关于 深度学习 的消息
英特尔发布第二代深度学习芯片：Habana Gaudi 2和Habana Greco
英特尔宣布，推出第二代深度学习芯片Habana Gaudi 2和Habana Greco，分别用于AI训练和AI推理。这些芯片专门为AI深度学习应用打造，建立在Habana Labs的高效架构之上，为客户提供更高性能的AI训练和AI推理，将用于数据中心的计算机视觉和自然语言应用。两款芯片均出自于Habana Labs，英特尔在2019年以20亿美元将其收购。
Lambda与雷蛇合作发布Lambda Tensorbook：针对深度学习的笔记本电脑
深度学习公司Lambda宣布与雷蛇（Razer）合作，发布全新的Lambda Tensorbook。这是一款针对深度学习的笔记本电脑，可以用于Linux和Lambda的深度学习软件。Lambda Tensorbook的银色外观看起来很时尚，不过细看之下，会发现与雷蛇自己的Razer Blade 15非常相似，Lambda取代了雷蛇的标志，同时端口的颜色从绿色变成了紫色。
NVIDIA GTC中国线上大会2020正式开始：聚焦顶级深度学习与人工智能
NVIDIA GTC (GPU 技术大会)是全球公认的顶级AI盛会，这次的中国线上大会已于12月15日-19日召开，在15日的演讲中，全球最负盛名的计算机科学家之一、NVIDIA研究院负责人Bill Dally将会分享关于AI、计算机图形学、HPC、医疗、边缘计算、自动化机器等领域最前沿创新以及AI推理、硅光子学和GPU集群加速等领域最新的研究成果。
AMD将以350亿美元收购赛灵思：将大力发展FPGA、AI、以及深度学习
AMD今天宣布将以350亿美元的全股票交易收购知名的FPGA制造商Xilinx，这也证实了最近两家公司正在进行高级谈判的传言。不过这笔交易尚需要一些机构进行批准，两家公司如果合并成功后将拥有多达13,000名工程师，每年的研发投资将超过27亿美元。 这次的收购交易主要是利用AMD近期较高的股票估值，每股为143美元，AMD股东将拥有合并后的新公司约74％的股份，而Xilinx股东将拥有新公司的26％股份。该笔交易将被视为免税重组，并获得了AMD和Xilinx董事会的一致批准。
Cerebras Systems推出晶圆级深度学习芯片：芯片面积达到46225平方毫米
我们常见的处理器都是经过封装之后才可使用的，实际上如CPU中的核心裸片大小一般在200平方毫米以下，而GPU核心的大小也没有超过1000平方毫米的，所以在一片晶圆上可以切割出很多核心裸片。不过这并不代表无法制造超大尺寸的芯片，在今天的Hot Chip 31会议中，Cerebras Systems就推出了一款晶圆级深度学习芯片，尺寸达到了215×215平方毫米。几乎占据了一整个晶圆的大小。
英特尔公布Nervana NNP-T深度学习训练加速器：16nm工艺、32GB HBM2
现在深度学习已成为人工智能的重要方向，而且研究成果已经应用于日常使用中。但训练人工智能模型需要强大的算力支持，所以除了使用GPU加速训练外，很多厂商开始推出专用于深度学习训练的ASIC芯片。英特尔在人工智能领域投入颇多，除了FPGA产品线外，也推出了Nervana深度学习加速器，在今天的Hot Chips 31会议中，英特尔公布了旗下Nervana NNP-T深度学习加速器的细节。
三星布局深度学习：推出新算法提供低功耗高速NPU解决方案
深度学习理论的成熟以及应用的逐渐展开让更多的厂商进入这个领域，并开始软硬件的布局。在智能手机中的人工智能发展要比想象的更快速一些，华为已经开始在麒麟SoC中添加NPU神经网络计算单元，而高通的骁龙处理器也开始支持人工智能运算。三星也推出了On Device的AI轻量级技术，让AI运算更高效，更省电。
Intel决定砍掉Nervana神经网络处理器产品线：离产品正式发布只过去了两个月
