及
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GPU CPU
- CPU的確可以自主可控,以目前中國的產業狀態一樣要使用國外的IP、EDA工具,即使在國內生產,一樣要使用海外的設備,這樣到處是漏洞生產出來的設備能安全可控?
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CPU 芯片
- 近年來集成電路成為國家發展的必爭產業,美國半導體技術全面領先,日本半導體技術水平與美相當,韓國儲存器市場拉動技術水平突飛猛進。中國有何動作?繼2014年后,中國半導體產業也取得長足進步,但技術、產業鏈、供應鏈等對外 依賴度仍然很高。中國巨大的市場規模、國家安全和新一代信息技術的發展迫切需要集成電路產業的推動。
而在2018年的政府工作報告中,總理也明確提出要將集成電路列入加快制造強國建設需推動的五大產業首位,讓我國集成電路產業在良好的政策環境驅動下得以良性發展。
2018年4月16日下午,
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半導體 CPU
- 近年來,RISC-V作為一種新興的開源處理器基礎架構技術/標準,一度吸引眾多業內人士關注,而由于其指令集精簡、模塊化,且易于允許擴充,其生態環境也迅速成長,包括谷歌、華為、微軟、高通等許多業內知名公司都陸續加入RISC-V基金會。晶心科技早在2016年就作為創始會員之一加入了RISC-V基金會,并于近日,在京發布了其第一代基于RISC-V架構——AndeStar? V5,并成為第一個采用 RISC-V的主流CPU IP公司。
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RISC-V,CPU IP,AndeStar?
- CPU是現代計算機的核心部件,又稱為“微處理器”。對于PC而言,CPU的規格與頻率常常被用來作為衡量一臺電腦性能強弱重要指標。Intelx86架構已經經歷了二十多個年頭,而x86架構的CPU對我們大多數人的工作、生活影響頗為深遠。
許多對電腦知識略知一二的朋友大多會知道CPU里面最重要的東西就是晶體管了,提高CPU的速度,最重要的一點說白了就是如何在相同的CPU面積里面放進去更加多的晶體管,由于CPU實在太小,太精密,里面組成了數目相當多的晶體管,所以人手是絕對不可能
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CPU 晶圓
- CPU是數字處理系統中的一個重要環節。在我看來,單片機、微處理器、dsp都可以稱作是CPU,只是它們的側重點有所不同罷了。具體來說,傳統意義上的單片機更偏重于嵌入式的計算,比如說我們經常使用的51、avr、arm芯片中不僅僅含有了運算和控制功能,它還涵蓋了定時器、串口、并口、usb、i2c總線等外部資源。dsp呢,CPU一般只是作為dsp的一個核存在,它通常還會包含另外一個核,專門用于數字信號的處理工作。而微處理器,也就是我們經常說的pc上的處理器,它的工作比較單一,專注于計算和控制功能的處理,因此一
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CPU 嵌入式
- 北京時間3月28日凌晨,英偉達創始人&CEO黃仁勛在CTC 2018(英偉達CPU技術大會)上發表演講,并發布了迄今最大的GPU——DGX-2。但令人震驚的是,黃仁勛緊接著宣布,暫定自動駕駛路測。
隨后英偉達股價應聲下跌3.8%。
高調發布史上最大GPU后,英偉達卻宣布暫停自動駕駛研發
大會一開場,黃仁勛便推出光線追蹤RTX技術(ray-tracing),該技術可提供電影級畫質的實時渲染,渲染出逼真的反射、折射和陰影畫面。
隨后,英偉達發
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英偉達 GPU
- Imagination Technologies宣布,推出PowerVR GPU 的性能分析工具PVRTune的新版本,它可為開發人員提供深度信息,來幫助他們充分了解其應用在移動與嵌入式設備上的動態。利用PVRTune 2018 Release 1中的新功能,開發人員可通過充分發揮底層硬件的功能來創建應用與游戲,進而能以可獲得的最低功耗來實現最佳效能。
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Imagination,PowerVR GPU,性能分析工具
- 計算機發展到今天,已經大大改變了我們的生活,我們已經進入了智能化的時代。但要是想實現影視作品中那樣充分互動的人工智能與人機互動系統,就不得不提到深度學習。 深度學習 深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發現數據的分布式特征表示。 深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練算法,為解決深層結構相關的優化難題帶來希望,隨后提出多層自動編碼器深
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GPU FPGA
- CPU的主頻高達幾個GHz,FPGA的速率往往在幾百兆。但是,往往我們會說FPGA會給CPU進行加速。 雖然CPU主頻很高,但其是通用處理器,做某個特定運算(如信號處理,圖像處理)可能需要很多個時鐘周期;而FPGA可以通過編程重組電路,直接生成專用電路,加上電路并行性,可能做這個特定運算只需要一個時鐘周期。 假設我們用FPGA完整的實現了CPU,然后再跑軟件的話,的確比CPU慢。問題是FPGA不會那么干,它會直指問題本質,解決問題。
即使我們用FPGA實現一個CP
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FPGA CPU
- 科再奇宣布,Intel過去五年發布的處理器,100%已經獲得了繞過邊界檢查漏洞(幽靈漏洞第一種方式)的微代碼更新。
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Intel CPU
- 目前大多數的機器學習是在處理器上完成的,大多數機器學習軟件會針對GPU進行更多的優化,甚至有人認為學習加速必須在GPU上才能完成,但事實上無論是運行機器學習的處理器還是優化的深度學習框架,都不單只針對GPU,代號為“Skylake”的英特爾至強SP處理器就證明了這一點。
機器學習軟件在英特爾至強SP系列白金版上的一系列基準測試性能表現與在GPU上非常相近,了解了底層架構之后,我們可以看到,在性能如此接近的情況下,使用GPU加速器更像是在購買一種“奢侈品&rdq
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深度學習 GPU
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