回顾计算机行业发展史，新的计算模式往往催生新的专用计算芯片。人工智能时代对于新计算的强大需求，正在催生出新的专用计算芯片。在加州Hot Chips大会和2017百度云智峰会上，百度发布了AI云计算芯片的XPU，这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。过去几年，百度在深度学习领域，尤其是基于GPU的深度学习领域取得了不错的进展。同时，百度也在开发被称作XPU的新处理器。
人工智能芯片也有通用、专用之分，在商业化道路上也有着不同的选择。 8月中旬，人工智能芯片初创公司寒武纪获得1亿美元的A轮融资，至此成为该领域的第一个“独角兽”，紧接着，9月初，华为在IFA 2017上
2016年，随着阿尔法狗击败专业人类围棋棋手，已“深度学习”为基础的人工智能技术被大众所熟知。其实“深度学习”技术已经发展了有近30年的历史了。现在的“深度学习”的实现以神经网络技术为主。神经网络通过模拟大脑生物神经网络的连接，通过多层数字神经网络的了解，来实现深度学习，神经网络最著名的就是卷积神经网络。“深度学习”中的深度就体现在多层的神经网络的连接，因为初代的机器学习技术的学习网络层数都比较浅。
英特尔(Intel)上周就这么做了，将两款最昂贵的cpu与英伟达(NVIDIA) gpu的推理性能进行了比较。
2023年，英特尔和AMD意识到，他们传统的CPU销售业务模式在新的以人工智能为主导的计算领域中变得不太相关。
通过采用模型优先的心态、优化利用率和战略性地运用负载平衡，首席信息官可以缓解芯片短缺。
虽然英伟达的股价从本周早些时候的峰值回落，但其股价在过去一年中飙升了262%，从每股近242美元飙升至收盘时的875美元。
2016年人工智能的风头全被英伟达抢了，英特尔CPU独霸天下的格局一去不复返，是否预示着GPU时代的到来？且看英伟达和英特尔都干了啥？
懒人阅读：人工智能芯片是人工智能的“大脑”，可以分为终端和云端两个应用方向。目前主流CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC架构。人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升计算能力；二是专门面向细分应用场景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。
5亿年前，在地质学上被认为是寒武纪的开端。这一时期，几乎现今所有动物类群的祖先集中出现，被古生物学家称作“寒武纪生命大爆发”。随着人工智能的发展，各类智能终端乃至整个市场，对底层基础芯片的要求也发生了根本改变，处理器性能与需求之间出现了巨大的市场缺口，人工智能的核心AI芯片迎来“大爆发”时代。包括NVIDIA、Intel等老牌半导体巨头以及Cerebras Systems、Wave Computing、寒武纪等明星AI芯片初创公司，都在竞相开发AI算法专用芯片。
NVIDIA DGX-2 是 NVIDIA 首款 2-petaFLOPS 系统，它整合了 16 个完全互联的 GPU，使深度学习性能提升 10 倍，突破了人工智能速度和规模的障碍。它采用 NVIDIA® DGX™ 软件和基于 NVIDIA NVSwitch 技术构建的可扩展架构，可以帮您应对众多复杂的人工智能挑战.
在过去几年中，人工智能大多处于研究阶段，人工智能的应用正在从实验室和试点转向生产。企业通常通过试点开始采用人工智能，并寻找人工智能可以帮助它们增强企业智能的方法。
随着人工智能尤其是机器学习应用大量涌现，处理器市场群雄争霸。各厂商纷纷推出新的芯片产品，都想领跑智能时。但问题是，谁会担当这个角色呢？
所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD, 也实在是太慢了。
2010 年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。 AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。
2010 年以来， 由于大数据产业的发展， 数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求， 于是研究界对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。 AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。
【AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏，本期主人公是IBM系统实验室高性能开发部负责人宋煜。 记者：景琦 编辑：王艺 更多【AI创新者】征集中，采写AI领域杰出学者、资深专家、技术缔造者、顶尖团队。寻求报道请邮件wangyi@csdn.net，或扫描文末二维码加我微信。 对宋煜的采访是在2017年3月18日，CSDN与IBM合办的IBM Power马拉松大赛现场，宋煜作为大赛评委与参赛选手度过了紧张而又充实的12小时。 宋煜，IBM中国系统实验室高性能计算部门开发部经理。有丰富的高性能集群
