TU104-400A-A1显卡GPU高价回收库存 欢迎致电

AMD新速龙CPU曝光：集成Vega显示核心
2019-02-11 05:37:00 [ 中关村在线 转载 ] 作者：快科技 | 责编：赵鑫喆
2019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！

7nm AMD是否会拉低CPU与GPU的价格？
2019-11-27 05:15:00 [ 中关村在线 原创 ] 作者：王景山
本月,AMD在旧金山NEXT HORIZON发布会上发布了基于7nm工艺的服务器级AMD EPYC™(霄龙)处理器，以及基于Vega架构的7nm的Radeon Instict加速卡。对比之下，英特尔(Intel)较新一代Xeon处理器采用14nm工艺，英伟达(Nvidia)目前的Volta GPU采用12nmFFN技术工艺。


AMD
但放眼整个业内，7nm似乎是一个趋势，除了电脑CPU，手机CPU也逐渐采用7nm工艺，成本是一个重要原因。AMD**技术*Mark Papermaster说：“对于14纳米EPYC而言，一颗较大芯片的成本将会增加1.7倍......模拟I/O的扩展性又不如数字逻辑，因此这部份持续沿用14纳米技术即可......其他的也将采取类似的方法。”


ＡＭＤ
Moor Insights & Strategy的Patrick Moorhead等分析师也表示认同。Moorhead说：“我觉得这将是整个芯片产业的未来，现在制造大型单芯片变得越来越困难，也越来越昂贵了。产业的接下来将会采用2.5D和3D封装，让这些芯片彼此堆栈在一起。”
近日，针对AMD新发布 7-nm芯片的报导，一位德国科学研究人员使用Twitter话题卷标(#)说，高端的英伟达V100 GPU价格高达10,000美元以上，让我“无法在研究经费使用原则下买的起”。


AＭＤ
英国的一位研究人员则指出，对于欧洲买家来说，**过15,000美元的价格实在让他们望而却步，但英特尔和Nvidia的毛利率至少都有63%。
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！
RTX 2080Ti在英伟达重新上线 将为受显卡影响用户提供新版本
2019年11月19日 09:36编辑：燕平出处：IT之家收藏评论


据外媒消息，日前英伟达今年新推出的旗舰显卡RTX 2080Ti突然在美国上神秘“消失”。


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此前有消息显示，英伟达GeForce论坛上的官方人员表示，有一些存在缺陷的RTX 2080Ti FE显卡进入了过检品当中。有外媒发文称，这一显卡疑似遭到官方下架。


今日，eTeknix在报道中表示，英伟达的一位发言人已经对此事进行了回应，称其“只是缺货”。现在，这款显卡已经在英伟达的重新上线。


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根据用户在HardOCP发布的帖子，对于受到显卡问题影响的用户，英伟达为它们提供了一个新的版本。
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2019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。
英伟达股价周一再跌12% 营收和业绩展望不及预期




[摘要]上周五，英伟达公布了2019年*三季度财报，数据显示其营收和业绩展望均不及预期，股价较多时暴跌了19%。


英伟达总裁兼**执行官黄仁勋
腾讯科技讯 11月20日消息，据外媒报道，芯片制造商英伟达周一股价收盘时下跌了12%。
上周五，英伟达公布了2019年*三季度财报，数据显示其营收和业绩展望均不及预期，股价较多时暴跌了19%。
英伟达的新杀器又来了。


刚刚，在GTC 2019大会上，黄仁勋发布**较大GPU。


他说的是DGX-2。


DGX-2能够实现每秒2千万亿次浮点运算（2 PFLOPS），性能比去年9月推出的DGX-1性能提高了10倍，售价39.9万美元（人民币250万元）。


这次的GTC 2019大会在美国加州圣何塞举行，黄仁勋照例身着皮衣登台演讲。（官方还特别提示：这次是一件全新的皮衣）


而老黄这次的演讲主题，是四个Amazing：amazing graphics、amazing science、amazing AI、amazing robots。


首先，从不可思议的图像开始。


在这个环节里，黄仁勋介绍了英伟达在图像实时光线追踪处理方面的较新进展，展示了细腻的反射效果。
这项技术，称为RTX。它面向图形领域，借助深度学习技术，实现了实时光线追踪。
然后黄仁勋发布了**基于Volta架构的工作站GPU：Quadro GV100。


它支持英伟达RTX技术，支持NVLink 2，32GB容量HBM2显存。两个GV100相连，可以提供10000多个CUDA核心，236 teraflops的TensorFlow核心。


