新能源物流车数字化平台“地轨”获1亿美元C轮融资
06-18
此外，它将提供更高的能效比。
AMD首席执行官苏姿丰表示，路线图的发布意味着AMD可以实现营收加速增长，为股东带来可观的回报。
NVIDIA也在近日宣布，出于对新型冠状病毒疫情的担忧，原定于3月22日至26日举行的GTC 大会将在线上举行。
考虑到NVIDIA长期以来的做法，新一代计算GPU将在GTC大会上发布。
因此，业界预计尚未出现的7nm Ampere有望发布。
元大证券投资咨询公司的报告指出，Ampere相比英伟达目前的“图灵”架构，预计性能提升50%，同时功耗减半。
Ampere GPU将瞄准数据中心业务。
GPU一直是Intel的弱项。
虽然推出的产品很多，但一直都是集成在系统芯片中。
不过，Intel CFO George Davis 近日确认，今年将推出独立显卡的 Xe 架构 GPU。
这是英特尔自2016年推出i显卡以来，第二次进军独立显卡市场。
根据此前披露的信息，英特尔即将推出的独立显卡DG1采用Xe架构，拥有96组EU执行单元，基础频率为1GHz ，加速频率1.5GHz，1MB二级缓存和3GB显存，TDP为25W。
在DG1之后，Intel还将发布面向高端市场的DG2独立显卡。
争夺人工智能大市场 NVIDIA、AMD、Intel三大芯片之所以如此积极推动GPU的发展，与数据中心对高性能计算的需求密不可分。
专家分析指出，数据中心是人工智能深度学习最重要的工作平台，快速完成海量数据的多层次、多迭代的模型分析处理是关键任务。
自2008年人工智能研究人员首次使用Nvidia GPU加速深度学习以来，GPU在人工智能领域发挥了巨大作用。
尽管不少厂商也在开发基于FPGA或ASIC的人工智能芯片，但目前GPU加速的服务器仍然是数据中心的主流。
这也迫使芯片厂商重视GPU的发展。
2017年，NVIDIA推出了面向数据中心业务的GPU TeslaV GPU，受到业界广泛采用。
此后，英伟达继续发力人工智能数据中心云，开发针对不同平台的GPU加速解决方案，并将于今年推出新一代GPU架构Ampere。
研观天下报告指出，当前人工智能应用的发展速度快于底层芯片的发展速度。
GPU是目前发展最为成熟的人工智能芯片类型，是现阶段人工智能应用开发的首选。
英伟达凭借在GPU方面的先发优势，在人工智能前端推理应用领域处于领先地位。
此前，AMD虽然也有很多GPU和显卡产品，但使用的Vega核心本质上是游戏GPU。
此次，AMD发布了CDNA架构，专门针对数据中心计算进行了优化。
可以看出，AMD在GPU策略上也日趋专业，将面向数据中心的GPU架构与用于游戏优化的RDNA架构分开。
技术分析师Patrick Moorhead表示，数据中心GPU不需要消费类显卡的许多功能，例如显示和像素引擎、光线追踪等。
计算GPU可以通过删除这些元素来节省成本，同时添加更多元素有助于提高数据中心性能的逻辑组件，例如张量计算单元。
不过，在高性能数据中心部署 CDNA 架构 GPU 之前，AMD 仍需要在软件方面进行更多投资。
从工艺到架构的竞争 从技术趋势来看，随着数据中心深度学习对芯片处理能力和低功耗的需求增加，GPU的制造工艺选择变得越来越严格。
目前三大GPU公司基本都选择使用最先进的制造工艺。
此前，英特尔财务官George Davis曾表示，针对14纳米工艺产能不足的情况，今年将增加更多产能来填补空缺。
面对今年陆续推出的新品，英特尔势必想办法解决先进制程产能问题。
近日有消息称，英特尔计划将独立显示GPU交给台积电6nm工艺。
甚至有消息称，英特尔今年将采用台积电的3nm工艺进行生产。
业内人士分析，如果英特尔真打算扩大外包代工份额，除了已经部分外包的芯片组之外，首先可能是GPU，因为GPU的制造工艺比CPU简单，而且过去，台积电和英伟达在GPU制造方面有很多合作，所以经验比较丰富。
AMD方面，CDNA架构GPU预计将在今年年底到明年初上市，继续采用7nm工艺。
AMD没有透露第二代CDNA 2的具体工艺。
它只是说它是更先进的节点，因此可能会使用5nm工艺。
GPU也是先进技术的追求者。
此外，GPU计算架构的创新也至关重要。
GPU+CPU异构架构已经成为人工智能服务器的主流架构。
严管天下指出，随着数据处理的复杂度逐渐增加，服务器所使用的处理系统不再只使用GPU，或者只使用CPU。
它是一个由CPU和GPU组成的异构系统。
两种处理器都发挥了彼此的优势。
密集的处理任务交给GPU，复杂的逻辑运算交给CPU。
两个处理器协同工作以改善系统的运行。
速度。
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