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摩登3注册开户_华为“鹏城云脑 II”超算再创世界纪录:蝉联两项世界冠军!

近年来,人工智能火遍大江南北,全国各地也开始建设人工智能中心,众多媒体也争相报道吹捧。也许是媒体不懂技术,胡乱拿AI集群和超算做比较,在新闻报道中闹了不少乌龙,一些报道堪比造谣,甚至一些官媒也出现了错误报道。事实上,AI集群是剑走偏锋的产物,重视的是半精度浮点运算以及更低精度的整型计算,而超算则是双精度浮点运算,虽然都在媒体报道中都用235P、1000P算力来表示,但两者完全不是一回事。媒体在报道中拿用AI集群的半精度浮点运算算力去对比超算的双精度浮点运算算力,完全就是关公战秦琼,客观上是在变相贬低超算。 事实上,这篇报道也是扯淡,鹏城云脑原型系统和鹏城云脑Ⅱ所谓的100P和1000P性能都是低精度的,根本不是双精度,而报道中世界最强超算的235P则是双精度浮点运算算力(现在TOP500最强超算是日本富岳,性能513P),这种不谈具体半精度、单精度、双精度,只谈多少P的算力完全是在玩弄文字游戏。 7 月 3 日消息 根据 @华为中国 官方消息,2021 国际超算大会(ISC21)近日发布了最新一期 IO500 排行榜。排行榜中,升腾 AI 基础软硬件的“鹏城云脑 II”超级计算机再次刷新世界纪录,蝉联全系统输入输出和 10 节点规模系统两项世界冠军。 其中,全系统输入输出性能得分是排名第二的近 20 倍,再次验证了“鹏城云脑 II”具备世界顶尖的数据吞吐能力和 AI 算力水平。 “鹏城云脑II”是鹏城实验室与华为联合打造的人工智能大科学装置,用以AI领域诸如计算机视觉、自然语言、自动驾驶、智慧交通、智慧医疗等各类基础性研究与探索。 在硬件层,由升腾AI处理器打造的华为Atlas 900 AI集群为“鹏城云脑II”提供强大的AI算力;在基础软件层,基于CANN异构计算架构及全场景AI计算框架MindSpore的支撑,“鹏城云脑II”打造了开放的软件体系架构。 同时,通过智能资源管理系统、异构资源集群调度系统及群体化协同创新环境,打造出全栈开放的软件体系架构,让“鹏城云脑II”具备融合多种计算资源,支持多种计算框架,使能开源生态的完整能力,进而支持多样化的科研及应用场景。 了解到,在硬件层,由升腾 AI 处理器打造的华为 Atlas 900 AI 集群,为“鹏城云脑 II”提供强大的 AI 算力;在基础软件层,基于 CANN 异构计算架构及全场景 AI 计算框架 MindSpore 的支撑,“鹏城云脑 II”打造了开放的软件体系架构。 官方表示,这台设备使用鹏城实验室与各合作单位共同研发的,基于欧拉技术路线的自主操作系统,使得设备的综合性能提升了 5 倍。本次这台超级计算机以近 20 倍的优势获得世界超算 IO500 的双项冠军,截至目前,“鹏城云脑 II”已经帮助大模型研究、天气预测、分子动力学、药物研发、基因分析等领域进行科研创新模式变革。 目前,鹏城实验室与各合作单位不断优化升级基于欧拉技术路线的自主操作系统,成功将“鹏城云脑II”综合性能提升了5倍,此次再度以近20倍优势获得世界超算IO500的双项冠军。 6月18日,并行科技与华为云正式签署合作协议,双方就HPCaaS平台、超算行业应用服务及“行业云超算”生态等多领域展开合作,在加强HPC/AI方面深度融和、共建“行业云超算”应用价值的同时,探索更多市场业务应用场景的增长模式。 “并行科技与华为云的合作是水到渠成的事情。”并行科技董事长兼CEO陈健表示,很高兴能与华为云建立更密切的合作伙伴关系。 未来,并行与华为云还将持续加强在工业仿真、人工智能、基因测试、气象环保、能源勘探、芯片EDA、计算机辅助制药、通用超算等领域的合作,致力于为国内外行业用户提供更多超算云解决方案,进一步推动企业数字化转型,为行业客户提供最大的服务价值。

摩登3娱乐登录地址_人工智能的演进需要高适应性的推理平台(WP023)

