英伟达股价能否凭借AI进一步上涨到500美元？
2024-01-05猛兽财经在之前的关于英伟达的分析中（5月2日），就认为英伟达在人工智能方面的增长潜力还没有完全释放出来，并认为英伟达的股价将会很快涨到300美元，结果到了6月12日，英伟达的股价就上涨了46%，并达到了394.82美元。 所以，在本文中猛兽财经将再次分析英伟达的股价能否凭借AI进一步上涨到500美元？（截止撰写本文时英伟达的股价为：438.080美元）。 英伟达的股价能否继续上涨？尽管英伟达股价在2023年已经累计上涨了176%，但猛兽财经认为英伟达的股价仍有上涨空间。因为英伟达在最近的投资者
台湾AI服务器及玩家分析（2023）
2024-01-05中国台湾ICT产业体系日趋完善，产业分布均衡，晶圆制造能力强，逐渐成为全球ICT代工的主要区域。根据MIC数据，2022年中国台湾服务器代工占全球服务器销售的比例超过80%，其中鸿海、英业达、广达、纬创、神达、纬颖占主要比重。 面对ChatGPT带来的人工智能浪潮，海外科技巨头进一步加大云资本开支，并提升AI投入比例，中国台湾服务器ODM厂商作为海外科技巨头的主要供应商将直接受益。国内服务器厂商受到GPU供货的影响以及科技企业云收入下降的影响，AI算力兑现相对慢于海外。 AI算力一张图 台股服
大模型AI算力剧增，谁来扛国产GPU大旗？
2024-01-05在AI算力、算法和数据人工智能行业三要素中，AI算力更是重中之重，业界厂商通过对各类AI硬件不断迭代为算力狂飙的需求提供强有力保障。自ChatGPTAI、GPT-4模型发布火爆出圈后，在引发了普罗大众对AI大模型热情的同时，也引燃了AI算力的战火。全球科技巨头纷纷发布AI大模型、AI训练卡产品都是入场者争夺AI制高点的战争缩影。 1、AI异构计算三分天下，GPU表现异常亮眼 众所周知，人工智能（尤其是大模型新兴应用领域）对AI算力需求超过了通用CPU的摩尔定律的发展速度，而异构计算的性能增长恰
AI计算能力限制：CoWoS和HBM供应链的挑战
2024-01-05Source: DYLAN PATEL，MYRON XIE, GERALD WONG, AI Capacity Constraints - CoWoS and HBM Supply Chain, July 6, 2023 生成式人工智能已经到来，它将改变世界。自从ChatGPT风靡全球，让我们对人工智能的可能性充满想象力以来，我们看到各种各样的公司都在争相训练AI模型，并将生成式人工智能应用于内部工作流程或面向客户的应用程序中。不仅是大型科技公司和初创公司，很多非科技行业的财富5000强公司也
一种支持AI视频处理的高容量流媒体加速卡方案
2024-01-05本次要和大家分享的是AMD近期推出的新一代多媒体视频加速卡，它主要应用于视频处理场景，我们内部将它称为异构加速卡，行业同仁更认可将其称作视频处理单元（VPU）。AMD或赛灵思此前的主要业务方向是研发数据中心级加速器卡，因而大家可能对此次媒体加速卡的发布感到惊讶，实际上这背后伴随着深厚的研发背景。赛灵思时期，我们的目标是实现FPGA在数据中心的算力落地，通过将FPGA包装为PCIE扩展卡并部署在服务器上，使客户可以按照自身需求调用加速卡的算力，最终推出了Alveo系列加速卡U200、U250和U
AI芯片之xPU技术架构分析
2024-01-05从广义上讲，能运行AI 算法的芯片都叫AI 芯片。CPU、GPU、FPGA、NPU、ASIC 都能执行AI 算法，但在执行效率层面上有巨大的差异。CPU 可以快速执行复杂的数学计算，但同时执行多项任务时，CPU 性能开始下降，目前行业内基本确认CPU 不适用于AI 计算。 内容来源“AI芯片第一极：GPU性能、技术全面分析”。 CPU+xPU 的异构方案成为大算力场景标配，GPU为应用最广泛的 AI 芯片。目前业内广泛认同的AI 芯片类型包括GPU、FPGA、NPU 等。 由于CPU 负责对计
基于AI微控制器的CNN的硬件转换
2024-01-03作者：Ole Dreessen 人工智能应用需要大量的能源消耗，通常以服务器群或昂贵的现场可编程门阵列（FPGA）的形式出现。挑战在于提高计算能力，同时保持较低的能耗和成本。现在，人工智能应用正在看到强大的智能边缘计算所带来的巨大转变。与传统的基于固件的计算相比，基于硬件的卷积神经网络加速以其惊人的速度和功能开创了计算性能的新时代。通过使传感器节点能够做出自己的决策，智能边缘技术大大降低了 5G 和 Wi-Fi 网络的数据传输速率。这为新兴技术和独特的应用提供了动力，这在以前是不可能的。例如，
英飞凌试用Archetype AI新AI开发者模型，以加强AI传感器解决方案创新
2023-12-29电子发烧友网>MEMS/传感技术>英飞凌试用Archetype AI新AI开发者模型，以加强AI传感器解决方案创新 --> 英飞凌(136454) 英飞凌(136454) 传感器(733810) 传感器(733810) --> 声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉 发布 查看更多 已全部加载完成 关注 关注 关注 -->
为你的AI芯片从FPGA走向ASIC？
2023-12-26也许你正在为边缘计算设计一个嵌入式推理引擎。或者您正在汽车视觉处理方面迈出下一步。又或许你有可以在数据中心挑战英伟达和谷歌的洞察力。在广泛的性能需求、环境和应用中，人工智能加速器架构不仅在设计方面，而且在验证和实施方面都提出了独特的挑战。从一种架构转移到FPGA——这几乎是这个领域的一个强制性步骤——然后转移到生产ASIC是一个不平凡的旅程。但是如果你提前计划，这不一定是一次冒险。 如果您选择——大多数团队都会选择——用FPGAs进行概念验证或验证平台，那么从一开始，您就会被同时拉向三个方向，
为你的AI芯片从FPGA走向ASIC？
2023-12-26也许你正在为边缘计算设计一个嵌入式推理引擎。或者您正在汽车视觉处理方面迈出下一步。又或许你有可以在数据中心挑战英伟达和谷歌的洞察力。在广泛的性能需求、环境和应用中，人工智能加速器架构不仅在设计方面，而且在验证和实施方面都提出了独特的挑战。从一种架构转移到FPGA——这几乎是这个领域的一个强制性步骤——然后转移到生产ASIC是一个不平凡的旅程。但是如果你提前计划，这不一定是一次冒险。 如果您选择——大多数团队都会选择——用FPGAs进行概念验证或验证平台，那么从一开始，您就会被同时拉向三个方向，