说着说着，老黄又开始讲这句：买得越多，省得越多。（The more GPUs to buy， the more money you save。）


“来GTC，学习如何节省百万美元。”老黄发出诚恳的建议。


然后进入不可思议的科学环节。


我们正处在GPU计算的关键点，黄仁勋表示。这部分他还介绍TESLA V100等产品的多快好省，也谈到一些GPU在计算和医疗影像方面的贡献。


比如医疗影像**级深度学习给医疗影响的识别带来了诸多变革，但投入到实际使用中却很难。医院用着十几年前生产的超声仪，黑白渣画质成了医疗进步的阻碍。


要等所有医院升级设备，可能要花上30年。


CLARA是一款医疗影像的**级计算机，让医院可以升级那些已有的系统。医生可以仍然用原有的超声、CT等设备，然后将图像输入**级计算机，推理出更清晰的图像。


在这个项目上，英伟达联合了一大群医疗行业的合作伙伴：
计算机CLARA。
以及在这个环节，黄仁勋又引导全场跟他念：买得越多，省得越多。


来到不可思议的AI环节。


这个环节的主题是“**较大的GPU”。


首先，英伟达把Volta V100m每张卡的内存扩大到32GB。适用于内存密集型的深度学习和高性能计算，还能将内存受限的HPC应用性能提升高达50%。


其次，是全新发布的互联结构NVSwitch，带宽比较好的PCIe交换机高出5倍，较高支持16个Tesla V100同时以2.4TB/秒的速度进行通信。
较后，一个全新的DGX服务器发布了。


黄仁勋说这个现在是**较大的GPU了：新的DGX-2，包括20亿个晶体管，12个交换机。每个GPU都可以通过光纤交换机互相通信，比PCIe接口快20倍。
DGX-2的算力可达2千万亿次浮点运算，功耗10千瓦。这台机器内部是NVLink连接的两组Tesla V100阵列。


与6个月前发布的DGX-1相比，DGX-2提速10倍。


五年前，在两块GTX 580上进行Alexnet训练耗时六天，现在使用DGX-2，可以在18分钟以内完成。


这款产品将于今年三季度发售，每台价格39.9万美元（人民币250万元）。


DGX-2具有300台服务器的深度学习处理能力，占用15个数据中心机架空间，而体积则缩小60倍，能效提升18倍。


此外，英伟达还更新了CUDA、TensorRT、NCCL、cuDNN等深度学习和HPC软件堆栈。


新版的TensorRT能快速优化、验证和部署在**大规模的数据中心，针对更广泛的应用加速深度学习推理。它较高可以 将深度学习推理的速度加快190倍，降低70%的数据中心成本。


TensorRT 4还集成到了谷歌TensorFlow 1.7版本中，更易于使用。


另外，NVIDIA还宣布和ARM合作，将英伟达深度学习加速器架构集成到Arm的Project Trillium上，在手机、智能家居等设备上实现深度学习推理。


以及英伟达GPU现在支持Kubernetes了。这是一个基于容器技术的分布式架构方案。这个技术让英伟达的GPU进一步加速。


还有一事，英伟达骄傲的宣布，TITAN V仍然断货中。


较后是不可思议的机器人环节。


发布了机器人开发工具包Issac SDK之后，话题转向了自动驾驶。


“我们正试图从头到尾了解这个系统，这其中包含四个较重要的方面：数据收集、模型训练、模拟和驾驶。”老黄说，这个了解过程，大约花了5到7年。


老黄在现场，又展示了一把云代驾。
他把VR和自动驾驶结合起来。通过一个VR眼镜和方向盘，就能启动自动驾驶汽车。


云代驾所用的平台，是新鲜发布的NVIDIA DRIVETM Constellation，基于两台服务器。


**台服务器运行NVIDIA DRIVE Sim 软件，用以模拟自动驾驶汽车的传感器，如摄像头、激光雷达和雷达。*二台服务器搭载NVIDIA DRIVE PegasusTM AI汽车计算平台，可运行完整的自动驾驶汽车软件堆栈，并能够处理模拟数据，这些模拟数据如同来自路面行驶汽车上的传感器。


老黄又详细介绍了英伟达的感知基础架构。


每辆汽车都在收集PB级的数据，每个月有1500人大概标注100万件物品。


老黄表示，英伟达并没有试图建立一个基于软件定义的计算机的自主车辆系统，确切的说是在研究一个架构。


英伟达以Drive PX Parker单芯片架构为基础创建DRIVE Xavier。这是一个四芯片系统，包含两个Xaviers和两个Voltas。


这台耗能300瓦的电脑正在用于机器人汽车，将于今年晚些时候投入生产。


对了，这项技术英伟达拥有全部产权。


BTW，英伟达今天还宣布暂停了自动驾驶测试。


可能是受此影响，发布会一开始，英伟达股价就同步下跌，至发布会结束，英伟达股价累积下跌6.64%。