深度学习对计算能力的需求正以惊人的速度增长,其近年来的发展速度已从每年翻一番缩短到每三个月翻一番。深度神经网络(DNN)模型容量的不断提升,表明从自然语言处理到图像处理的各个领域都得到了改进——深度神经网络是诸如自动驾驶和机器人等实时应用的关键技术。例如,Facebook的研究表明,准确率与模型大小的比率呈线性增长,通过在更大的数据集进行训练,准确率甚至可以得到进一步提高。 目前在许多前沿领域,模型大小的增长速度远快于摩尔定律,用于一些应用的万亿参数模型正在考虑之中。虽然很少有生产系统会达到同样的极端情况,但在这些示例中,参数数量对性能的影响将在实际应用中产生连锁反应。模型大小的增长给实施者带来了挑战。如果不能完全依靠芯片扩展路线图,就需要其他解决方案来满足对模型容量增加部分的需求,而且成本要与部署规模相适应。这种增长要求采用定制化的架构,以最大限度地发挥每个可用晶体管的性能。 图1:模型大小的增长速度(来源:Linley Group) Parameters (log scale):参数(对数刻度) Image-processing models:图像处理模型 Language-processing models:语言处理模型 随着参数数量快速增长,深度学习架构也在快速演进。当深度神经网络继续广泛使用传统卷积、全连接层和池化层的组合时,市场上也出现了其它结构,诸如自然语言处理(NLP)中的自注意力网络。它们仍然需要高速矩阵和面向张量的算法,但是存储访问模式的变化可能会给图形处理器(GPU)和当前现有的加速器带来麻烦。 结构上的变化意味着诸如每秒万亿次操作(TOps)等常用指标的相关性在降低。通常情况下,处理引擎无法达到其峰值TOps分数,因为如果不改变模型的处理方式,存储和数据传输基础设施就无法提供足够的吞吐量。例如,批处理输入样本是一种常见的方法,因为它通常可以提高许多架构上可用的并行性。但是,批处理增加了响应的延迟,这在实时推理应用中通常是不可接受的。 数值灵活性是实现高吞吐量的一种途径 提高推理性能的一种途径是使计算的数值分辨率去适应各个独立层的需求,这也代表了与架构的快速演进相适应。一般来说,与训练所需的精度相比,许多深度学习模型在推理过程中可以接受明显的精度损失和增加的量化误差,而训练通常使用标准或双精度浮点算法进行。这些格式能够在非常宽的动态范围内支持高精度数值。这一特性在训练中很重要,因为训练中常见的反向传播算法需要在每次传递时对许多权重进行细微更改,以确保收敛。 通常来说,浮点运算需要大量的硬件支持才能实现高分辨率数据类型的低延迟处理,它们最初被开发用来支持高性能计算机上的科学应用,完全支持它所需的开销并不是一个主要问题。 许多推理部署都将模型转换为使用定点运算操作,这大大降低了精度。在这些情况下,对准确性的影响通常是最小的。事实上,有些层可以转换为使用极其有限的数值范围,甚至二进制或三进制数值也都是可行的选择。 然而,整数运算并不总是一种有效的解决方案。有些滤波器和数据层就需要高动态范围。为了满足这一要求,整数硬件可能需要以24位或32位字长来处理数据,这将比8位或16位的整数数据类型消耗更多的资源,这些数据类型很容易在典型的单指令多数据(SIMD)加速器中得到支持。 一种折衷方案是使用窄浮点格式,例如适合16位字长的格式。这种选择可以实现更大的并行性,但它并没有克服大多数浮点数据类型固有的性能障碍。问题在于,在每次计算后,浮点格式的两部分都需要进行调整,因为尾数的最高有效位没有显式存储。因此,指数的大小需要通过一系列的逻辑移位操作来调整,以确保隐含的前导“1”始终存在。这种规范化操作的好处是任何单个数值都只有一种表示形式,这对于用户应用程序中的软件兼容性很重要。然而,对于许多信号处理和人工智能推理常规运算来说,这是不必要的。 这些操作的大部分硬件开销都可以通过在每次计算后无需标准化尾数和调整指数来避免。这是块浮点算法所采用的方法,这种数据格式已被用于标准定点数字信号处理(DSP),以提高其在移动设备的音频处理算法、数字用户线路(DSL)调制解调器和雷达系统上的性能。 图2:块浮点计算示例 mantissa:尾数 block exponent:块指数 使用块浮点算法,无需将尾数左对齐。用于一系列计算的数据元素可以共享相同的指数,这一变化简化了执行通道的设计。对占据相似动态范围的数值进行四舍五入造成的精度损失可被降到最小。在设计时就要为每个计算块选择合适的范围。在计算块完成后,退出函数就可以对数值进行四舍五入和标准化处理,以便在需要时将它们用作常规的浮点值。 支持块浮点格式是机器学习处理器(MLP)的功能之一。Achronix的Speedster®7t FPGA器件和Speedcore™ eFPGA架构提供了这种高度灵活的算术逻辑单元。机器学习处理器针对人工智能应用所需的点积和类似矩阵运算进行了优化。相比传统浮点,这些机器学习处理器对块浮点的支持提供了实质性的改进。16位块浮点运算的吞吐量是传统的半精度浮点运算的8倍,使其与8位整数运算的速度一样快,与仅以整数形式的运算相比,有功功耗仅增加了15%。 另一种可能很重要的数据类型是TensorFloat 32(TF32)格式,与标准精度格式相比,该格式的精度有所降低,但保持了较高的动态范围。TF32也缺乏块指数处理的优化吞吐量,但对于一些应用是有用的,在这些应用中,使用TensorFlow和类似环境所创建的模型的易于移植性是很重要的。Speedster7t FPGA中机器学习处理器所具有的高度灵活性使得使用24位浮点模式来处理TF32算法成为可能。此外,机器学习处理器的高度可配置性意味着可以支持一个全新的、块浮点版本的TF32,其中四个样本共享同一个指数。机器学习处理器支持的块浮点TF32,其密度是传统TF32的两倍。 图3:机器学习处理器(MLP)的结构 Wireless:无线 AI/ML:人工智能/机器学习 Input Values:输入值 Input Layer:输入层 Hidden Layer 1:隐藏层1 Hidden Layer 2:隐藏层2 Output Layer:输出层 处理灵活性优化了算法支持 虽然机器学习处理器能够支持多种数据类型,这对于推理应用而言是至关重要的,但只有成为FPGA架构的一部分,它的强大功能才能释放出来。可轻松定义不同互连结构的能力使FPGA从大多数架构中脱颖而出。