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Leiphone (China) 08/23/2019 22:14
雷锋网按:Hot Chips 31本周在美国硅谷举办,两款最大的芯片发布引人注意。分别是Cerebras最大的深度学习芯片WSE,还有赛灵思发布全球最大的FPGA。Intel发布的两款AI芯片Nervana NNP-T/NNP-I同样备受关注。不过,AMD在Hot Chips期间并没有获得巨大的关注,这或许是因为在当今AI大热的情况下,他们采用“观望式”的AI策略。. Intel、AMD和NVIDIA如何预估AI市场?. NVIDIA预计,其数据中心和人工智能潜在市场(TAM)到2023年将达到500亿美元。这包括HPC(高性能计算),DLT(深度学习训练)和DLI(深度学习推理)。. 英特尔估计,其DLT和DLI 潜在市场在2020年将达到460亿美元。. AMD尚未发布任何关于深度学习潜在市场的预测,因为它更专注于从英特尔和NVIDIA获得市场份额。因此,也没有看到AMD有专注于人工智能的芯片。. 不过,AMD首席执行官Lisa Su表示,我们正在努力成为人工智能领域更重要的参与者。. Lisa Su:CPU的局限性. 任何计算性能的讨论都始于摩尔定律,但摩尔定律正在放缓。摩尔定律指出,随着芯片尺寸缩小和晶体管密度增加,计算性能将每两年翻一番。. 在AnandTech Hot Chips 31的报道指出,Lisa Su在主题演讲中解释说,AMD通过各种方式改善了CPU的性能,包括工艺制程、芯片面积、TDP(热设计功耗)、电源管理、微体系结构和编译器。. 先进工艺制程的贡献最大,这使得CPU的性能提升了40%。增加芯片尺寸也可以带来两位数性能的提升,但这不符合成本效益。. AMD通过微体系架构将EPYC Rome服务器CPU IPC(每个周期的指令)在单线程和多线程工作负载中分别提升了23%和.
Official NVIDIA Blog 08/21/2019 12:10
Turning a traditional car into an autonomous vehicle is an enormous challenge. At NVIDIA, we’re tackling the problem by building the essential blocks of autonomous driving — categorized into perception, localization, and planning/control software — and applying high-performance compute. To test and validate our DRIVE AV Software, we use simulation testing with our DRIVE Constellation. .

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