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视频看点:
1、GPU 作为渲染和计算的核心技术,在多个市场正在蓬勃发展,如桌面、数据中心、汽车等。
2、异构计算能够满足未来新的应用或更宽范围的计算平台的要求。
3、AI 落地有三大难点,但整体走向落地,走向实际,走向理性。
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电子行业垂直媒体--与非网记者一枚,我们相信“科技有态度”,洞察产业脉动,发现科技之美,表明我们的态度。
Imagination继续增加其在嵌入式GPU市场中的份额,部分得益于我们在汽车和自主驾驶等领域内的强劲业绩;我们在移动设备和电视机方面也保持强势。
AI现在进入新的蓄能期。一方面我们用现在的软硬件整合方案去解决未来两三年的问题;另一方面用颠覆性技术解决未来5-10年的问题。
越传统越先进”,AI未来是跨行业的、一定要在行业深耕细作的,垂直行业的整合会是一个发展的方向。
云边端本身并不是割裂的,是完全正向循环的一个产业。硬件灵活、可编程的技术路线是AI芯片可行的技术路线。异构IP组合+整套软件,可以满足不同场景需求。
一种专门为支持人工智能工作负载设计的新型微处理器——IPU智能处理器的制造商Graphcore今天宣布,其已在E轮融资中筹集了2.22亿美元,增资后公司的估值为27.7亿美元。新投资将用于支持公司继续在全球扩展业务,并进一步加速未来IPU芯片、系统和软件的开发。
在这样的行业背景下,英伟达初创加速计划就像寒冬中的一粒火种逐渐在蔓延,在行业泡沫中助力AI企业迈过浅滩。
当前以深度学习为代表的人工智能迎来第三次爆发,这对底层芯片计算能力更高需求。人工智能运算具有大运算量、高并发度、访存频繁的特点,且不同子领域(如视觉、语音与自然语言处理)所涉及的运算模式具有高度多样性,对于芯片的微架构、指令集、制造工艺甚至配套系统软件提出巨大挑战。
Imagination Technologies宣布其BXS-4-64 GPU将用于德州仪器(TI)Jacinto™处理器系列产品中,以支持汽车应用。
近年来,人工智能(AI)技术逐步演进并日趋成熟,成为推动经济社会发展的新引擎。同时,GPU因为性能和功能不断增强,除了原本的图形处理应用外,开始在AI应用中扮演越来越重要的角色。
在与颁奖大会同期举办的DoubleQ第二届“芯花怒放”芯片生态发展论坛上,Imagination公司中国区战略市场与生态高级总监时昕发表了题为《国有异构计算平台助力高校AI创新应用》主题演讲,介绍了Imagination已被实际应用验证的AI+GPU异构AI解决方案,以及未来将利用T710开发版支持更多的大学和各类教育机构开展人工智能教学