在FPGA中同时定义互连和算术逻辑的能力简化了构建一种平衡架构的过程。设计人员不仅能够为自定义数据类型构建直接支持,还可以去定义最合适的互连结构,来将数据传入和传出处理引擎。可重编程的特性进一步提供了应对人工智能快速演进的能力。通过修改FPGA的逻辑可以轻松支持自定义层中数据流的变化。 FPGA的一个主要优势是可以轻松地在优化的嵌入式计算引擎和由查找表单元实现的可编程逻辑之间切换功能。一些功能可以很好地映射到嵌入式计算引擎上,例如Speedster7t MLP。又如,较高精度的算法最好分配给机器学习处理器(MLP),因为增加的位宽会导致功能单元的大小呈指数增长,这些功能单元是用来实现诸如高速乘法之类的功能。 较低精度的整数运算通常可以有效地分配给FPGA架构中常见的查找表(LUT)。设计人员可以选择使用简单的位串行乘法器电路来实现高延迟、高并行性的逻辑阵列。或者,他们可以通过构建进位保存和超前进位的加法器等结构来为每个功能分配更多的逻辑,这些结构通常用来实现低延迟的乘法器。通过Speedster7t FPGA器件中独特的LUT配置增强了对高速算法的支持,其中LUT提供了一种实现Booth编码的高效机制,这是一种节省面积的乘法方法。 结果是,对于一个给定的位宽,实现整数乘法器所需的LUT数量可以减半。随着机器学习中的隐私和安全性等问题变得越来越重要,应对措施可能是在模型中部署同态加密形式。这些协议通常涉及非常适合于LUT实现的模式和位域操作,有助于巩固FPGA作为人工智能未来验证技术的地位。 数据传输是吞吐量的关键 为了在机器学习环境中充分利用数值自定义,周围的架构也同样重要。在越来越不规范的图形表示中,能随时在需要的地方和时间传输数据是可编程硬件的一个关键优势。但是,并非所有的FPGA架构都是一样的。 传统FPGA架构的一个问题是,它们是从早期应用演变而来的;但在早期应用中,其主要功能是实现接口和控制电路逻辑。随着时间的推移,由于这些器件为蜂窝移动通信基站制造商提供了一种从愈发昂贵的ASIC中转移出来的方法,FPGA架构结合了DSP模块来处理滤波和信道估计功能。原则上,这些DSP模块都可以处理人工智能功能。但是,这些模块最初设计主要是用于处理一维有限冲激响应(1D FIR)滤波器,这些滤波器使用一个相对简单的通道通过处理单元传输数据,一系列固定系数在该通道中被应用于连续的样本流。 传统的处理器架构对卷积层的支持相对简单,而对其他的则更为复杂。例如,全连接层需要将一层中每个神经元的输出应用到下一层的所有神经元上。其结果是,算术逻辑单元之间的数据流比传统DSP应用中的要复杂得多,并且在吞吐量较高的情况下,会给互连带来更大的压力。 尽管诸如DSP内核之类的处理引擎可以在每个周期中生成一个结果,但FPGA内部的布线限制可能导致无法足够快速地将数据传递给它。通常,对于专为许多传统FPGA设计的、通信系统中常见的1D FIR滤波器来说,拥塞不是问题。每个滤波阶段所产生的结果都可以轻松地传递到下一个阶段。但是,张量操作所需的更高的互连以及机器学习应用较低的数据局部性,使得互连对于任何实现而言都更加重要。 图4:滤波器和人工智能数据流 Memory Cascade Out:存储级联输出 Operand Cascade in:操作数级联 Register File:寄存器文件 Fracturable:可分割 Adder/Accumulator:加法器/累加器 Memory Cascade in:存储级联 机器学习中的数据局部性问题需要注意多层级的互连设计。由于在最有效的模型中参数数量庞大,片外数据存储通常是必需的。关键要求是可以在需要时以低延迟传输数据的机制,并使用靠近处理引擎的高效便笺式存储器,以最有效地利用预取以及其他使用可预测访问模式的策略,来确保数据在合适的时间可用。 在Speedster7t架构中,有以下三项用于数据传输的创新: ·优化的存储层次结构 ·高效的本地布线技术 ·一个用于片内和片外数据传输的高速二维片上网络(2D NoC) 传统的FPGA通常具有分布在整个逻辑架构上的片上RAM块,这些RAM块被放置在距离处理引擎有一定距离的地方。对于典型的FPGA设计来说,这种选择是一种有效的架构,但在人工智能环境中,它带来了额外的和不必要的布线开销。在Speedster7t架构中,每个机器学习处理器(MLP)都与一个72kb的双端口块RAM(BRAM72k)和一个较小的2kb的双端口逻辑RAM(LRAM2k)相关联,其中LRAM2k可以作为一个紧密耦合的寄存器文件。 可以通过FPGA布线资源分别访问机器学习处理器(MLP)及其相关联的存储器。但是,如果一个存储器正在驱动关联的MLP,则它可以使用直接连接,从而卸载FPGA布线资源并提供高带宽连接。 在人工智能应用中,BRAM可以作为一个存储器,用于存储那些预计不会在每个周期中发生变化的值,诸如神经元权重和激活值。LRAM更适合存储只有短期数据局部性的临时值,诸如输入样本的短通道以及用于张量收缩和池化活动的累积值。 该架构考虑到需要能够将大型复杂的层划分为可并行操作的段,并为每个段提供临时数据值。BRAM和LRAM都具有级联连接功能,可轻松支持机器学习加速器中常用的脉动阵列的构建。 图5:具有存储和级联连接功能的MLP MLP可以从逻辑阵列、共享数据的级联路径以及关联的BRAM72k和LRAM2k逐周期驱动。这种安排能够构建复杂的调度机制和数据处理通道,使MLP持续得到数据支持,同时支持神经元之间尽可能广泛的连接模式。为MLP持续提供数据是提高有效TOps算力的关键。 MLP的输出具有同样的灵活性,能够创建脉动阵列和更复杂的布线拓扑,从而为深度学习模型中可能需要的每种类型的层提供优化的架构。 图6:具有端点和I/O块的NoC Multiplier / multiplicand fractions after converting inputs to have the same exponent:将输入转换为具有相同指数后的乘数/被乘数分数 Multiplier block exponent:乘数块指数 Multiplicand block exponent:被乘数块指数 Integer Multiply / Add Tree:整数乘法/加法树: Convert to Floating Point:转换为浮点 Floating Point Accumulation:浮点累加 Round to…

