英伟达在全球暂停无人驾驶汽车测试 股价大跌7.8%

　　自从2005年左右在高端CPU和GPU领域先后败给了Intel和Nvidia之后， AMD 在接下来的十几年里一直苦苦挣扎，以期获取更好的收益表现，但这一切都没有获得更大的进展。但在Lisa Su于2015年担任 AMD  CEO以来，公司重构了产品策略，一切似乎变得与众不同了。下面就随嵌入式小编一起来了解一下相关内容吧。 　　在2015年9月， AMD 旗下的Radeon Technologies Group立项开发与Nvidia 竞争的产品，这就是后来的 Polaris GPU，这个新系列的出现，能够帮助AMD抢夺一部分已经被Nvidia占领的GPU市场。 　　   追赶英特尔英伟达 AMD是否已获逆袭的最好时机？

高通不久前曾经第一个站出来预言说，移动GPU的性能在不远的将来就会超过游戏主机，暗示着其Adreno 300系列的强大实力。现在，NVIDIA也分享了他们心目中的GPU发展趋势，包括PC、游戏机、移动三大领域。 图中的三条实线代表预期性能水平，虚线则是各自的走向趋势。NVIDIA认为 ，移动GPU的图形性能会出现突飞猛进的发展，大约在2013-2014年就能和微软X360平起平坐，甚至一举将其超越 ，和PC的差距也越来越小。当然了，不出意外的话到时候微软的新一代“Xbox 720”也该面世了。 代表主机的蓝线只有两段，分别是第一代Xbox和现在的Xbox 360，而绿线的起点是第一代iPhone，然后是Teg

将新的人工智能和机器人应用程序和产品推向市场，以及支持现有的应用程序和产品，对于开发人员和企业来说是一大挑战。 NVIDIA日前正式宣布Jetson AGX Orin 32GB 量产级模组现已上市。 Orin 32GB接近200TOPS算力，具体参数指标如下： CPU： 12 核 Arm Cortex-A78AE v8.2 64 位处理器，具有 3MB L2 + 6MB L3 缓存 GPU / 人工智能加速器： 具有 2048 个 NVIDIA CUDA 内核和 64 个张量内核 @ 1 GHz，采用NVIDIA Ampere 架构 DL 加速器 ： 2x NVDLA v2.0 视觉加速器： PVA v2.0（

    半导体厂商NVIDIA近日公布了公司的2013财年第一季度财报，截至2012年4月29日的NVIDIA 2013财年第一季，公司营收9.249亿美元。 　　NVIDIA总裁兼首席执行官黄仁勋在接受采访时称，其开普勒GPU对加速公司业绩发展做出了极大的贡献，NVIDIA新推出的台式机产品获得了前所未有的好评，而笔记本GPU产品在该季度的销售量也创出了新记录。另外Tegra也在正轨上成长，被多家移动设备采用，并且为Windows 8 ARM推出做好准备。 　　这位NVIDIA高管还提到，现在图形技术已经变得比以往任何时候都要重要了，因此在下周的GPU技术大会上，NVIDIA还将为大家展示GPU加强移动和云计算的新方法。

    高通依托4G基带领域的绝对优势，进一步巩固其市场领导地位。在高端，优势牢不可破；继续保持优势的同时，主动将产品线下移，主打千元4G市场，引领4G手机直接进入千元。可以这么说，在高通感到威胁，主动下探并采取灵活的市场竞争应对时，边缘芯片商几无活路，市场几近清场！ 之前曾认为博通在手机市场前景不乐观，但没想到这么快！同英伟达退出手机市场相似，博通出售基带也算是情理之中了。聊聊几个芯片厂商吧（侧重在手机领域），多看看这个群雄并起的战国时代吧，因为寡头时代就在不远处了。 1、高通：优势的继续与改变的可怕 智能手机芯片领域高通独领，高通依托4G基带领域的绝对优势，进一步巩固其市场领导地位。 在高端

    对于人工智能应用程序的兴奋情绪，让已经24岁的英伟达成为科技界最热门的企业之一，股价直线飙升，过去两年内涨幅超过七倍，达到1000亿美元，最近一个季度的收入暴增了56%。 势如破竹的背后，你或许会好奇，曾经一个只是负责在屏幕上绘制图像的“图形处理单元”，如今为何能够肩负起解决复杂计算问题的重任？GPU全面崛起，英伟达的答案很明确，一个有“强迫症”的老板和十多年前的一次关键押注。 皮衣霸道总裁的“强迫症” 这家强势增长的公司背后的掌舵者是创始人兼CEO黄仁勋（Jen-Hsun Huang）。他拥有敏锐的战略直觉，个性出了名的严苛，常常穿深色的衣服，因此有人拿他来跟苹果已故CEO史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）比较。(跟

在过去几年时间里，NVIDIA 深耕 AI 领域，他们的 GPU 不仅成为 HPC 的首选，也成为包括 AI 和深度学习生态系统在内的数据中心的首选。在最新公布的开发者博文中，NVIDIA 宣布正利用 AI 来设计和开发 GPU，其最新的 Hopper GPU 拥有将近 13000 个电路实例，而这些实例完全由 AI 创建。 计算机芯片中的算术电路是使用逻辑门网络（如 NAND、NOR 和 XOR）和电线构成的。理想的电路应具有以下特点： ● 小：较小的区域，以便更多电路可以安装在芯片上。 ● 快速：降低延迟以提高芯片的性能。 ● 消耗更少的功率：芯片的功耗更低。 NVIDIA 使用这种方法设计了近 13000 个 AI

Nvidia计划下月开始推出新系列图形处理器(GPU)，通过分担每秒多达数万亿次的算术运算来提升超级计算环境的性能。 这些新款图形处理器名为“Tesla”，可以用于PC、工作站和服务器之中。它们最多每秒可进行8万亿次计算。 Nvidia曾在4月份表示，将推出面向石油和天然气产业、金融、医药和科研领域的产品，打入高性能计算市场。使用这些新型GPU，开发商就不必再把超级计算应用分散到多个CPU上面。 Tesla分为三个产品线。第一个是桌边型超级计算机(Deskside Supercomputer)，此系统包括两到16颗GPU，最高处理能力可达每秒8TG浮点运算，并通过PCI-E接口与个人电脑机或工作站连接。 该