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NVIDIA CloudXR 和 RTX GPU 賦能平行云超寫實(shí)數(shù)字人 Judy 的交互體驗(yàn)

人工智能熱潮激發(fā)了諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新與成就，隨著軟硬件解決方案的日益成熟，行業(yè)生態(tài)的豐富性與包容性讓元宇宙及其重要組成部分——數(shù)字人受到了前所未有的關(guān)注。NVIDIA RTX GPU的強(qiáng)勁算力能夠滿足數(shù)字人的大規(guī)模實(shí)時(shí)計(jì)算需求，通過(guò)海量數(shù)據(jù)賦予數(shù)字人以“生命力”。NVIDIA CloudXR則可以支持將數(shù)字人傳輸至用戶的輕型終端設(shè)備，讓數(shù)字人的呈現(xiàn)不再局限于高端物理工作站中。平行云科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱為“平行云”）借助NVIDIA CloudXR和RTX GPU，讓能夠在線訪問(wèn)的超寫實(shí)、高智能數(shù)字人 Jud
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從繪制像素到邁向Z級(jí)計(jì)算，英特爾獨(dú)立顯卡背后寓意深遠(yuǎn)

本文中，英特爾院士 Aditya Navale 將分享圖形處理器從實(shí)現(xiàn)更好的像素繪制到解決人類復(fù)雜計(jì)算挑戰(zhàn)的演進(jìn)歷程。- Aditya Navale，英特爾院士，GPU 核心 IP 架構(gòu)總監(jiān)事實(shí)上，我們和大家一樣期待英特爾進(jìn)軍獨(dú)立顯卡市場(chǎng)。英特爾院士 Aditya Navale 表示：“我一直希望英特爾能夠進(jìn)入獨(dú)顯市場(chǎng)。”Aditya Navale 在英特爾工作了 30 年，其中 20 多年都深耕于圖形技術(shù)。不久前，英特爾發(fā)布了英特爾銳炫? 移動(dòng)端獨(dú)立顯卡，并將在今年推出應(yīng)用于臺(tái)式機(jī)的獨(dú)立顯卡。這標(biāo)志著英
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消息稱英偉達(dá) RTX 40 系列 GPU 將基于臺(tái)積電 4nm 打造

4 月 25 日消息，根據(jù)爆料者 @Moore's Law is Dead 的最新消息，下一代 NVIDIA GeForce RTX 40 系列游戲顯卡采用的 Ada Lovelace GPU 核心基于臺(tái)積電 4nm 工藝制造，在節(jié)點(diǎn)上要比 AMD 的 RDNA 3 更有優(yōu)勢(shì)。在過(guò)去的幾年里，臺(tái)積電的 N5 節(jié)點(diǎn)幾乎被蘋果芯片獨(dú)攬。但隨著臺(tái)積電產(chǎn)能逐漸增加，開始有越來(lái)越多的公司采用新的工藝技術(shù)，臺(tái)積電也被迫努力提高其產(chǎn)能。根據(jù) DigiTimes 的一份報(bào)告，臺(tái)積電今年將增加其 N5 產(chǎn)能約 25
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芯片設(shè)計(jì)新紀(jì)元：人工智能與 GPU 加速

NVIDIA 是一提到顯卡就會(huì)想到的第一個(gè)名字，它在設(shè)計(jì)高級(jí)硅片的同時(shí)在許多領(lǐng)域投入了大量時(shí)間。這家科技巨頭正在尋找使用其生產(chǎn)的硅來(lái)改進(jìn)芯片設(shè)計(jì)過(guò)程的方法。綠色團(tuán)隊(duì)預(yù)計(jì)集成電路設(shè)計(jì)的復(fù)雜性將在未來(lái)幾年呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這就是為什么利用 GPU 計(jì)算單元的力量將很快從一個(gè)有趣的實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)樗行酒圃焐痰谋匦杵?。NVIDIA 首席科學(xué)家兼研究高級(jí)副總裁 Bill Dally 在今年的GPU 技術(shù)大會(huì) (GTC)上談了很多關(guān)于使用 GPU 來(lái)加速現(xiàn)代 GPU 和其他 SoC 背后的設(shè)計(jì)過(guò)程的各個(gè)階段的問(wèn)題。N
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開始測(cè)試 NVIDIA RTX 4000 系列 GPU