摩登3平台注册登录_桌面酷睿i9实测win11性能提升不大

微软就要推出新一代的Windows 11(简称Win11)系统了,除了UI界面的改进,Win11的性能这几天也被网友热议,不同人测试出来的结果差别极大。 之前报道过在Lakefielt这样的1大4小核心的异构处理器上的结果,显示Win11对大小核调度是做了优化,单核性能提升了8%以上。 还有人测试出来的结果比较夸张,有YT博主测试了酷睿i7-10870H+RTX 2070 Super显卡的笔记本,显示3DMark的DX12测试提升明显,GPU从6927提升到7613,CPU则从6573暴涨到8886分。 算下来,GPU性能提升7%,CPU性能提升35%,这样的结果简直是神优化了。 而在Geekbench测试中,CPU单核性能变化不大,多核性能提升了18%,提升也是很夸张的。 对于Win11的性能问题,Hardwareluxx网站也自己做了测试,不过它们使用的是酷睿i9-10900K处理器、32GB内存、RX 6900 XT或者RTX 3090显卡,对比了应用及游戏性能。 由于变化不大,就不一一介绍性能差距了,Win11的性能总体上比Win10高一点点,不过差距多在1-2%左右,有的游戏还跌了那么一点,但总的结果来说提升并不明显。 回过头来看看出现的几个测试,Win11的性能提升可能得从几个方面来说了。 首先是桌面处理器用户,游戏PC显然不可能从Win11中获得显著的CPU/GPU性能提升,这点可以确定了。 Win11提升明显的主要是移动平台,因为笔记本、二合一电脑涉及到复杂的功耗管理,CPU调度有优化的空间,Win11显然在这方面还是做了改进的,有的是单核提升明显,有的是多核提升明显,这要看具体的CPU配置情况。 随着对Win11体验的深入,一些处理器跑分成绩也纷纷出炉。看起来,Win11 Pro对于传统x86处理器的优化仍有需要提高的地方,但对于Intel Lakefield混合架构处理器,却表现出较好的优化成绩,GeekBench 5、Cinebench R23、PCMark 10下平均比Win10高出2~8%。 不过,对于这些跑分,WinCentral指出,Ben Anonymous制作的视频中,Win10采用的是推荐性能模式,而Win11则是在高性能模式下,这导致结果一点都不公平。至少在Ben Anonymous的视频中,Win11下的处理器表现都偏高。 所以到底Win11对硬件的优化如何,不要轻易下结论,还是等微软6月24日正式发布后再行评估。 值得一提的是,微软方面表示,正计划为未来的Windows版本 “创新和开发令人兴奋的传感器技术”。作为Windows 11或即将到来的Windows更新的一部分,”用户存在检测”、手势检测和环境光等流行功能将得到改进,以 “实现Windows上令人眼花缭乱的用户体验”。 据熟悉该公司计划的消息人士和2020年9月发表的一份文件称,微软显然正在研究一种新的默认手势体验,它将位于用户界面(和应用程序)的顶部,以允许在触摸屏上进行类似触控板的手势操作。 “微软正在考虑在Windows中引入更多基于触摸的手势,使用户更容易使用触摸完成各种任务,”微软的Azure项目经理Pranav Hippargi在一份支持文件中写道。 Windows 11的泄漏已经证实了重新设计的操作界面,它将改变开始菜单和任务栏按钮的排列。与Windows 10X一样,开始菜单和任务栏图标现在居中,但用户可以随时从原生设置应用程序中把所有东西重新定位到左侧。 一些重要的Windows 11变化包括开始、Windows搜索、菜单和其他窗口的圆角。微软还对控制面板和设备管理器等传统功能进行了更新,采用了圆角设计,并增加了Fluent Design设计语言的阴影效果。 除了这些外观上的改进,根据泄露的构建和文件,微软还被认为正在开发新的手势控制和改进窗口排列体验。 从目前反馈到的结果看,网上所流传的Win11镜像仍然只是一个早期版本,未来将会有更多功能被加入进来,所有的一切都要等微软在今晚才会揭晓。那么面对这样的Win11,你是否会喜欢呢?