随着人工智能技术的飞速发展，各种应用场景需求对计算资源的需求也越来越高。而 GPU 作为一种高效并行计算的硬件加速器，成为了人工智能计算的关键设备之一。本文将从使用 GPU 的 AI 技术场景应用与开发实践、如何有效地利用 GPU 进行加速、为什么有 CPU 还需要 GPU、GPU 为什么快等多个方面，逐步深入探讨 GPU 开发实践的相关知识点。
机器之心原创 作者：李泽南 9 月 26 日，英伟达 GTC 大会中国站在北京开幕。在大会第一天上午的 Keynote 中，英伟达 CEO 黄仁勋介绍了 TensorRT 3.0、全新机器智能芯片 Xavier 等新产品（详见：英伟达 GTC 中国站开幕：宣布 TensorRT3、自动机器处理器 Xavier）。随着计算机硬件和人工智能技术的发展，整个科技产业的基础正在被颠覆，大数据和深度学习正在影响着我们。在大会上，黄仁勋也为我们介绍了英伟达近期的发展战略。 📷 黄仁勋认为，即将到来的
Yann LeCun 邀请我出席本周在纽约大学举行的首届“人工智能的未来”学术研讨会，人工智能领域的多位重量级人士齐聚一堂，讨论这项技术的现况及未来发展。我在此想要说的是，深度学习这项新的软件模型为何
翻译自 Open Source Movement Emerging in AI To Counter Greed 。
作者 | Karl Freund 策划 | yawei 魏子敏 编译 | 行者 Edward范玥灿 英特尔今年八月宣布将收购人工智能老将Naveen Rao创立的初创公司Nervana Systems，来扩展其在快速市场中的人工智能（AI）训练深度神经网络的能力。 英特尔是否有魄力通过收购Nervana的技术为他们的系列产品增设一个新的架构？他们是否会一如既往地坚持以CPU为中心的战略？这些都是是我们前往现场时渴望获悉答案的问题。 让我们欣慰的是，英特尔决定将Nervana作为可扩展的一部分加入系列产品
人工智能技术的发展促进了计算机硬件技术的不断革新。GPU作为一种强大的硬件加速器，由于其对计算密集型任务的高效加速和优质图形处理能力的突出表现，正成为越来越多的AI应用领域的首选设备。本文将介绍基于GPU的AI技术开发实践和场景应用，并深入了解GPU硬件相关的技术知识。
2015元宵隔天，也是北京两会热烈提案期间，由美商AMD、港商蓝宝石科技、景丰电子于深圳北方大厦举办“GPU/OpenCL并行计算大趋势”研讨会，吸引近百位来自北京、天津、上海、南京以及深圳当地商业单位之技术人员、部门主管参与，其中AMD资深软件经理陆璐博士展示基于Firepro高性能GPU计算卡的OpenCL/DNN（深度学习）技术与方案，成为众人最关注的焦点，此外吉浦迅科技CEO陈泳翰受邀介绍GPU并行计算的性价比、节能等特色，以及OpenCL+OpenACC异构并行编程模型，也是商业单位极
据市场跟踪公司Omdia的统计分析，英伟达在第三季度大约卖出了50万台H100和A100 GPU！
【IT168 评论】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，需要专门打造一把切肉的刀，这把刀既要方便切肉，又要方便剁骨头，还需要具有一定的通用性。 从技术上而言，深度学习的人工神经网络算法与传统计算模式不同，它能够从输入的大量数据中自发的总结出规律，从而举一反三，泛化至从未见过的案例中。因此，它不需要人为的提取所需解决问题的特征或者总结规律来进行编程。人工神经网络算法实际上是通过大量样本数据训练建立了输
by Jayshree Ullal on May 29, 2024 6:00:00 AM
近日，IDC公布最新的《2018年中国AI基础架构市场调查报告》，2018年中国AI基础架构市场销售额同比增幅高达132%，整体销售额达到13.18亿美元。
2018年1月9日，全球规模最大的2018北美消费电子产品展在美国拉斯维加斯拉开帷幕。本次参展的科技企业超过4000家，包括高通、英伟达、英特尔、LG、IBM、百度在内的业界科技巨头纷纷发布了各自最新的人工智能芯片产品和战略，作为本届展会的最大看点，人工智能芯片产品无疑受到了最为广泛的关注。
制药公司和生物技术机构通过传统的实验室和计算方法加速药物发现已经取得了重大进展，然而，他们才刚刚开始利用人工智能的潜力来更快地开发更有效的治疗方法。
雷锋网授权转载 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 当吴恩达还在Google训练电脑矩阵使用人工智能，识别喵星人视频时，他并非一帆风顺。 Google在世界各地的数据中心拥有海量计算机，对于吴恩达的工作，计算量绝对绰绰有余。但配置如此强大的计算机集群并不是一件容易的事情，如果有一台服务器忽然当机（如果你同时使用1000台机器，这种事情几乎每天都会发生），就会减小准确性。 吴恩达透露，这是深度学习世界里众多问题之一，如今大数据和人工智能里最热的议题是：
