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nvidia于11月7日在日本东京召开新闻发布会，介绍“nvidia虚拟gpu解决方案（nvidia?grid）”新的发展趋势。nvidia日本可视化事业部总经理hideaki?tagami先生介绍了vdi环境下的技术，产品构成和使用情况。并表示：“借助新的grid软件，除了提供给cad，3d图形软件用户，深度学习和hpc领域外，nvidia将加强vdi（虚拟桌面基础架构）销售，并扩大市场份额。
随着人工智能席卷整个技术领域，nvidia?今天在年度?gpu?技术大会上推出了一系列重点关注深度学习、虚拟现实和自动驾驶汽车的新产品和技术。
在创纪录的?5000?多名科学家、工程师、企业家和全球媒体面前，nvidia?首席执行官兼联合创始人黄仁勋发布了全球首款一体化深度学习超级计算机，这是一个具有?250?台服务器吞吐量的集成系统。半精度浮点运算能力达?170?万亿次的?nvidia?dgx-1?可将训练速度提升?12?倍以上（请参见“nvidia?发布全球首款深度学习超级计算机”）。
释放人工智能的潜能
nvidia?首席执行官黄仁勋介绍人工智能和面部识别技术
仁勋先生在台上说：“人工智能是人类生活中影响颇为深远的技术进步，它会改变每个行业、每家公司和我们周围的每件事物。它将开辟新的市场，让每个人从中受益。dgx-1?易于部署，专为一个目的而打造，那就是：释放人工智能的潜能，利用超凡能力来解决曾经无法解决的问题。”
在两个小时的演讲中，他介绍了人工智能的现状，并指出它的各种部署方式。他提到了?20?多家云服务巨头，其中包括阿里巴巴、yelp、amazon?和?twitter?等等，这些大公司在他们的超大规模数据中心生成大量数据，然后使用?nvidia?gpu?来完成照片处理、语音识别和照片分类等任务。
五大奇迹
nvidia?首席执行官黄仁勋和?tesla?p100
支撑?dgx-1?的是一种具有革命性意义的全新处理器?nvidia?tesla?p100?gpu，这是更为先进的加速器，也是首款基于?nvidia?第?11?代?pascal?体系结构的处理器（有关?pascal?的更多信息，请参阅“pascal?内幕：nvidia?新的计算平台”）。
tesla?p100?以五项突破性技术（仁勋先生将它们笑称为“奇迹”）为基础，实现了可提供相当于数百个?cpu?服务器节点的性能的一类新服务器。
包括?facebook?的?yann?lecun?和?ibm?的?john?kelly?在内的诸位人工智能行业领导者均已经表示支持这款产品。百度首席科学家吴恩达说：“人工智能计算机就像太空火箭：越大越好，pascal?的吞吐量和互联能力将会造出我们前所未见的大火箭。”
dgx-1?早期的一家重要客户是麻省总医院。这家医院建立了一个临床数据中心，nvidia?为其创始合伙人，该数据中心将开始在放射学和病理学领域使用人工智能帮助诊断疾病。麻省总医院是美国大的科研医院，拥有差不多?100?亿份医疗影像档案，非常适合研究深度学习技术。
展示我们的软件实力
nvidia?首席执行官黄仁勋发表?gtc?2016?主题演讲
虽然?nvidia?硬件曾多次登上头条新闻，但我们的软件在实现先进的?gpu?加速计算方面也功不可没。我们将这类作品体系称为?nvidia?sdk，仁勋先生介绍了这一体系经历的一系列重要更新。这些更新涉及从深度学习到自动驾驶汽车和嵌入式计算的方方面面（请参见“nvidia?详细介绍重要软件更新以推动?gpu?计算的发展”）。
我们推出这些更新的目标是：让更多开发者能够利用我们的更多功能。已经有超过一百万的开发者下载了我们的?cuda?工具包。有?400?多款?gpu?加速的商业应用程序以及数百个游戏作品从我们的软件库中获益。
将现实带入虚拟现实
nvidia?的黄先生在?gtc?2016?上展示?iray?vr
主题演讲的视觉亮点是观看在美国国家航空航天局研究成果基础上构建的、将参观者送到火星上去的虚拟现实体验。火星?2030?虚拟现实体验由?nvidia?与?fusion?media?共同开发，并借鉴了美国国家航空航天局的建议，由个人计算的先驱?steve?wozniak?演示。
仁勋先生大胆展示了我们的?iray?技术如何打造交互式虚拟?3d?世界并提供惊人的保真度。这些?iray?vr?功能让我们能够创建一种环境，用户戴上耳机就能徜徉在逼真的虚拟环境中，就像是一座尚未开工建设的建筑物。
为了展示虚拟现实的功能，google?送出了?5000?个?google?cardboard?虚拟现实眼镜。我们已在主题演讲后派发了这些眼镜，以便?gtc?与会者可以在他们的手机上体验?nvidia?iray?vr?技术。
打造更智能的汽车
roboracer?–?全球首款自动驾驶赛车
为了继续帮助打造具有超人般感知水平的自动驾驶汽车，我们还为自动驾驶汽车推出了端到端制图平台。
