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漯河显卡GPU积压库存

2024-7-5 1:32:37发布次查看发布人:
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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年第三季度财报,数据显示其营收和业绩展望均不及预期,股价多时暴跌了19%。
英伟达总裁兼首席执行官黄仁勋
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年第三季度财报,数据显示其营收和业绩展望均不及预期,股价多时暴跌了19%。
amd新速龙cpu曝光:集成vega显示核心
2018-02-11 05:37:00 [ 中关村在线 转载 ] 作者:快科技 | 责编:赵鑫喆
2018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!
英伟达股价周一再跌12% 营收和业绩展望不及预期
2018
11/20
16:58
该股自10月2日创下每股292.76美元的历史高点以来,已经下跌了近一半。截至周一收盘,该股交易价格为144.7美元。
英伟达只是周一下跌的几只科技股之一,其他走低股票还包括所谓的“faang”股票,它们是纳斯达克大的几只股票之一。
facebook、苹果、亚马逊、netflix以及谷歌母公司alphabet的股价周一均下跌,纳斯达克综合指数收盘下跌3%。
汤森路透金融与风险业部门refinitiv此前预计,英伟达营收可达32.4亿美元,然而其第三季度营收仅为31.8亿美元,未及预期。
英伟达ceo黄仁勋在财报发布后与分析师举行电话会议时表示,库存过剩导致下一季度的业绩展望低于预期,英伟达估计下季度营收为27亿美元(不包括某些特定项目),增减幅度为2%。
refinitiv分析师此前估计,英伟达下个季度营收约为34亿美元。
英伟达大的竞争对手之一、今年表现好的科技股amd股价周一也在继续下滑,该股收盘时下跌了7.5%。
md下下代apu首曝:终于用上zen全新架构
2015-06-21 09:22:48 出处:快科技 作者:上方文q 编辑:上方文q 人气: 50789 次 评论(103)点击可以复制本篇文章的标题和链接
猜你想看:amd cpu处理器 apu
根据路线图,amd将在明年推出新的高端cpu summit ridge和主流apu bristol ridge,但只有前者会使用全新的zen x86架构,后者则是和今年carrizo apu一样的挖掘机。
那么,apu啥时候能用上全新架构呢?答案是2017年,代号“raven ridge”。
amd下下代apu首曝:终于用上zen全新架构
从新的路线图上可以看出,raven ridge将在后年推出,而且适用范围很广,一统桌面主流、入门级和笔记本平台。
不过,它的具体规格并不清楚,比如几个cpu核心、多少个gpu流处理器,一知道的是封装接口:主流桌面上延续独立封装的socket fm3,桌面入门级和笔记本上则改成新的整合封装的bga fp5。
amd下下代apu首曝:终于用上zen全新架构
amd下下代apu首曝:终于用上zen全新架构
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2016年我们还会看到一个“stoney ridge”,定位入门级桌面和笔记本,取代目前的carrizo-l,提供多三个gpu计算单元,也就是192个流处理器(现在是128个),搭配两个第二代挖掘机架构cpu核心,热设计功耗只有6-15w。——估计是20nm工艺。
它可能也会有fm3独立封装版本,类似目前的am1,但是尚未得到确认。
bristol ridge的更多规格也暴露出来,拥有多四个第二代挖掘机cpu核心、八个第三大gcn gpu单元(512个流处理器),独立封装版热设计功耗高95w,搭配独立芯片组promontory,支持ddr4内存,整合封装版纳入芯片组而成为单芯片,tdp 12-35w。
另外,summit ridge将有多八个zen cpu核心,搭配芯片组也是promontory,热设计功耗同样高95w,接口也是fm3,同样支持ddr4内存。
换句话说,amd cpu、apu今后将变得越来越像,基本只差cpu核心多寡、是否集成gpu而已。
amd下下代apu首曝:终于用上zen全新架构
说起芯片组,amd终于要跟进新技术规格了,但也分了高中低不同档次,高的可以支持四条pci-e 3.0和八条pci-e 2.0、两个usb 3.1、六个usb 3.0(更好听点叫usb 3.1 gen 1)、十四个usb 2.0、四个sata 6gbps、两个sata express/nvme。
另外大家应该看到了,amd现在有着太多的接口,已存在的就有四种am3+、fm2+、fm2、am1,但未来都会统一到fm3之下,平台兼容性极好。至于整合封装的fp系列就无所谓了,只是主板和整机厂商会麻烦点,但至少今明两年都是fp4,后年全面转入fp5。
英伟达的新杀器又来了。
刚刚,在gtc 2018大会上,黄仁勋发布全球大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 2018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。
然后黄仁勋发布了首款基于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。
比如医疗影像超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是一款医疗影像的超级计算机,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,然后将图像输入超级计算机,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“全球大的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,带宽比好的pcie交换机高出5倍,高支持16个tesla v100同时以2.4tb/秒的速度进行通信。
后,一个全新的dgx服务器发布了。
黄仁勋说这个现在是全球大的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、验证和部署在超大规模的数据中心,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。
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。第二台服务器搭载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%。
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