GPU
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英伟达推出机器人领域专用芯片及平台
6月5日，英伟达(Nvidia)推出旗下Nvidia Isaac机器人平台，用来为下一代自动驾驶机器提供动力支持，进而为制造业、物流业、农业、建筑业以及其他一些行业的机器人提供人工智能的功能支持。
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ARM改进CPU和GPU：Windows运行更快 性能大幅提升
芯片开发商ARM宣布对CPU与GPU的一系列改进，当芯片在Windows笔记本上运行时，性能大幅提升。
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ARM发布新一代CPU架构Cortex-A76以及新一代GPU核心Mali-G76
ARM处理器的架构倒是很有意思，虽然只是从A75变成了A76，但是Cortex-A76跟A75不是一代产品，架构改进很多，性能提升也很明显，官方的说法是Cortex-A76带来了笔记本级别的性能，智能手机一般的体验，将改变智能移动计算的面貌。
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Arm发布针对Mali GPU的Android Linux Vulkan用户空间驱动（HiKey 960，Firefly-RK3288主板）
前一段时间，CNXSoft曾为宏碁Chromebook R13撰写了Imagination的PowerVR CLDNN神经网络SDK和图像，还有一些人对Arch Linux Arm镜像进行了研究，并且惊喜地发现Vulkan驱动程序，因为它是第一款支持Vulkan的Arm平台Linux操作系统。
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GPU性能增35% 骁龙710规格参数对比骁龙660
5月24日，高通发布了骁龙700家族的首款SoC，骁龙710移动平台。骁龙700系是高通于MWC 2018上宣布的产品线，定位方面自然介于800系和600系之间。此前甚至有消息称，骁龙710就是“骁龙670”。由此，我们不妨
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联发科再战中低端市场，发布Helio P22芯片：12nm
联发科宣布推出中端芯片Helio P22。
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李力游接管Imagination：深耕中国市场，静心做端侧AI研发
近日，李力游作为Imagination的新CEO首度媒体发声，就自己就任缘由和对于公司的下一步发展进行了说明。关于近期的ZTE事件和中国半导体产业现状也发表了一些看法。Imagination的市场营销与传播副总裁David Harold也对
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挑战GPU地位，富士通深度学习加速卡DLU曝光
5月16日消息 富士通在正在进行的东京论坛2018活动中，展示了自家开发的深度学习芯片DLU和加速卡，富士通方面表示，DLU加速卡支持NVIDIA的CUDA框架，并可做到CUDA不需修改就能使用DLU，富士通表示DLU加速卡未来可以成为替代GPU加速卡的最好选择，并能挑战NVIDIA在这一领域的市场地位。
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富士通深度学习加速卡DLU曝光,NVIDA GPU地位或许不保？
富士通在正在进行的东京论坛2018活动中，展示了自家开发的深度学习芯片DLU和加速卡，富士通方面表示，DLU加速卡支持NVIDIA的CUDA框架，并可做到CUDA不需修改就能使用DLU，富士通表示DLU加速卡未来可以成为替代GPU加速卡的最好选择，并能挑战NVIDIA在这一领域的市场地位。
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Rowhammer黑客攻击现身：可利用GPU破坏安卓手机
在过去几年中，安全研究人员对一种名为Rowhammer的黑客技术并没有太过重视，该技术允许攻击者通过电荷来利用存储芯片的物理缺陷突破设备的安全性。虽然迄今为止它只限于计算机，但研究人员现在已经展示了它也能被用来远程突破Android手机的防御。
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主流的移动GPU研究分析
现在的手机发展远远超出大部分人的预料，四核CPU的出现，内存达到2G，这都是以往我们不敢想象的。但是除了CPU、内存，我们常常会忽视一个很重要的角色——GPU，移动设备的GPU是SOC的一部分，而不能像电脑一样，同一款CPU可以搭配多款显卡。下面我们介绍一下主流的移动GPU的特点，结合实际游戏表现进行分析，从而让读者在选购设备时更加心中有数。
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GPU并行化编程优点及未来发展趋势
随着GPU的可编程性不断增强，GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务，利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来，将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU(General Purpose compuTIng on graphics processing units，基于GPU的通用计算)。而与此同时CPU则遇到了一些障碍，CPU为了追求通用性，将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路(比如分支预测等)和Cache，只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作。
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GPU优势大于CPU？CPU将消失？
GPU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。
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怎样加速“深度学习”？GPU、FPGA还是专用芯片？
计算机发展到今天，已经大大改变了我们的生活，我们已经进入了智能化的时代。但要是想实现影视作品中那样充分互动的人工智能与人机互动系统，就不得不提到深度学习。
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MathWorks 宣布 MATLAB 与 NVIDIA TensorRT 集成来加快人工智能应用
MathWorks于2018年4月11日宣布 ，MATLAB 现在可通过 GPU Coder 实现与 NVIDIA TensorRT 集成。这可以帮助工程师和科学家们在 MATLAB 中开发新的人工智能和深度学习模型，且可确保性能和效率满足数据中心、嵌入式应用和汽车应用不断增长的需求。
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NVIDIA 7nm ARM芯片曝光：代号Orin、集成新架构GPU
早年，NVIDIA借道ARM推出Tegra芯片，是想在智能机、平板行业有一番作为，可是，基带、GPU兼容性上、功耗等关键指标上都没有突出优势的前提下，Tegra开始转型，面向汽车自动驾驶等工业领域。这不，连续两代的Tegra(Pa
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美高森美Switchtec PCIe Fabric Switch 支持多主机、GPU和NVMe SSD网络互联和动态分配
在上周举办的OCP峰会上展示Switchtec PAX PCIe Switch产品，演示了Switch组网，多主机、GPU和NVMe SSD网络互联和动态分配
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Arm为更多移动消费者带来高品质体验
众所周知，智能手机需要处理的内容正变得日益复杂。第一代单一、单色的显示屏时代已一去不复返。当今，即便是主流和入门级移动设备也需要支持丰富的多层用户界面和众多最新的应用程序及技术。这些纷繁复杂的用户需求不断推动主流移动设备向更高性能发展。对于全球数百万计甚至数十亿计的移动终端用户而言，能够支持这些功能和用途至关重要。
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Mali-D51和Mali-V52：有效实现高品质的视觉体验
尖端技术领域永远不存在一成不变的情况。复杂的视觉内容、不断叠加的UI层次以及4K HDR视频等新兴需求层出不穷，无一不在推动着我们不断突破主流移动设备的技术瓶颈，实现更高远的目标。正因如此，针对数字电视(DTV)和主流移动市场，Arm推出了包含两款图像处理器在内的全新Mali多媒体套件，其中一款为显示处理器，另一款为视频处理器。
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Arm 重磅发布Mali多媒体套件，打造震撼视觉新体验
为提供满足新一代体验需求的创新解决方案，Arm近日宣布推出包含全新的视频、显示和图像处理器的Mali多媒体套件。新的IP套件可与现有基于DynamIQ的CPU和其他Arm IP无缝集成，从而全面实现Arm新一代针对主流移动设备和数字电视(DTV)的解决方案。
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