我們預(yù)計(jì) NVIDIA 將在今年秋天發(fā)布其代號(hào)為 Ada Lovelace 的下一代 GPU 系列。這就是該公司及其生產(chǎn)合作伙伴測(cè)試新圖形處理器的時(shí)候了。GPU 泄漏的重要來(lái)源Kopite7Kimi表示，這些測(cè)試過(guò)程已經(jīng)開始。通常，GPU 的開發(fā)過(guò)程需要一年多的時(shí)間。因此，根據(jù)目前的表格，NVIDIA 應(yīng)該在去年夏天就購(gòu)買了 AD102 處理器的第一批樣品。但是，芯片和驅(qū)動(dòng)程序和驅(qū)動(dòng)程序現(xiàn)在應(yīng)該已經(jīng)準(zhǔn)備好了。過(guò)去的泄漏表明，這家科技巨頭將通過(guò)RTX 4000 系列最大限度地提高性能。但是，我們預(yù)計(jì)功耗會(huì)出
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GPU顯卡市場(chǎng)格局改變：Intel開發(fā)全新3D游戲技術(shù)

芯研所4月24日消息，Intel推出Arc游戲顯卡之后，GPU顯卡市場(chǎng)的格局已經(jīng)改變了，由原來(lái)的AMD、NVIDIA兩家爭(zhēng)霸變成了三國(guó)戰(zhàn)，Intel競(jìng)爭(zhēng)準(zhǔn)備開發(fā)全新的3D游戲技術(shù)，比兩家現(xiàn)在的光線追蹤技術(shù)還要厲害。Intel的這個(gè)項(xiàng)目由加速計(jì)算及圖形部門的副總裁Anton Kaplanyan領(lǐng)導(dǎo)，他也是一位GPU技術(shù)大牛，去年加入Intel，之前在Facebook的首席科學(xué)家，從事超級(jí)神經(jīng)采樣方面的研究，多年來(lái)都是在研發(fā)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，涉及神經(jīng)渲染、游戲引擎等等。不過(guò)他最引人注目的從業(yè)經(jīng)歷是在NVIDIA，
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多處理引擎的異構(gòu)系統(tǒng)引領(lǐng)邊緣AI高效部署

在過(guò)去的兩年里，邊緣人工智能（Edge AI）實(shí)現(xiàn)了加速發(fā)展，這主要得益于小型化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的進(jìn)步，從而可以在微控制器級(jí)（MCU）的器件上實(shí)現(xiàn)高精度。這增加了邊緣AI 應(yīng)用和設(shè)備的數(shù)量，這些應(yīng)用和設(shè)備可以通過(guò)這項(xiàng)技術(shù)以較低的成本實(shí)現(xiàn)。這方面的一個(gè)示例就是關(guān)鍵字識(shí)別，它已經(jīng)成為智能家居設(shè)備交互的標(biāo)準(zhǔn)方式。邊緣AI 可以體現(xiàn)為多種形態(tài)，從非常小型的、低功耗的推理引擎，到高功耗的、具有特定功能的、與基站或智慧城市視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)源同處一方的大型方案。在這些更大型的裝置中，異構(gòu)架構(gòu)（即針對(duì)特定任務(wù)的專業(yè)加速器）正在
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IDC：亞太區(qū)2025年人工智能支出將達(dá)320億美元硬件占49.8%