摩登3娱乐登录地址_华为的实力藏于细节,面对缺货魅族和小米,做出截然不同选择

现在的手机在硬件配置上以及手机的外观设计像相差都不是很大了。在系统的流畅性上,各大厂商几乎也都抹平了一些差距。现在用户们也开始对手机的安全性和对自身的隐私有着更高的要求,近期有两款软件被一些应用平台下架,许多用户在了解详情之后也感到愤怒。 在最近,苹果宣布在自己的应用商店正式下架搜狗输入法和讯飞输入法。然而就在不久,华为和小米等国内一些手机厂商的应用商店里,也已经暂停了,这两款输入法的下载服务。对于这两款软件被众多应用商店下架的原因,无非就是这两款输入法存在违规收集用户信息的情况。当然对于违规收集用户信息的情况,也不仅仅局限于输入法,许多APP团队他们为了更好的获得用户信息,以进行更好的推广,来获取利益也是进行了各种各样的窥探。这也是目前手机应用的一个现状。 回望已经过去的2021年上半年,我们可以看到一个很古怪的现象,即“除华为之外的手机大厂,无一例外地缺芯不缺货”。为避免不必要的误会,就以苹果公司为例。苹果曾不止一次地表示,缺芯已经对出货造成了影响。然而事实却是,因为苹果缩减5nm订单,致使台积电Q1财报差强人意。不仅如此,在今年的618年中大促中,iPhone12还出现了最低优惠1000元的“甩卖价格”,这显然不是缺货应有的表现。 在经过了多轮制裁后,华为依然可以屹立于世界之巅,真是应了当年的那句宣传语“华为,不仅仅是世界500强”,在手机、通信和芯片业务同时受到打压下,华为沉着冷静回顾了以往的成功,用一种最稳妥的方式保留了以往取得的所有成就,它就是鸿蒙操作系统。 我相信华为受到的制裁,换到任何一家国产手机厂商,估计已经全面崩溃了,因为华为不仅仅是做手机的,它还涉及汽车领域、芯片设计领域、云服务等等,同时华为还很有先见之明的提前研发了鸿蒙操作系统,随着制裁的到来,华为的“亮眼”也随之登场,让人眼前一亮,更让人鼓掌叫好。 对于大部分用户来说,看到的也许只是华为自研麒麟芯片很强悍,鸿蒙操作系统很流畅等等,但他们不知道的是,无论是设备大小,无论是8GB内存,还是128MB内存,鸿蒙都可以完美地运行在这些设备中,这其中的细节鲜有人知,但正是这些细节彰显了华为的实力。 必须强调的是,中国有着成熟的手机市场,这种程度的增长主要来自于零和博弈。再结合iPhone近五年来,在中国市场销量不佳的客观事实,笔者只能说“苹果首战大胜,对小米OV实现了一次降维打击”。那怎么办,总不能缴械投降吧?于情,这叫华为失去的东西,我们帮华为拿回来;于理,性价比机型利润微薄,想做大必须冲击高端机型。于是乎,两种截然不同的艰难选择,出现了。 、相对来说,接入鸿蒙确实要轻松不少。据手机中国6月9日消息,华为内部人士在当天透露,鸿蒙OS升级用户已经突破了1000万大关。这个数字是个什么概念呢?即便不考虑IOT设备,以及在售机型,华为已售的在网手机也超过7亿台。一个星期的时间,有1000多万名用户选择升级,说明更多人还在观望。在这种情况下,如果魅族的旗舰机日后搭载鸿蒙,必然会带来一定的销量。 回看目前发布的旗舰机手机,论销量也许华为不是第一,但在缺货的情况下,华为推出的旗舰机依然取得了不错的成绩,深受用户喜爱,比如华为Mate40 Pro这款旗舰机,官方定价6499起,第三方溢价基本来到了6700多,尽管如此华为Mate40 Pro好评量已经达到了20W+,而且好评率高达98%。 要知道今年好评率达到98%,对于一款旗舰机有多么不容易,比如小米11系列好评率基本维持在90-91%,相比之下华为要高很多。 不得不说,10年前,魅族还是高高在上的手机巨头,魅族m8更是开启国产智能手机的征程。10年后,魅族沦为珠海小厂,其手机销量沦为‘other’。很多魅族粉丝感叹,魅族这是怎么了?难道市场真的要抛弃魅族? 魅族衰落已成事实,而曾经的‘徒弟’小米手机却风生水起,在全球智能手机市场更是取得了市场份额第三的好成绩。3月底,小米也宣布进入汽车领域,而这也展现出小米无可估量的活力。那么魅族和小米之间的差距有多大呢?下面我从五个方面来阐述这个问题,不妥之处还请大家指正。 一说到小米和魅族,很多网友觉得魅族和小米不是一个量级,二者没有可比性,甚至有的人认为小米是全方位领先魅族。对于这个观点,我觉得有失偏颇,在我看来,魅族也有领先的地方,比如口碑。 众所周知,小米的口碑两极分化,喜欢小米的消费者不在少数,这些消费者对小米是绝对的认同。在他们看来,小米的产品质量过硬、价格厚道,让他们花较少的钱买更好的手机,因此他们认为小米就是电子产品领域的NO1。 由于华为遭受到了多轮制裁,旗下很多业务滞停,尤其是手机业务基本停滞不前了,为了保持热度和延长手机业务,据说华为将会用有限的芯片,无限延长手机业务,并且还推出了多款4G手机,但尽管如此还是有很多用户原因支持华为。 华为的实力隐藏于细节之中,鸿蒙OS只有用过才知道有多好,而对于大部分用户来说,看到的只是华为手机溢价、缺货、买不起,却不能理解如今的华为每走一步有多难,但尽管如此,我们依然看到鸿蒙OS的落地,可以看到越来越多的用户支持华为,不仅是用户,很多知名企业也宣布接入鸿蒙,比如魅族、格力等等,期待未来华为的表现。

摩登3新闻554258:_艾睿电子技术助瘫痪前赛车手挺立天地,迈步更美好人生

20多年前,前印地赛车手山姆·施密特遭遇严重赛车事故,导致肩膀以下肢体全部瘫痪,丧失四肢活动的能力。艾睿电子利用科技,铸造出一款智能外骨骼机器人套件,赋予严重残障人士行动能力,改善他们的生活。今年五月,施密特在这一款智能体外“铁骨”的支撑下,首度在公开场合迈出人生的新步伐。 赛车事故虽然改变了施密特的人生,但并没有影响他对赛车运动的热爱。七年前,艾睿电子为了帮助施密特重拾赛车梦,主导研发了半自动驾驶技术项目,打造了一辆只需要用头部就能操控的跑车,让他不但能再一次尝试驾车的乐趣,还可以像以前一样在赛事上风驰电制。由艾睿电子协力研发智能外骨骼机器人套件,替施密特永不言弃的人生掀开新的一页。 实现残障人士以每小时201英里的速度在赛道上飞驰实属不易,但让他们以每小时1英里的速度行走却更显艰难。 艾睿电子联手范德堡大学机械工程技术研究人员,在由艾睿电子主导研发半自动驾驶技术基础上,改进现有外骨骼技术,拓展其功能,使其能够支撑施密特的躯干、手臂以及下肢。这些功能改进让施密特颈部以下肢体拥有了稳定性。位于其脚部的传感器则检测其迈步动作,并调整其速度。这款强健的体外铁骨助力施密特阔步前行,虽然行动缓慢,但却步履稳健。目前,施密特可以一次性走完30多米。今年4月,他得偿宿愿,在他女儿的婚礼上,按传统习俗与女儿温馨共舞。 今年5月的印地大奖赛上,施密特穿上这款智能体外“铁骨”首度亮相。这是他的印地车队Arrow McLaren SP成员自1999年施密特遭遇事故后,首次目睹他昂长六尺的身躯挺立起来并迈步前行。对二十多年来依赖者轮椅辅助生活的施密特来说,再次能站立行走,感受实在难以言喻。 施密特在接受美国NBC电视节目采访时,分享了他激动的心情:“在丧失行动能力二十多年后,我能再一站立起来看这个世界和别人拥抱,这久违的感觉实在是美好极了!” 智能外骨骼机器人套件的研发基于由艾睿电子主导研发半自动驾驶车技术应用的延伸。施密特曾在业余比赛中驾驶SAM赛车,打破速度纪录,并在美国多个城市街道上。他持有驾驶试验车型的特殊驾驶执照。

