AI安防芯片,华为、富瀚微与国外巨头同台博弈.doc

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1、AI安防芯片,华为、富瀚微与国外巨头同台博弈  1.AI安防芯片,华为、富瀚微、中星微和那些国外巨头同台博弈  2.3D感测从消费电子扩散至行业应用  3.三星芯片和智能手机业务强劲AI安防芯片,华为、富瀚微与国外巨头同台博弈  1.AI安防芯片,华为、富瀚微、中星微和那些国外巨头同台博弈  2.3D感测从消费电子扩散至行业应用  3.三星芯片和智能手机业务强劲AI安防芯片,华为、富瀚微与国外巨头同台博弈  1.AI安防芯片,华为、富瀚微、中星微和那些国外巨头同台博弈  2.3D感测从消费电子扩散至行业应用  3.三星芯片和智能手机业务强劲奖励员工

2、半年薪水  4.对话英伟达首席科学家:解码AI芯片战局  5.夏普传以100亿日圆收购东芝PC事业  集微网推出集成电路微信公共号:“天天IC”,重大新闻即时发布,天天IC、天天集微网,积微成著!扫描文末二维码添加关注。  1.夏普传以100亿日圆收购东芝PC事业  集微网消息,去年底就曾传出东芝(Toshiba)就业绩持续低迷的个人电脑和电视等业务表示,未来这两项产品把规划退出市场纳入营运重整的范围,彻底调查与评估各项业务获利性。  据日经新闻1月30日报导,夏普(Sharp)已和东芝(Toshiba)展开协商,有意收购东芝的PC事业、收购额预估

3、为100亿日圆左右。据报导,夏普曾以“Mebius”品牌贩售笔电等PC产品,不过因不赚钱,故于2010年退出该市场,而夏普计划借此重返PC市场,且评估收购东芝PC事业是迅速开拓市场的良策。  鸿海帮美国HP、Dell代工生产PC产品,拥有能有效率生产PC的技术以及零件采购网络;另一方面,使用于PC、智能手机等用途的中小尺寸液晶面板是夏普的强项,因此若夏普重返PC市场、就能拥有液晶面板的新出海口。就整体策略来看,夏普收购东芝PC事业之后、是很有可能让其重返成长轨道。  不过东芝并未关闭夏普以外的协商大门,因此若夏普、东芝无法就条件面谈妥的话、双方的协

4、商也有可能破局。东芝之前也曾和华硕就出售PC事业一事进行协商、不过协商未果。  目前,东芝PC事业年销售量约180万台、全球市占率仅在1%左右。  2.对话英伟达首席科学家:解码AI芯片战局  英伟达又涨了。  从2017年1月底以来,英伟达的股价又从108美元一路飙升至240多美元,翻了一倍有多。而英伟达股价一飞冲天的背后,正是人工智能技术不断兴盛崛起、发展壮大的缩影。  英伟达成功的原因有很多,及时布局CUDA、积极推进人工智能、不断完善打造软硬件生态等,这些一个个具体业务的背后,核心是对世界科技进展的战略性前瞻与决策;只有及时预判到了下一个技

5、术热点,才能在所有人反应过来之前积极抢占先机,乃至最终引领行业。  这一切的背后,英伟达CEO黄仁勋自然是一个重要决策者;而除了他之外,另一个角色也扮演着至关重要的位置——英伟达首席科学家兼NVIDIAResearch高级副总裁,BillDally博士。    (英伟达首席科学家兼NVIDIAResearch高级副总裁,BillDally博士)  在EmTechChina大会结束后,智东西与BillDally博士进行了一场一对一的深度专访,不仅详细解读了英伟达在云与端方面的战略布局,还聊到了目前火热的AI芯片话题——Dally博士认为,目前云端AI

6、芯片巨头地位难以撼动,终端侧的AI芯片是各类初创公司的机会所在。此外,他还提到了英伟达的几个重点关注AI项目、以及中美两国科技力量的相似与差异性等。  除了担任英伟达首席科学家、负责把控公司整体技术战略发展外,Dally博士同时还是美国国家工程院院士、美国艺术与科学学院院士、IEEE和ACM的会员;在2009年就任英伟达之前,他还曾担任过MIT、斯坦福大学的教授。  在这众多光环萦绕之下,是一个睿智、幽默、思维极其敏捷、并且语速飞快的科学家——语速飞快是什么概念呢?当天速记的小姐姐拜托我千万要让Dally博士慢点说,因为实在记不住……  云端芯片格

7、局难以撼动,端智能AI芯片成机会所在  最近半年以来,人工智能的发展重心逐渐从云端向终端转移,相伴而生的是人工智能芯片产业的全面崛起。智东西已历经数月对人工智能芯片全产业链上下近百间核心企业进行报道,范围不仅涵盖英伟达、谷歌、英特尔等科技巨头,还有众多如寒武纪、地平线、深鉴科技、Graphcore等国内外AI芯片初创。  按照应用场景,AI芯片可以简单地分为用于云端服务器机房等地的云AI芯片,以及用于端智能设备、IoT设备的端AI芯片。  Dally博士认为,现在云端AI芯片发展遇到的最大挑战在于,在提供高性能计算的同时,让芯片保持处理新兴AI模型

8、和算法的灵活性,这些任务需要一个通用的可编程平台和专门的指令来完成。  而在端侧AI芯片发展的过程中,这种计算的灵活性并不

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