根據(jù) IDC 最新《全球人工智能支出指南》研究指出，亞太地區(qū)(不含日本)在 AI 系統(tǒng)方面的支出將從2022年的176億美元，增加到2025年的約320億美元。2020-2025期間的年復(fù)合成長(zhǎng)率（CAGR）為25.2%。其中，硬件將占AI支出的49.8%以上。而臺(tái)灣在人工智能技術(shù)的預(yù)算支出2022年將達(dá)3.65億美元，以金融服務(wù)、制造與零售流通業(yè)的需求最高。 IDC亞太區(qū)認(rèn)知計(jì)算/人工智能副研究總監(jiān)Jessie Danqing Cai表示：「疫情引起的許多變化將持續(xù)下去，我們預(yù)計(jì)遠(yuǎn)程或非接觸式
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NVIDIA透過(guò)人工智能將2D平面照片轉(zhuǎn)變?yōu)?D立體場(chǎng)景

當(dāng)人們?cè)?5年前使用寶麗來(lái) (Polaroid ) 相機(jī)拍攝出世界上第一張實(shí)時(shí)成像照片時(shí)，便是一項(xiàng)以逼真 2D 影像迅速捕捉 3D 世界畫面的創(chuàng)舉。時(shí)至今日，人工智能 (AI) 研究人員反將此作法倒轉(zhuǎn)過(guò)來(lái)，亦即在幾秒鐘內(nèi)將一組靜態(tài)影像變成數(shù)字 3D 場(chǎng)景。 NVIDIA Research 透過(guò)人工智能，在一瞬間將 2D 平面照片變成 3D 立體場(chǎng)景這項(xiàng)稱為逆向渲染 (inverse rendering) 的過(guò)程，利用 AI 來(lái)預(yù)估光線在真實(shí)世界中的表現(xiàn)，讓研究人員能利用從不同角度拍攝的少量 2D
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英特爾發(fā)布首款筆電專用Arc GPU 最早用于三星

　　3月31日消息，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)達(dá)五年的努力，英特爾在研發(fā)獨(dú)立圖形處理器（GPU）方面的工作終于取得了成果，該公司于美國(guó)當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三發(fā)布了首批專為筆記本電腦視頻游戲設(shè)計(jì)的新產(chǎn)品?！　∵@款新的圖形處理器被稱為Arc 3，雖然芯片本身將用于筆記本電腦，但其背后的技術(shù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了視頻游戲的用途。英特爾客戶圖形產(chǎn)品和解決方案副總裁羅杰·錢德勒（Roger Chandler）表示，Arc的架構(gòu)、人工智能（AI）處理能力和支持軟件將由英特爾服務(wù)器和PC業(yè)務(wù)部門共享。每個(gè)單元將能夠采用共同的構(gòu)建模塊，然后將這種技術(shù)提煉成針
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Imagination在GDC 2022上推出下一代移動(dòng)游戲解決方案

Imagination Technologies在“2022游戲開發(fā)者大會(huì)（GDC 2022）”上推出了其下一代移動(dòng)游戲圖形處理解決方案。借助于Open 3D Engine（O3DE）的開源跨平臺(tái)3D引擎，Imagination運(yùn)行了采用硬件加速的全域光照光線追蹤解決方案，它可用于未來(lái)的零售設(shè)備。Imagination的PowerVR開源GPU驅(qū)動(dòng)程序已經(jīng)被Mesa 3D圖形庫(kù)所接受，開啟了為Kernel貢獻(xiàn)代碼的進(jìn)程。這是為開發(fā)者創(chuàng)建開放生態(tài)系統(tǒng)方面的一個(gè)重要里程碑。此外，Imagination還宣布與
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800 億個(gè)晶體管！英偉達(dá)發(fā)布首款基于 Hopper 架構(gòu)的 GPU — NVIDIA H100