摩登3登录_刚刚,小米、中微半导体“荣登”特朗普认证榜

特朗普经历“勤王进京”事件后,美国国内开始出现两股不同的声音,然而特朗普在任期结束前,再次进发了一次最后的疯狂。 日前,路透社消息显示,特朗普政府正在将9家公司加入与中国军方有关的黑名单,本次新增的9家公司包括了刚刚发布新品的小米公司、半导体设备厂商中微半导体、北京中关村发展投资中心和国产FPGA厂商高云半导体。 受特朗普1月13日的最新行政令影响,美国投资者必须在2021年11月11日之前完全撤出这些被列入军方背景实体的股份。 具体名单为: 中国商用飞机有限责任公司 中国航空集团有限公司 中微半导体设备(上海)有限公司 箩筐技术公司 小米公司 随后,中微半导体和小米公司发布公告回应。 中微半导体表示,已关注到此消息,该情况对本公司无实质影响,目前公司进出口业务一切正常,并强调公司一直坚持合法合规经营,并不涉及军事用途。 小米同样表示公司坚持合法合规经营,其服务和产品皆用于民用或商用,确认并非中国军方拥有、控制或关联方 对此,发言人赵立坚回应称,特朗普政府泛化国家安全概念,滥用国家力量,一再无端打压中国企业,中方对此坚决反对。 “美方有关行径逆历史潮流而动,违背其一贯标榜的市场竞争原则和国际经贸规则,干扰中美之间正常经贸和投资合作,打击外国企业在美投资的信心,也终将损害美国企业和投资者的利益,这是美国一些人损人不利己的又一例证。”赵立坚说。 赵立坚指出,美国军民融合政策,其历史可以追溯到第一次世界大战之前,美国政府一直是军民融合政策的主推手,正在全方位多领域的加快实施军民融合。美国很多大型跨国公司本身就是军民融合体,其经营范围,产品类型跨越军民领域。特朗普政府出台上述措施,再次向世人展示了什么是单边主义,什么是双重标准,什么是霸凌行径。中方将采取必要措施,坚决维护中国企业的正当合法权益,坚决支持中国企业依法维护自身权益。 中微半导体设备有限公司 中微半导体设备(上海)股份有限公司(证券简称“中微公司”,证券代码“688012”)是一家以中国为基地、面向全球的微观加工高端设备公司,为集成电路和泛半导体行业提供极具竞争力的高端设备和高质量的服务。 中微开发的等离子体刻蚀设备和化学薄膜设备是制造各种微观器件的关键设备,可加工微米级和纳米级的各种器件。这些微观器件是现代数码产业的基础,它们正在彻底改变人类的生产方式和生活方式。 中微总部位于上海,聚焦亚洲,并为全球的客户提供技术和设备的解决方案。作为制造和创新的中心,中国和亚洲具有得天独厚的优势和高速成长的市场,而这使中微有无限广阔的发展前景。 在中微员工的创新激情、多年的齐心奋斗和合作共赢的精神指引下,中微已经成为一家快速成长的微观加工设备公司,在技术创新、产品优化和市场准入方面取得了重大突破,赢得了众多客户和供应厂商的信任和支持,成为国际半导体微观加工设备产业极具竞争力的一颗新星。 广东高云半导体科技股份有限公司是一家专业从事国产现场可编程逻辑器件(FPGA)研发与产业化为核心,旨在推出具有核心自主知识产权的民族品牌FPGA芯片,提供集设计软件、IP核、参照设计、开发板、定制服务等一体化完整解决方案的高科技企业。通过最新工艺的选择和设计优化,可以取得比现有市场国际巨头同类产品速度相当或更快,但功耗却大大降低的优越产品,大批量替换国际FPGA主流芯片,将真正使我国在中高密度FPGA应用中摆脱国际高端芯片进口限制,在部分4G/5G通信网络建设、数据中心安全、工业控制等应用中有自己的中国芯。 目前研发团队有100余人,在硅谷、上海、济南建立了研发中心。公司的技术骨干均有国际著名FPGA公司15年以上的工作经验,参与了数代FPGA芯片的硬件开发、相关EDA软件开发、软硬件的测试流程,积累了丰富的技术和管理经验。团队磨合迅速,于2015年一季度量产出国内第一块产业化的55nm工艺400万门的中密度FPGA芯片,并开放开发软件下载。2016年第一季度又顺利推出国内首颗55nm嵌入式Flash SRAM的非易失性FPGA芯片。 北京中关村发展投资中心 中关村发展集团成立于2010年。自成立以来,集团始终以服务创新发展为使命,汇聚创新资源、构筑创新生态,逐步形成了集空间运营、产业投资、科技金融、科技服务于一体的业务体系,并通过国内协同、国际合作在全球范围内配置创新资源,已成为中关村创新创业生态中不可或缺的重要一环。 经过多年发展,集团不断发展壮大,注册资本从100亿元发展到230.2亿元,总资产达到1417亿元,净资产达到411亿元,提供投融资总额4000多亿元,累计服务科技企业5万多家次,获得了AAA长期主体资信评级,竞争力和影响力不断增强,实现了从无到有、从小到大的跨越,正在朝着打造国际一流的创新生态集成服务商,助推北京建设国际科技创新中心的目标迈进。 延伸阅读: 《小米11:免费送GaN充电器,霸气性能背后技术揭秘》 《突发!支付宝、QQ、WPS等8款软件被禁!》