它旨在帮助汽车制造商、地图公司和初创企业利用车内的?nvidia?drive?px?2?和数据中心的?nvidia?tesla?gpu?的计算能力，快速创建和不断更新高清地图。
地图是自动驾驶汽车的重要组成部分。汽车制造商需要为汽车配备功能强大的板载超级计算机，该计算机能够处理来自多个传感器的输入，精确理解其周围环境。向这个系统中添加详细的地图可让问题变得简单，因为这样汽车就能够更好地感知自身所处位置和即将遇到的情况。
当然，如果没有竞争，您永远不会真正了解自己的技术能够做什么。因此，我们不仅将为参加?roborace?锦标赛（全球场无人驾驶汽车锦标赛）的汽车配备?drive?px?2?ai?超级计算机，还将是支进入冠军系列赛的团队。
amd新速龙cpu曝光：集成vega显示核心
2018-02-11?05:37:00?[中关村在线?转载]?作者：快科技?|责编：赵鑫喆
2018年2月9日，computerbase公司的成员在sandra数据库中发现了athlon?200ge处理器。
athlon?200ge处理器与ryzen?3?2200u规格比较相似，采用双核心四线程设计，主频为3.2ghz，三级缓存为4mb。
此外还集成了3个vega?cu显示单元，192颗流处理器，处理器代号是raven?ridge，主打低功耗桌面pc市场。
由于信息来自sandra数据库，因此athlon?200ge的售价及具体上市暂不清楚，不过可以明确的是，athlon?200ge的直接竞争对手将是双核四线程的奔腾系列处理器。
诚然，芯片市场的价格问题解决办法还需要依靠市场，近年amd与intel的多核大战也使消费者感受到产品的迅速升级与价格的逐渐降低。amd发布的7nm工艺cpu与gpu就是一个很好的信号，业界围绕7nm工艺的竞争或许就能在降低成本的同时，拉低业内的整体价格，这对消费者当然是好事，让我们拭目以待吧！
长期高价回收工厂清仓库存.积压库存,转产清仓的芯片.?主板南北桥芯片?显卡gpu芯片.笔记本cpu/芯片桥?库存?二手显卡?二手主板报废?samsung.?hynix.?elplda?.?intel.?nvidia.?amd.ati.?flash?m镁光?内存芯片;?
2013年以来nvidia?grid?gpu虚拟化技术已经在基于开普勒的k1?/?k2中采用。基于maxwell一代m6?/?m10?/?m60，pascal一代p6?/?p4?/?p40?/?p100?支持gpu虚拟化技术。目前，nvidia?grid支持的管理程序有ciprix?xendesktop?xenserver，vmware?vsphere?esxi，neutanix?hyper?converged?infrastructure三种类型。nvidia计划在2017年支持linux的kvm，作为分配虚拟gpu资源的vdi的桌面工具，支持两种vmware?horizon和citrix?xendesktop。
pu是替代不了cpu的，同样，cpu也替代不了gpu。
如果形象点理解，gpu就像一群蚂蚁，这些蚂蚁都做着同样的事，而cpu就像一只猴子，这只猴子做着各种不同的事。
从根本上说cpu和gpu它们的目的不同，且有不同侧重点，也有着不同的性能特性，在某些工作中cpu执行得更快，另一工作中或许gpu能更好。
当你需要对大量数据做同样的事情时，gpu更合适，当你需要对同一数据做很多事情时，cpu正好。
然而在实际应用中，后一种情形更多，也就是cpu更为灵活能胜任更多的任务。gpu能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法、挖矿、暴力破解密码等，gpu会有所帮助。
简单地说，cpu擅长分支预测等复杂操作，gpu擅长对大量数据进行简单操作。一个是复杂的劳动，一个是大量并行的工作。
其实gpu可以看作是一种专用的cpu，专为单指令在大块数据上工作而设计，这些数据都是进行相同的操作。
要知道处理一大块数据比处理一个一个数据更有效，执行指令开销也会大大降低，因为要处理大块数据，意味着需要更多的晶体管来并行工作，现在旗舰级显卡都是百亿以上的晶体管。
cpu呢，它的目的是尽可能快地在单个数据上执行单个指令。由于它只需要使用单个数据单条指令，因此所需的晶体管数量要少得多。
目前主流桌面cpu晶体管都是十亿以下，和高级gpu相差十倍以上，但它需要更大的指令集，更复杂的alu(算术逻辑单元)，更好的分支预测，更好的虚拟化架构、更低的延迟等等。
另外，像我们的操作系统windows，它是为x86处理器编写的，它需要做的任务执行的进程，在cpu上肯定更为高效，你想每个线程的任务并不相同，基本上难以并行化，完全发挥不了gpu的长处。
那么，可以预见在未来，随着cpu进一步强化处理数据块的能力，我们将看到cpu和gpu架构之间的融合，而且随着制造技术的进步和芯片的缩小，gpu也可以承担更复杂的指令。
cpu与gpu间的分工虽然还是大有不同，但彼此间的交集无疑会更多。
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