行业资讯
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AI营销 大厂尽数下场竞技
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人均专属AI助理时代来了？扒了扒钉钉 AI 助理市场 发现它真的有点卷
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暴雪与网易宣布“复合” 国服游戏即将回归
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DeepComputing公司推出全球首款有AI功能的RISC-V笔记本电脑，使用真正的中国芯进迭时空的K1 SoC平台
近日，推出了全球首款RISC笔记本电脑的DeepComputing公司再次发布新款RISC-V笔记本电脑，对软硬件进行了重大升级：不仅预装了Ubuntu系统，还首次采用进迭时空（SpacemiT）的K1 SoC平台，性能是上一款笔记本的2倍。同时， K1不仅提供CPU算力，还拥有2 TOPS的AI算力，因此也让这款笔记本能够支持部分AI功能。
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国产GPU的发展历程及芯片性能详解
国产GPU的发展落后于国产CPU，直到2014年4月，景嘉微国产GPU公司 才成功研发出国内首款国产高性能、低功耗GPU芯片一JM5400，在国产GPU的开发中，GPU对CPU的依赖性和 公司GPU的高研发难度，阻碍了该产业的快速发展。
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GPU的发展历史，研发生产一款高性能GPU需要什么条件？
研发生产一款高性能GPU需要涉及设计、制造、软件开发、优化调试、测试和验证等多个方面。同时，还需要大量的资金投入和一支专业的团队来支持研发工作。
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5月人工智能投融资报告，北京深圳成中国AI投资最活跃城市
6月1日，2024年5月国内人工智能投融资数据报告正式发布，该报告由SoHoBlink人工智能行业网站统计制作，报告显示，北京上海占据投资事件绝大部分，成为AI领域领头羊，获投企业业务分布方面，行业应用和大模型比较火热。
人工智能 -
为什么GPU更适合深度学习?
深度学习模型通常需要花费大量的时间进行训练，即使强大的CPU也无法在给定的时间内处理太多的计算。而GPU由于其并行性，可以节省大量的训练时间， 这是它而仅胜过CPU的领域。在深入研究之前，我们首先来了解一些有关GPU的知识。
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针对不同的深度学习架构选择合适的GPU进行训练
从不到1k的1050 Ti到数万元的Tesla A100显卡，GPU价格的跨度这么大，该从何价位下手？谁才是性价比之王？张量核心、显存带宽、16位能力...参数纷繁复杂，让人头昏眼花。所以此次就要让大家深度了解GPU.
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FPGA 与 GPU：哪个更适合深度学习？
硬件的选择显著影响深度学习应用的效率、速度和可扩展性。在设计深度学习系统时，在选择 GPU 和 FPGA 时权衡操作需求、预算和目标非常重要。考虑到电路，GPU 和 FPGA 都是有效的中央处理单元 (CPU)，并且有 NVIDIA 或 Xilinx 等制造商提供的许多可用选项，旨在与现代外设组件互连 Express (PCIe) 标准兼容。
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FPGA与GPU人工智能领域的应用有什么区别
FPGA与GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）在人工智能和其他计算密集型应用中各自扮演着重要的角色.FPGA：是一种可编程的集成电路，其内部逻辑电路可以根据用户的需要进行配置和重新配置。它提供了高度的灵活性和定制性，使得开发人员能够针对特定应用优化硬件性能。GPU：最初设计用于图形渲染和处理，但近年来已被广泛用于通用计算，特别是在深度学习、科学计算和图形密集型应用中。GPU通过其大量的并行处理单元，能够高效地执行大规模并行计算任务。
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三星首次批准GPU投资提案进军GPU领域,将与NVIDIA展开正面竞争
近日，科技巨头三星在其公司治理报告中披露了一项引人注目的消息：三星管理委员会在今年3月正式批准了“GPU投资提案”。这一决定标志着三星在图形处理单元（GPU）领域的战略投资进入新的阶段，同时也是自2012年以来，三星首次公开宣布对GPU领域的投资。
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尖端芯片给AI装上“超级引擎”|科技创新世界潮
美国开放人工智能研究中心（OpenAI）首席执行官山姆·奥特曼等人认为，人工智能（AI）将从根本上改变世界经济，拥有强大的计算芯片供应能力至关重要。芯片是推动AI行业发展的重要因素，其性能和运算能力直接影响着AI技术的进步和应用前景。
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NVIDIA CEO黄仁勋在 SIGGRAPH 2024 主题演讲中或将首次亮相消费级GPU Blackwell
NVIDIA 首席执行官黄仁勋将在 2024 年 Siggraph 上发表主题演讲，主题为“面向新计算革命的图形”——消费级 Blackwell 即将到来？
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AI时代的芯片革命:GPU、FPGA与TPU竞相涌现
英国《自然》杂志近日报道，工程师们正以前所未有的热情投入到尖端芯片的研发中，尤其是图形处理单元（GPU）这样的高性能芯片，它们将成为满足未来AI计算需求的基石。GPU并非AI芯片市场的唯一主角。随着AI应用的不断扩展，越来越多的芯片类型开始涌现，其中现场可编程门阵列（FPGA）和谷歌的张量处理单元（TPU）备受关注。FPGA以其可编程性和灵活性，成为嵌入式系统、高性能计算处理等多种应用的理想选择。而TPU则是专为神经网络机器学习而定制的芯片，其低功耗、高效能的特性使其成为大规模机器学习和神经网络训练的理想
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国产十大GPU芯片公司旗下主流产品及规格概述
国产十大GPU芯片公司旗下主流产品及规格概述,近年来随着国产GPU持续发力，对标行业龙头缩小差距。国产GPU厂商在图形渲染GPU和高性能计算GPGPU领域上均推出了较为成熟的产品，在性能上不断追赶行业主流产品，在特定领域达到业界一流水平。生态方面国产厂商大多兼容英伟达CUDA，融入大生态进而实现客户端导入。本文列举了国内十大GPU芯片公司最新的产品介绍
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