摩登3登录_“摩尔定律”引领着半导体快速发展,布局第三代半导体已刻不容缓

二十一世纪以来,以氮化镓(GaN)和碳化硅(SiC)、氧化锌(ZnO)、金刚石为四大代表的第三代半导体材料开始初露头角。第三代半导体材料具有更宽的禁带宽度、更高的导热率、更高的抗辐射能力、更大的电子饱和漂移速率等特性。第三代半导体材料可以实现更好的电子浓度和运动控制 ,更适合于制作高温、高频、抗辐射及大功率电子器件,在光电子和微电子领域具有重要的应用价值。目前,市场火热的5G基站、新能源汽车和快充等都是第三代半导体的重要应用领域。 1、半导体的工作原理 要理解这些,我们要从什么是半导体说起。半导体,顾名思义,就是导电性在绝缘体和导体之间的物体。导体能导电,意思就是能够让电流通过。而中学物理告诉我们,电流就是自由电子在电场力的作用下做定向运动形成的。所以,导体中必须有大量的自由电子。那么这些自由电子怎么来的呢?我们知道,物质是由分子构成的,分子是由原子构成的,原子是由原子核以及围绕在周围的电子构成的。原子核带正电荷,电子带负电荷,异性相吸,所以电子围绕在原子核周围不停地转。 第三代半导体概念,这是近期A股的高光赛道之一,看到这,有些朋友就开始纳闷了,第一代和第二代半导体都不知道是啥,咋就这么快到第三代了?有道是“江山代有才人出”,日新月异的科技领域更是如此,那么,第三代半导体究竟是啥? 在说第三代半导体之前,先简简单单地了解一下第一代和第二代半导体: 1、第一代半导体 第一代半导体的一代目是硅(Si)和锗(Ge),其中,锗(Ge)是20世纪50年代半导体的绝对主角,到了20世纪60年代后期,锗(Ge)的地位则是逐渐被硅(Si)所取代,犀利的是——截止目前,硅(Si)仍是相当重要的半导体材料,还没有半导体能够洒脱地离开硅(Si)而扬长而去。硅(Si)之所以如此重要,是因为CPU和GPU的算力强弱取决于硅的段位。 在这里,顺带科普一下硅,硅,英文名称Silicon,化学符号是Si,属于元素周期表上第三周期,IVA族的类金属元素。 1787年,法国著名化学家、生物学家,有着”现代化学之父”尊称的安托万-洛朗·拉瓦锡(Antoine-Laurent de Lavoisier,1743年8月26日~1794年5月8日)在岩石之中首次发现硅的存在,硅是组成岩石矿物的一个基本元素。据悉,硅在大自然乃至全宇宙都是神奇般的存在,存在感爆棚,它是地壳之中仅次于氧的第二丰富元素,在茫茫宇宙之中,硅的储量也能位居TOP10的第8位。 不过,需要明确的一点是——虽然硅存在感爆棚,但是极少以单质形式存在,而是硅酸盐(Silicate)或二氧化硅(SiO)的形式,也就是说,单质硅需要通过实验或工业制取,用于半导体的硅主要包括硅多晶、硅单晶、硅片、硅外延片、非晶硅薄膜等。 2、第二代半导体 第二代半导体的二代目是砷化镓(GaAs)和磷化铟(InP),其中,砷化镓(GaAs)属于Ⅲ-Ⅴ族化合物半导体,1964年开始进入实用阶段,用砷化镓制成的半导体器件具有高频、高温、低温性能好、噪声小、抗辐射能力强等优势,不过,砷化镓单晶的价格较为昂贵,故此,被业界称为“半导体贵族”。 磷化铟(InP)则是由金属铟和红磷(Phosphorus red)在石英管中加热反应制得,属于Ⅲ-Ⅴ族化合物半导体材料之一,磷化铟半导体器件广泛应用于微波通信、光纤通信、光电集成电路、外层空间用太阳能电池等领域。 了解了第一代和第二代半导体之后,就可以上第三代半导体的硬菜了。目前,第三代半导体的三代目是氮化镓(GaN)和碳化硅(SiC),基于此,在二级市场之中,还形成了两个分支赛道,就是氮化镓概念和碳化硅概念。 氮化镓是氮和镓的化合物,是一种直接能隙(direct bandgap)的半导体,1990年起,氮化镓被应用于发光二极管(light-emitting diode),也就是平常简称的LED,说到LED,还有一个荣誉小故事,那就是——2014年,日本著名的半导体科学家赤崎勇与他的弟子天野浩(日本电子工程学专家)以及美籍日裔科学家中村修二(美国加州大学圣芭芭拉分校教授),基于氮化镓发明了了高亮度蓝色LED,喜获得当年的诺贝尔物理奖。 目前,氮化镓在日常之中的民品应用便是氮化镓充电器,此前,二级市场炒作氮化镓概念的驱动因素之一便是氮化镓充电器,据悉,多家知名手机品牌已推出氮化镓充电器,有体积小、功率大、耐高温等优势,不过成本相对高,这是因为氮化镓的人工制备成本相对高昂。 此外,碳化硅是1891年美国人爱德华·古德里希·艾奇逊在电熔金刚石实验之中偶然发现,因此还误以为是金刚石的混合体,碳化硅制成的功率器件有高电压、高频率、低损耗等优势,可应用于智能电网、轨道交通、新能源车充电桩电源等领域。 过去几十年,“摩尔定律”一直引领着半导体产业的发展。但随着半导体工艺演进到今天,每前进一代,工艺技术的复杂程度呈指数级上升。就半导体材料而言,随着第一、二代半导体材料工艺已经接近物理极限,其技术研发费用剧增、制造节点的更新难度越来越大,从经济效益来看,“摩尔定律”正在逐渐失效。半导体业界纷纷在新型材料和器件上寻求突破,TSMC、Intel和Samsung等半导体大厂开始寻找新的方法来延续高速成长,“超越摩尔定律”的时代已经到来。以新原理、新材料、新结构、新工艺为特征的“超越摩尔定律”为半导体产业发展带来了新的机遇,而第三代半导体是“超越摩尔定律”的重要发展方向。 “新基建”风口的到来也为第三代半导体产业的发展带来了新的机遇。2020年4月20日,国家发改委正式明确“新基建”的范围,“新基建”的发展既符合未来经济社会发展趋势,又适应中国当前社会经济发展阶段和转型需求,在补短板的同时将成为社会经济发展的新引擎。 在芯片缺货涨价潮愈演愈烈的刺激下,今日A股市场半导体封测、半导体硅片、第三代半导体、半导体设备等板块全线大涨。高盛最新研究报告指出,全球有多达169个行业在一定程度上受到芯片短缺影响,从汽车、钢铁产品、混凝土生产到空调制造,甚至包括肥皂生产。而全球“缺芯”加剧,让涨价势在必行。“买不到”和“买不起”已成为不少下游企业共同面临的困境。 第三代半导体材料是支撑经济社会发展和保障国家安全的战略性和基础性产业,是国家新材料发展计划的重中之重。“十四五”期间,我国将在教育、科研、开发、融资、应用等方面,大力支持发展第三代半导体产业,以期实现产业快速发展。在应用升级和政策驱动的双重带动下,我国第三代半导体产业将迎来发展热潮。