上周五，Intel宣布他们决定停止在Nervana神经网络处理器上面的所有未来开发，这离Nervana神经网络处理器正式登场只过去了两个月的时间。
Cerebras Systems推出晶圆级深度学习芯片：芯片面积达到46225平方毫米
我们常见的处理器都是经过封装之后才可使用的，实际上如CPU中的核心裸片大小一般在200平方毫米以下，而GPU核心的大小也没有超过1000平方毫米的，所以在一片晶圆上可以切割出很多核心裸片。不过这并不代表无法制造超大尺寸的芯片，在今天的Hot Chip 31会议中，Cerebras Systems就推出了一款晶圆级深度学习芯片，尺寸达到了215×215平方毫米。几乎占据了一整个晶圆的大小。
英特尔公布Nervana NNP-T深度学习训练加速器：16nm工艺、32GB HBM2
现在深度学习已成为人工智能的重要方向，而且研究成果已经应用于日常使用中。但训练人工智能模型需要强大的算力支持，所以除了使用GPU加速训练外，很多厂商开始推出专用于深度学习训练的ASIC芯片。英特尔在人工智能领域投入颇多，除了FPGA产品线外，也推出了Nervana深度学习加速器，在今天的Hot Chips 31会议中，英特尔公布了旗下Nervana NNP-T深度学习加速器的细节。
三星布局深度学习：推出新算法提供低功耗高速NPU解决方案
深度学习理论的成熟以及应用的逐渐展开让更多的厂商进入这个领域，并开始软硬件的布局。在智能手机中的人工智能发展要比想象的更快速一些，华为已经开始在麒麟SoC中添加NPU神经网络计算单元，而高通的骁龙处理器也开始支持人工智能运算。三星也推出了On Device的AI轻量级技术，让AI运算更高效，更省电。
人工智能科学意义重大，三位先驱同获2018年图灵奖
计算机界的诺贝尔奖——图灵奖（Turing Award），全称“A.M. 图灵奖（A.M Turing Award）”，由美国计算机协会（ACM）于1966年设立，专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。每一年的图灵奖一般在下一年的4月初颁发，2018年的图灵奖获得者现已确定，获奖者为Yoshua Bengio，Geoff Hinton和Yann LeCun，他们因开发深度学习人工智能领域的工作而获得2018年图灵奖。
《战地V》深度学习抗锯齿性能测试：对它最友好的竟然是4K
如果放在不久前的秋天，我们可能会认为深度学习抗锯齿是要比光线追踪更加“接地气”的技术，原因在于当时仅仅《战地V》这么一款作品拥抱后者，而且在当时看来赶工的迹象非常明显，不仅仅是性能需求远超预期、卡顿现象严重，而且各梯次的光线追踪质量并没有特别的需求差异（实际上直到今天，光线追踪性能依然是开发团队的工作重点）。跟着比起来，深度学习抗锯齿看起来就要符合马斯洛需求的多，因为它可以让帧率更高、性能更好，谁会拒绝这呢？
深度学习抗锯齿虽好，但是使用它的分辨率、光追限制很复杂 ...
虽然很缓慢但是逐渐的，支持光线追踪、深度学习抗锯齿的游戏已经开始增多，《地铁：离去》在明天发布后就能够体验到这两样技术，《战地V》同样在昨天迎来好消息：二月更新搭配最新的GeForce Game Ready 418.91驱动能够开启深度学习抗锯齿（DLSS）技术，同时继续优化光线追踪的性能。
不仅仅是光线追踪，《地铁》新作还将带来深度学习抗锯齿技术 ... ...
《圣歌》支持DLSS技术是很好的消息，后来有消息称BioWare在考虑为其增加光线追踪，如果能如愿的话，这就是继《古墓丽影：暗影》后第二款能够通知支持这两种技术的游戏，（虽然劳拉到现在依然还仅仅是文字上支持这两道技术），现在根据OverClock3D.com的消息，《Metro：Exodus》将在支持光线追踪技术的同时，还会支持DLSS技术，即深度学习抗锯齿技术。
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