使用官方数据和Credit，初创公司Rare Technologies最近发布了一个超大规模机器学习基准，对比了AWS、谷歌云、IBM等6家GPU硬件平台，从配置到训练时间、精度、价格等各方面。AWS和谷歌虽然整合性能好，但是性价比还是LearderGPU这样的新公司占优。同时，更便宜的GPU比更贵的GPU性价比更高，这表明训练时间的减少，并不能抵消总成本的增加。
据公告,本次定增募资总额不超过13亿元,扣除发行费用后将用于高性能图形处理器(GPU)研发及产业化项目、面向消费电子领域的通用类芯片研发及产业化项目、芯片设计办公大楼项目和补充流动资金。其中,国家集成电路基金认购金额占本次非公开发行募集资金总额的90%,其余部分由湖南高新纵横认购,且二者均以现金方式参与认购。定增完成后,公司的实际控制人不变。
海康威视：“除了价格之外，技术的不成熟是一个重大原因。”海康威视技术支持与服务部总监何峻峰这样表示。AI技术本身还不够成熟，基于传统模式很难达到一些大的突破，而取得这些突破主要是依赖上游芯片厂商的核心技术的创新。
手机芯片对设备的性能发挥着极其重要的作用，为了完全控制自家的GPU供应链，苹果此前曾抛弃了Imagination的GPU供应。不过，在GPU战略方面，三星的思路却和苹果不太相同。
本次产业合作演示中，“沉浸式视频”和“超低时延机械臂远程控制”由软银和华为联合演示，“超高清实时视频传输”和“通过GPU服务器的远程渲染”由软银演示。
印度媒体《TheHindu》8日报导，苹果(AppleInc.)执行长提姆库克(TimCook)在受访时表示，人工智能(AI)是非常强大的、它将会越来越接近人类的能力，未来在某个时间点，部分AI功能将会远优于人类。他说，AI就像空气一样，看不到却又无所不在，包括软体、AppleTV、电子邮件、HomePod等苹果研发团队手上都有AI计划案。
英伟达的芯片很不错，它应该算是一家好公司，但是它的出色程度并不足以支撑其当前的股价。英伟达在其主要的几个业务领域取得了不错的增长，但是它当前的股价主要来自于人们对它在人工智能领域的美好预期。我认为，长远来看，英伟达在人工智能领域的前景并不乐观，是炒作支撑了它当前的股价。
NVIDIA在GTC 2017上发布了基于Volta架构的旗舰计算卡Tesla V100，这可是NVIDIA制造出有史以来最多晶体管的GPU，足足有5120个CUDA单元，比上一代增长了42%，尽管使用了台积电最先进的12nm FFN工艺，但是GPU核心面积已经暴涨至815mm2水平。
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