摩登3登录网站_NVIDIA Base Command Platform赋能AI和数据科学

NVIDIA最新发布的NVIDIA Base Command Platform颇为值得关注,这款托管在云端的开发中心,可以使企业能够将他们的AI项目从原型快速投入生产。 该软件专为托管在本地或云端的大规模、多用户、多团队AI开发工作流程设计。它可以使众多研究人员和数据科学家同时使用加速计算资源工作,帮助企业最大限度地提高专家级开发者和宝贵AI基础设施的生产力。 Base Command Platform 现可通过 NVIDIA 和 NetApp 联合提供的高级月度订阅来获取。通过附带NetApp 解决方案的 Base Command Platform,将能够利用具有破纪录性能的 NVIDIA DGX SuperPOD™ AI 超级计算机和 NetApp 数据管理服务。 谷歌云计划在其云市场中添加对Base Command Platform的支持,在今年晚些时候为客户提供真正的混合AI体验。 NVIDIA企业计算负责人Manuvir Das表示:“世界级的AI开发工作需要强大的计算基础设施,并且至关重要是让每一家公司和他们的客户都能使用和获得这些资源,从而让AI技术为其所用。作为一款基于NVIDIA加速计算的云托管解决方案,NVIDIA Base Command Platform降低了AI工作流程管理的复杂性,从而让数据科学家和研究人员能够将更多的时间用于开发他们的AI项目,减少管理他们机器的时间。” NetApp混合云事业部执行副总裁Brad Anderson表示:“大多数企业现在都知道AI对其数字化转型计划的成功至关重要,但他们却面临着一项复杂的挑战,即如何将其部署并整合到企业中。与NetApp合作推出的NVIDIA Base Command Platform和新的订阅产品能够帮助客户更轻松地部署AI并将其应用到工作中,简化工作流程管理,并提供无与伦比的性能和处理能力,为其部署提供巨大的帮助。” 谷歌云机器学习基础设施产品管理总监Manish Sainani表示:“我们很高兴能够与NVIDIA合作,在谷歌云市场中支持Base Command Platform。这款混合型AI产品,可以使得企业只需编写一次就能在任何地方运行,灵活接入多个NVIDIA A100 Tensor Core GPU,通过采用按需的加速计算,企业可以加快AI开发速度。” Base Command Platform为整个AI开发提供了统一的视图。该视图通过图形用户界面和命令行API以及综合监控和报告仪表盘来促进资源的轻松共享。 包括NVIDIA NGC™ 的AI和分析软件目录、与MLOps软件集成的API、Jupyter笔记本等在内的一系列丰富的AI和数据科学工具帮助研究人员可以更快的计划和安排工作负载、完善模型和获得洞察。

摩登3测速登录地址_联发科表现抢眼,跃居全球前10大半导体厂商

近日,知名分析机构IC Insights发布了2021年第一季度全球前15大半导体(IC和OSD光电,传感器和分立器件)公司的表现情况。数据显示,全球前15的半导体厂商在第一季度营收达到了1018.63亿美元,同比增长21%。 从榜单来看,英特尔、三星、台积电、SK海力士和美光位列榜单前五,排名顺序与去年同期相比无变化。 此外,从榜单中可以明显看到联发科(MediaTek)和AMD的业绩狂飙。联发科在2021年第一季度的营收同比增长高达90%,跃居成为全球第10大半导体厂,排名较去年同期的第16位,往前推进了6名。 联发科这样大幅度的增长,一方面跟市场需求增长有关,在需求旺盛以及疫情率先恢复的地区,联发科通过产品技术优势快速占领市场;另一方面也与联发科在多元化产品和业务上的布局策略息息相关,而这也是联发科近年持续稳增的动力。 能够取得如此亮眼的业绩表现,从联发科2021年第一季度营收数据可见一斑。得益于5G智能手机及Wi-Fi 6市场占有率增加,以及Chromebook、消费电子产品带来的增长,联发科2021年第一季度营收为38.49亿美金,与去年同期相比大涨90%。 营收提升的背后,自然离不开各产品和业务板块的优异表现。在智能手机市场,调研机构Omdia发布的报告显示,2020年联发科手机芯片的出货量达到了3.518亿片,同比提升了47.8%,市场份额从去年的17.2%跃升至27.2%。一举超越高通成为全球最大的智能手机芯片供应商。 在智能音箱方面,Strategy Analytics最新发布的研究报告指出,在2020年全球出货的1.51亿智能音箱和智能屏中,近50%都在使用联发科的应用处理器。2020年联发科在智能音箱和屏幕市场的份额增长了六个百分点,过去两年的市场份额增加了一倍多。 电源芯片方面,市场技术升级的同时提高了对电源管理的要求,在全球各类电子产品需求提升但产能有限的环境下,电源管理芯片成为关键零组件,稳健成长。联发科拥有完整且稳定可靠的电源IC解决方案,能够被各产品线采用,不仅是可独立成长的业务,也可以为公司整体运营带来统合综效。 在Wi-Fi市场上,联发科的Wi-Fi 6芯片组被华硕ROG玩家国度和TUF系列电竞笔记本电脑采用,为PC市场提供业界领先的高性能、低功耗、低延迟的无线网络。目前,联发科WiFi 6芯片已经开始大量出货,后续将有更多路由器、笔记本电脑等终端设备采用。随着联发科大举进入WiFi市场,未来将有机会全面扩大其Wi-Fi市占率。此外,联发科已获选为Wi-Fi联盟的Wi-Fi 6E测试平台,并已开始积极投入下一代Wi-Fi 7。 近年,联发科还进军了Chromebook、平板电脑等个人计算设备领域,成绩也十分耀眼。在电视领域,联发科持续保持着多年领先优势,与索尼、三星、创维、海信、小米、OPPO、荣耀等都有合作,一直是电视品牌的首选芯片平台。同时,联发科也在持续聚焦企业级市场,交换器IC和AI加速器这类定制化芯片业务也进展顺利。