PowerVR GPU憑借優(yōu)異性能和全面支持能力為中國汽車芯片開發(fā)提供強大助力
編者按:5G不僅是一個快速便捷的手機網絡,而是一種革命性的數(shù)據(jù)共享和通信能力。在美國,商用5G視乎目前僅限于毫米波頻譜,這種技術在城市地區(qū)、室內以及短距離都能很好工作。中國則集中在6GHz以下的
等了很久,今晚NVIDIA正式發(fā)布了7nm安培GPU,號稱是8代GPU史上最大的性能飛躍。不過官方并沒有公布安培GPU的技術細節(jié),Anandtech網站倒是給出了一份詳細的介紹。 這次的GTC 202
NVIDIA一直致力于幫助圖形學專業(yè)人士、研究人員、開發(fā)者和各學科的學生充分利用圖形學領域的最新技術,包括實時光線追蹤、AI和增強現(xiàn)實帶來的全新可能性。本周,NVIDIA的研究團隊與來自頂尖院校
今日,小米官方宣布,小米10性能再進化,國內首次支持驍龍865 GPU驅動獨立升級。充分釋放GPU潛能,增強游戲性能和穩(wěn)定性。此外,OpenGL ES優(yōu)化,提高眾多游戲運行穩(wěn)定性、優(yōu)化Vulkan性能
如果你知道比特幣挖礦是如何工作的,你可能會想知道使用超級計算機是否值得?這是一個奇怪的想法?答案是不值得。 超級計算機運行比特幣挖礦? 超級計算機與比特幣礦機的需求不同
手機要想流暢運行,不僅要有出色的硬件,還要有優(yōu)化得當?shù)能浖?,比如手機的系統(tǒng)版本更新。8月21日,華為有8款老機型全面開放升級EMUI 9.1系統(tǒng),體驗超級文件系統(tǒng)EROFS和GPU Turbo
與AMD在2019年就轉向7nm節(jié)點不同,NVIDIA在GPU工藝上比較保守,不過今年情況好像不一樣了,除了7nm安培,5nm GPU也呼之欲出了。 NVIDIA當前的圖靈GPU使用的是臺積電12nm
2019年,三星和AMD宣布達成合作,未來Exynos處理器將采用AMD定制的移動版Radeon GPU。眼看著一年快過去了,很多用戶都期待著AMD的入局會給三星Exynos處理器帶來什么樣的改變。最
再過10天,NVIDIA CEO黃仁勛就要發(fā)表GTC 2020演講了,這次推出7nm安培(Ampere)架構是板上釘釘了。不過2020年的GTC可能不止于此,NVIDIA還有可能更新GPU路線圖,公布
NVIDIA和VMware宣布為VMware Cloud on AWS推出基于NVIDIA GPU的加速服務,為機器學習、數(shù)據(jù)科學和AI工作負載提速。具有高度擴展性和更高安全性的混合云平臺助
作為榮耀最強自拍手機,榮耀20S這次不僅前置了3200萬像素攝像頭,還加入了人像超級夜景模式,配合7nm處理器帶來的超強AI算力,實現(xiàn)夜景自拍“人美景也美”的效果。但是,榮耀這次帶來的驚喜恐怕遠
“摩爾定律已經死了?!庇ミ_(NVIDIA)CEO黃仁勛在2019年末下了這樣的定論。 摩爾定律是所有計算機人都耳熟能詳?shù)脑~。這個詞指的是1965年英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾(Gordon Moore
機器視覺的核心是簡單地利用圖像中可用的信息來決定圖像中的對象下一步該做什么。 在裝配線上或裝運之前對產品進行簡單的通過/失敗檢查是一個更簡單的例子。PCB檢測是一種常見的用例,當生產PC
人工智能在機器學習和深度學習中的“復活”導致相關研究和產品開發(fā)的爆炸式增長,因為企業(yè)發(fā)現(xiàn)了創(chuàng)新性方法來將這些新算法用于流程自動化和預測性見解。從機器學習和深度學習模型(后者通常涉及模擬大腦的神經
人工智能在機器學習和深度學習中的“復活”導致相關研究和產品開發(fā)的爆炸式增長,因為企業(yè)發(fā)現(xiàn)了創(chuàng)新性方法來將這些新算法用于流程自動化和預測性見解。從機器學習和深度學習模型(后者通常涉及模擬大腦的神經
在 iPhone 11 發(fā)布會上,蘋果發(fā)布了 Apple Watch Series 5,新一代手表搭載指南針、always-on 屏幕和新的表盤,不過蘋果在發(fā)布會上并沒有提及新一代 Apple
上周中國監(jiān)管部門正式批準了NVIDIA對Mellanox Technologies, Ltd.(邁絡思科技有限公司)的收購,成交價70億美元,約合人民幣496億元,這是NVIDIA史上最大一筆收購。
從總體上來說,Windows 10是一個好系統(tǒng),雖然我們天天戲稱它為“Bug 10”,但不可否認的是,從立項以來,開發(fā)團隊就一直在努力為它加入新的功能,其中有不少是相當實用的。 比如說,他們在1709
zui近幾年數(shù)據(jù)量和可訪問性的迅速增長,使得人工智能的算法設計理念發(fā)生了轉變。人工建立算法的做法被計算機從大量數(shù)據(jù)中自動習得可組合系統(tǒng)的能力所取代,使得計算機視覺、語音識別、自然語言處理等關鍵領