腾讯科技讯 6月2日，英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋在Computex 2024（2024台北国际电脑展）上发表主题演讲，分享了人工智能时代如何助推全球新产业革命。
导读：人工智能始于思想实验，深入了解AI和深度学习的历史，并了解它们为什么现在取得快速的发展。 深度学习（DL）和人工智能（AI）已经不再是科幻小说中遥不可及的目标，目前已成为了互联网和大数据等领域的
在广袤无垠的非洲莽原上，估算每年有25,000头大象和千头犀牛惨遭盗猎者杀害。按照这个速度，20年内这些动物将会完全灭绝在这个世上。 位于波士顿的新创公司 Neurala 为了挽救这个危机，运用搭载深度学习技术的无人机以秘密行动、速度、规模来打击盗猎者。 同为 NVIDIA Inception 计划（这是一项 NVIDIA 为采用人工智能技术之新创公司所推出的赞助计划）成员的 Neurala，将人工智能用在无人机的摄影机上，在天空进行拍摄，目的在更深入地追踪这些濒危动物及锁定非法盗猎活动。 （点击阅读原文，
生成式大模型给人工智能领域带来了重大变革，人们在看到实现通用人工智能（AGI）希望的同时，训练、部署大模型的算力需求也越来越高。
「每个人都是基于英伟达进行开发的。」Rao说，「如果你想推出新的硬件，你就得赶上去和英伟达竞争。」
DeepSeek-Coder-V2 是由 DeepSeek AI 发布的最新代码生成模型，它在 DeepSeek-Coder-V1 的基础上进行了重大改进，在性能和功能方面都取得了显著提升。根据 DeepSeek AI 的官方说法，DeepSeek-Coder-V2 的性能与 GPT4-Turbo 相当，这意味着它已经达到了目前代码生成领域的最先进水平。
近日，金山云正式推出GPU云服务器实例P3I实例，目前已在金山云官网上线。P3I实例是业内首款采用英伟达高性能计算卡Tesla P4的云服务器产品，单实例负载能力是传统CPU的30倍以上，具有访存性能高、联网增强、配备新一代网卡三大特点，性价比更高，为包括语音识别、语义识别、语音合成、人脸识别、图像识别、场景识别、广告推荐、智能游戏和无人驾驶等在内的多种人工智能应用场景提供基础设施支撑，满足企业级客户对于计算的高标准需求。 P3I实例的推出，将加速人工智能技术应用的普及，通过优质的产品和体验，让人工智能的潜
选自Wired 作者：Cade Metz 机器之心编译 参与：黄小天、李泽南 作为机器学习的领军人物，Yann LeCun（杨立昆）曾在 25 年前开发过一块名为 ANNA 的人工智能芯片。而现在，
在过去三年人工智能的浪潮推动下，电脑显卡芯片制造商Nvidia股票市值从2015年200多亿美元，飙涨至如今1200多亿美元，期间涨幅高达6倍，使其一跃成为当下科技行业最受追捧的公司之一。Nvidia如今疯狂飙升的市值，没有人不对AI芯片在商业领域展现出的想象空间垂涎欲滴。
人工智能三大支柱：算力、算法和数据。数据，就是人工智能这只大军的粮草；算法就是装备；而算力则是战力。
一个新的人工智能时代已经到来，跟以前的互联网时代或者是传统的IT时代相比，我们的计算时代不一样了。NVIDIA全球副总裁、中国区总经理张建中在会上介绍了NVIDIA（英伟达）在过去一段时间内在芯片方面和人工智能领域做出的一些努力以及取得的成果。 📷 NVIDIA全球副总裁、中国区总经理 张建中 张建中表示：“NVIDIA举办了一年的GTC巡展，为什么要做这个呢？因为我们大概在10年前把NVIDIA GPU所有的架构统一到了一起，自从这个计算架构之后，我们发现GPU的并行计算在很多行业的应用非常广泛，其中在高
图形处理单元 （GPU） 已成为 AI 开发的关键。它们可以大大加快训练和部署 AI 模型所涉及的计算过程。
OpenAI刚刚发布了震惊世人的Sora，最新的ChatGPT版本似乎也是箭在弦上。
1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用。
人工智能正在变得越来越普遍，影响着社会的各个方面。当然，每次在人工智能领域出现新的创新时，人们都会担心其取代人类工作。虽然这是科技驱动的社会的现实，但这些担忧中往往会忽视人工智能未来的人机协作和创造就业机会的属性。
从基于jetson的服务robodog，到能够即时检测血液中癌症的算法，这些都是今年在NVIDIA开发者新闻中心报道的十大AI开发者故事。
据彭博社消息，OpenAI CEO 萨姆・奥特曼（Sam Altman）近日再次为一家人工智能芯片企业筹集了数十亿美元的资金，希望建立一个范围覆盖全球的晶圆厂「企业网络（network of factories）」，并计划与未具名的顶级芯片制造商合作。
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