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微软发布深度学习平台Brainwave，基于FPGA且速度超快: 微软发布了基于FPGA的低延迟深度学习加速平台。据微软官方博客显示，当使用英特尔Stratix 10 FPGA时，Brainwave可在无批处理的情况下支持每秒39.5万亿次浮点运算。这已经不是微软第一次提出Brainwave的概念，过去几 ...

百度发布XPU：AI云计算加速芯片: 刚刚在加州Hot Chips大会上，百度发布XPU，这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。合作伙伴是赛思灵（Xilinx）。百度也在这次的大会上，透露了关于这款芯片的更多架构方面的细节。过去几年，百度在深度学习领域 ...

什么样的“芯片”能支撑起智能时代？: “如果用刀来比喻芯片，通用处理器好比一把瑞士军刀，人工智能时代好比要拿刀来切肉，瑞士军刀可以拿来用，但它并非是为切肉设计的，所以效果并非最好。因此，我们需要专门打造一把切肉的刀，这把刀既要方便切肉，又 ...

DRAM芯片战争，跨越40年的生死搏杀: DRAM是动态随机存储器的意思，也就是电脑内存。对于今天的消费者来说，电脑内存只是些绿色的小条条，售价不过几百元。然而这些小玩意，却走过了长达120年的复杂演进历史。从百年前的穿孔纸卡、磁鼓、磁芯到半导体晶 ...

从GPU、TPU到FPGA及其它：一文读懂神经网络硬件平台战局: 深度学习既被夸大了，也被低估了。这不是智能，但会有助于帮我们实现智能。一些人将其夸大为将会给我们带来替代人的类人机器的人工智能突破。我们仍然还受困于常识以及用于推理的简单文本中的歧义。我们还有很长的路 ...

为什么说芯片制造商正在将硅谷变成“硅”谷: 随着科技的发展，很多科技巨头又开始重新部署硬件，“芯片大战”已经悄悄上演，这个曾经一度濒临破产的芯片行业，现在又要“重回未来”。本文分析了当今科技巨头如何在芯片领域进行部署。软件正在“吞噬世界”，这个 ...

人工智能芯片FPGA的30年成长史: 我们知道，相对于专业的ASIC，FPGA有上市时间和成本上的优势。另外，在大多数情况下，FPGA执行某些功能较之CPU上的软件操作更高效。这就是为什么我们认为它不但会运用在数据中心的服务器、交换器、存储层的各个角落 ...

英伟达上一季营收22.3亿美元，业绩超预期但股价跌了又跌: 英伟达（NVIDIA）今天公布了新一季财报：营收22.3亿美元，同比增长56%；净利润5.8亿美元，同比增长123%。来自汤森路透的数据显示，华尔街分析师对英伟达的平均预期为：营收增长37%，净利润增长70%。所以，英伟达交出 ...

看完它，你就全懂了十大Wifi芯片原厂！: 2014年是物联网WiFi市场关键的转折期，此前传统WiFi方案的价格超过40元，在对成本较敏感的电子产品消费市场应用普及较低。在2014年初，高通推出WiFi SOC芯片Atheros4004，TI推出3200芯片，芯片价格都在3美元左右，瞬 ...

详解英伟达AI投资布局：近两年疯狂加速，热衷大数据和自动驾驶: CUDA和iPhone同岁。2007年6月，英伟达推出CUDA。在这个技术的驱动下，GPU的大规模并行计算能力得到进一步释放，英伟达的产品从此走出图像处理领域，成为一款通用处理器，并在多年以后，推动人工智能研究取得突破。那 ...

如何对比评价各种深度神经网络硬件？不妨给它们跑个分: 面对越来越多的 DNN 专用处理器设计（芯片和 IP），我们很自然的需要解决一个问题「怎样对不同的 DNN 处理器设计做出公平的比较和评价？」能不能像手机跑分一样也让它们跑个分呢？这实际是个基准测试（Benchmarking ...

沈向洋宣布微软开发 AI 芯片HPU，剑指英伟达等芯片巨头软肋: HoloLens 全息头盔中包含一款名为 Holographic Processing Unit（HPU）的全息处理芯片。HPU负责处理包括微软飞行时间传感器，头部跟随摄像头、惯性测量单元（IMU）及红外摄像头等传来的信息。用微软的话说，“HPU 使 ...

解密哈萨比斯投资的IPU，他们要分英伟达一杯羹: 几个月前注意到Graphcore这个公司，是因为他们的IPU处理器：Intelligence Processing Unit。但除了看到他们一系列非常漂亮的DNN Graph（比如上面这个对于ResNet Conv1的可视化处理）之外，一直没有更详细的信息。在 ...

英特尔 vs. AMD：谁家胶水用更好？: 牙膏厂和农企的新一代服务器处理器终于碰面了，在2017年7月盛夏，AMD和英特尔先后发布了新一代服务器处理器——代号“那不勒斯”的EPYC系列处理器（图上），和代号“SkyLake”的Xeon SP（Scalable Processor，可扩展 ...

深度学习训练时GPU温度过高？几个命令，为你的GPU迅速降温: 新买回来的不带水冷公版GPU，在满负载运行的时候，温度从室温马上飙升到85度，而且模型训练不是几分钟完事，很有可能要长期保持在高温状态下运行，让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼！首先得到知乎上一位朋友的 ...

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