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史黛拉(idobzooki.com) 编辑:jh-iDUn 时间:2017-07-23 00:41:29

↑ NVIDIAk40处理器针对机器学习应用的基准测试结果

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  图像处理的核心就是处理一个个信息简单但数量巨大的像素点,这是GPU诞生的舞台,用GPU处理图像和渲染等工作可以极大的提高效率。在此基础上NVIDIA提出了一种GPU加速计算的方法,同时运用CPU和GPU处理计算任务,将程序的密集运算放在GPU上,其他的逻辑依然在CPU上完成,这种结合让GPU可以在更多的应用场景发挥作用。



  资料图:福岛事故后的“禁区”内,野猪在空无一人的街道中觅食。

  但从2015年开始,NVIDIA股价飙涨,不仅一扫移动处理器市场的阴霾,更是历史性的突破100美元(对应市值600亿美元左右),达到前所未有的新高度。

NVIDIA移动芯片之路:智能手机落败 智能汽车崛起


  虽然现在看起来NVIDIA的前景一片光明,但其成为智能汽车巨头的道路并不平坦。

↑ 曾被寄予厚望的Tegra系列处理器



  资料图:福岛第一核电站在黄昏中停运亮灯的场景。

↑ 高通400亿美元收购NXP


  三、成功之路并不容易

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  四、总结

  目前,自动驾驶技术已经成为一个新的风口,很多其他的新兴玩家也逐渐参与进来,互联网、半导体、计算机领域的各种高新技术极大地促进着这一产业的发展,市场也跟着瞬息万变,谁会成为最后的王者?


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  中新网3月20日电  据日媒报道,就系留在福岛第一核电站港湾内、用来存放核污水的大型人工浮岛,东京电力公司表示,计划在2019年进行处理。除了因为担心被海啸冲走外,今年2月浮岛内壁和地面还发现了裂缝,亟待采取应对措施。

  浮岛全长约136米,宽约46米,高约3米。原本在静冈市清水港用作钓鱼场,由于核事故导致污水不断增多,东电从该市免费租用了浮岛,于2011年5月将其转移至第一核电站港湾内,作为存放污水的“王牌”。

  NVIDIA(英伟达)这个名字相信每一个电脑用户都不陌生,这家全球知名的GPU厂商已经成为了图像处理器这一领域的绝对王者。可即便有巨大的市场份额,在过去的17年中,NVIDIA的股价几乎总在20美元(对应市值100亿美元左右)附近徘徊,其推出的Tegra系列处理器在智能手机领域也不温不火。


↑ NVIDIA上市以来股价的变化 via Bloomberg

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↑ 搭载DRIVE PX 2的Roborace无人驾驶赛车

  DNN(深度神经网络)的应用,在探测和目标分类方面,显著提升融合传感器数据结果的准确性。这一全方位的自动驾驶处理平台几乎超越了现在所有汽车处理器的性能,当仁不让成为众多厂商研发自动驾驶技术的首选。

  在使用ARM架构的手机处理器上,各家的性能差异并不是特别大,但高通还能提供稳定可靠的集成式基带,其成本具有绝对的优势,毕竟就算NVIDIA处理器性能再剽悍,也还是的使用高通的基带芯片,开发难度和成本都相应提高。在这一点上,不仅NVIDIA,大部分厂商的衰弱都应该说是必然,除非你能研究出自己的基带专利技术,比如华为麒麟系列这个后起之秀。


↑ 集成基带的高通骁龙和华为麒麟处理器

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