在3月23日舉行的GTC 大會(huì)上，英偉達(dá)正式宣布推出采用 NVIDIA Hopper 架構(gòu)的新一代加速計(jì)算平臺(tái)，同時(shí)發(fā)布其首款基于 Hopper 架構(gòu)的 GPU — NVIDIA H100。根據(jù)英偉達(dá)介紹，H100 NVIDIA GPU帶來(lái)了六項(xiàng)突破性創(chuàng)新：第一，世界最先進(jìn)的芯片。英偉達(dá)表示，H100 由 800 億個(gè)晶體管構(gòu)建而成，這些晶體管采用了專為 NVIDIA 加速計(jì)算需求設(shè)計(jì)的尖端的 TSMC 4N 工藝。同時(shí)，H100 是首款支持 PCIe 5.0 的 GPU，也是首款采用 HBM3 的 GP
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Supermicro推通用GPU系統(tǒng) 支持主要CPU、GPU和Fabric架構(gòu)

Super Micro宣布推出一項(xiàng)革命性技術(shù)–通用 GPU 服務(wù)器，其可簡(jiǎn)化大規(guī)模 GPU 部署，設(shè)計(jì)符合未來(lái)需求，甚至支持尚未公開的技術(shù)，將為資源節(jié)約型服務(wù)器提供最大彈性。 Supermicro推突破性通用GPU系統(tǒng)，支持所有主要CPU、GPU和Fabric架構(gòu)通用 GPU 系統(tǒng)架構(gòu)結(jié)合支持多種 GPU 外形尺寸、CPU 選擇、儲(chǔ)存和網(wǎng)絡(luò)選項(xiàng)的最新技術(shù)，整體經(jīng)過(guò)優(yōu)化，可提供擁有獨(dú)特設(shè)定和高度可擴(kuò)充的系統(tǒng)，并針對(duì)每位客戶的特定人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和高效能運(yùn)算（HPC）應(yīng)用程序進(jìn)行優(yōu)
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華西證券：2022年電子AI芯片行業(yè)研究報(bào)告

AI芯片主要承擔(dān)推斷任務(wù)，通過(guò)將終端設(shè)備上的傳感器（麥克風(fēng)陣列、攝像頭等）收集的數(shù)據(jù)代入訓(xùn)練好的模型推理得出推斷結(jié)果。由于終端場(chǎng)景多種多樣各不相同，對(duì)于算力和能耗等性能需求也有大有小，應(yīng)用于終端芯片需要針對(duì)特殊場(chǎng)景進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)解方案，最終實(shí)現(xiàn)有時(shí)間關(guān)聯(lián)度的三維處理能力，這將實(shí)現(xiàn)更深層次的產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)，是設(shè)計(jì)、制造、封測(cè)和設(shè)備材料，以及軟件環(huán)境的全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同升級(jí)過(guò)程。相比于傳統(tǒng)CPU服務(wù)器，在提供相同算力情況下，GPU服務(wù)器在成本、空間占用和能耗分別為傳統(tǒng)方案的1/8、1/15和1/8。人工智能服
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億歐智庫(kù)：2022年中國(guó)AI芯片行業(yè)深度研究

四大類人工智能芯片（GPU、ASIC、FGPA、類腦芯片）及系統(tǒng)級(jí)智能芯片在國(guó)內(nèi)的發(fā)展進(jìn)度層次不齊。用于云端的訓(xùn)練、推斷等大算力通用芯片發(fā)展較為落后；適用于更多垂直行業(yè)的終端應(yīng)用芯片如自動(dòng)駕駛、智能安防、機(jī)器人等專用芯片發(fā)展較快。超過(guò)80%中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)也集中在應(yīng)用層。?總體來(lái)看，人工智能芯片的發(fā)展仍需基礎(chǔ)科學(xué)積累和沉淀，因此，產(chǎn)學(xué)研融合不失為一種有效的途徑。研究主體界定：面向人工智能領(lǐng)域的芯片及其技術(shù)、算法與應(yīng)用無(wú)芯片不AI , 以AI芯片為載體實(shí)現(xiàn)的算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡
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