GPU的超频和性能提升
2024-02-13随着科技的进步，GPU（图形处理器）已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，从游戏到科学计算，再到视频编辑，GPU的性能直接影响着我们的工作效率。然而，对于许多用户来说，GPU的性能似乎总是存在一定的限制。那么，如何才能突破这些限制，提升GPU的性能呢？其中一个有效的方法就是超频。 一、什么是GPU超频？ GPU超频是指通过提高GPU的运行频率，使其在有限的温度和功耗范围内达到更高的性能。简单来说，就是让GPU在不需要休息的情况下更快地运行。通过超频，我们可以显著提升图形渲染、游戏帧率以及各种
德州仪器(Texas Instruments)发起价格战,国
2024-02-13随着德州仪器（TI）近期大幅降价，国内芯片公司是否跟进价格战成为了一个备受关注的话题。 首先，价格战对于国内芯片公司来说是一个挑战，因为德州仪器的降价会使得市场竞争更加激烈，其他芯片公司也可能会被迫跟进降价。但是，国内芯片公司也有机会通过提高自身产品质量、功能和性能等方面来获得更多的市场份额。 其次，国内芯片公司需要认识到价格战不仅仅是一个价格问题，更是产品质量、创新和品牌形象的竞争。因此，国内芯片公司需要通过加强研发和创新，提高产品质量和功能，来获得更多的市场份额和利润。 最后，国内芯片公司
恩智浦、英飞凌和瑞萨电子等10家芯片制造商与大众签订采购协议
2024-02-13近日，德国汽车制造商大众表示，该公司已开始直接从恩智浦、英飞凌和瑞萨电子等10家芯片制造商处采购重要芯片，以避免芯片供应短缺。 大众零部件供应工作组负责人Karsten Schnake表示：“大众此前依赖零部件供应商采购芯片，去年10月开始与芯片制造商达成直接协议，以确保供应安全。” 大众乘用车品牌采购主管Dirk Grosse-Loheide称：“全球市场容量是不够的，我们必须行动起来。” 据悉，德国政府一直在向全球最大的合同芯片制造商提供数十亿欧元的补贴，英特尔和台积电今年宣布了在德国建厂
英飞凌证实对中国两家碳化硅(SiC)材料供应商
2024-02-139月5日消息，英飞凌德国总部向DIGITIMES证实，已经提前完成来自中国两家碳化硅（SiC）材料供应商天岳先进（SICC）、天科合达（TankeBlue）的车规认证，而且已向全球客户出货。 5月两大国产SiC材料厂商打入英飞凌供应链，在全球抢订SiC材料产能的大背景下，作为业界最重要的功率器件龙头，英飞凌官宣和两家中国大陆SiC材料厂签长约一度引起业界猜测。 而紧接着6月份，意法半导体更是直接宣布将与三安光电在中国成立200mm碳化硅器件制造合资企业，用于满足中国的汽车、工业和能源等需求。
GPU的能效比和功耗对性能的影响
2024-02-12随着科技的进步，GPU（图形处理器）已成为现代计算机系统的重要组成部分，广泛应用于游戏、虚拟现实、人工智能等领域。然而，GPU的性能并非只取决于其处理能力，能效比和功耗对GPU的性能有着深远的影响。本文将探讨GPU的能效比和功耗对性能的影响，以及如何优化这些因素以提高GPU的性能。 一、能效比与功耗 能效比是指GPU在执行特定任务时的性能与其功耗的比值，是衡量GPU性能的重要指标之一。更高的能效比意味着更高的性能，因为更低的功耗意味着更长的电池寿命、更低的热量产生以及更低的成本。 功耗是GPU
GPU的版本和规格对性能的影响
2024-02-11随着科技的进步，GPU（图形处理器）已成为现代计算机系统的重要组成部分，特别是在处理图像、视频和计算密集型任务时。本文将探讨GPU的版本和规格对性能的影响，帮助读者理解如何选择适合自己需求的GPU。 一、GPU版本：性能差异的关键 GPU的版本通常由制造商（如Nvidia、AMD等）提供，每个版本都有其特定的架构、功能和性能表现。例如，Nvidia的Turing架构、Vega架构，以及AMD的GCN架构，都代表了不同的GPU设计理念，带来了不同的性能表现。版本差异可能会影响显卡的整体性能、功耗
第五届FPGA生态峰会
2024-02-11随着AI大模型的普及，生成式AI给千行百业带来巨变，尤其是在边缘智能领域，FPGA更是发现了用武之地，在嵌入式智能领域，FPGA成为支持新场景应用的首选。随着半导体制造工艺的不断演进，全球FPGA产业有了大幅成长。预计全球FPGA需求将从2021年68.6亿美元增长为2025年125.8亿美元，年均复合增长率约为16.4%，未来5G+AI+FPGA将成为嵌入式智能领域的新范式。 为了推动FPGA在嵌入式智能领域的发展，8月23日下午，电子创新网携手ELEXCON深圳国际电子展暨嵌入式系统展主办
AI芯片的推理和训练是人工智能领域中两个关键的环节
2024-02-11AI芯片的推理和训练是人工智能领域中两个关键的环节，它们在芯片设计和应用方面有着明显的区别。 首先，训练芯片。训练是指通过大量标记过的数据在平台上进行“学习”，并形成具备特定功能的神经网络模型。这个过程需要极高的计算性能和精度，以及一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。因此，训练芯片注重绝对的计算能力，它需要强大的浮点运算能力和优化的内存带宽，以应对大数据量和复杂计算的需求。 其次，推理芯片。推理则是利用已经训练好的模型输入新数据通过计算得到各种结论。这个过程更注重综合能力，包括算力能耗、
GPU的内存带宽和容量对性能的影响
2024-02-10随着科技的飞速发展，GPU（图形处理器）在计算机领域的应用越来越广泛。作为一款强大的计算设备，GPU在处理图像、视频、AI等任务时发挥着重要的作用。然而，GPU的性能不仅仅取决于其计算能力，其内存带宽和容量对其性能也有着深远的影响。 一、内存带宽 GPU内存带宽是指GPU与其内存控制器之间传输数据的能力。它反映了GPU可以向内存读取数据或向外部设备传输数据的能力。内存带宽越高，GPU可以同时处理的数据量就越大，从而提高了处理速度。 高内存带宽对于游戏和视频编辑等需要大量图形处理的任务尤为重要。