随着摩尔定律的放缓，前沿技术不再是人们关注的唯一焦点，创新正朝着创造差异化的方向转变，而“连接”，让一切可能变得可控。

在对人工智能（AI）而非提高像素的需求推动下，特别是在由计算机视觉和数据驱动的决策制定方面，GPU(图形处理单元)领域已出现一场革命。神经网络的到来已使视觉处理成为现代世界的关键因素。因此，机器人处理操作、智能监控摄像头以及汽车高级驾驶辅助系统（ADAS）等相关行业都发生了变化。

发布含光800芯片时，张建锋拿出一张芯片展示，称“这个芯片真的非常大”。张建锋表示，“含光800”是阿里平头哥成立后首款正式流片的芯片，并称含光800性能“吊打”同行。

11月7日-8日，在深圳与全球“连接”。随着摩尔定律的放缓，前沿技术不再是人们关注的唯一焦点，创新正朝着创造差异化的方向转变，而“连接”，让一切可能变得可

在今天的全联接大会上，华为发布 AI 训练集群 Atlas 900：它成为了目前全球计算机的巅峰，其总算力达到 256P～1024P FLOPS @FP16，相当于 50 万台 PC 的计算能力。

有趣的是，本次发布会上，苹果直接拉出华为麒麟980、高通骁龙855等同场PK“吊打同行”，并放言说其上一代A12跟这些业界其他芯片相比，还能再战两年。对于本次发布上的 #苹果首次对比华为# ，有网友表示：就简单的对比一下，发现亮点还没有华为多……

为支持人工智能(AI )、机器学习(M L)、实时分析、物联网(IoT)和5G等数据密集型用例的需求，越来越多的企业开始部署边缘工作负载。然而，就像是心有余而力不足一样，由于缺乏处理能力、空间限制以及技术过时，朝向边缘计算发展仍然受到种种阻碍……

在SAE中国自动驾驶汽车安全技术大会上，我在主持圆桌论坛时问了各位专家一个问题：“在你从自动驾驶测试中得到的数据中，哪些数据或教训是您愿意与其他汽车公司分享的？” 这个问题引起了长时间的沉默。圆桌嘉宾们不安地看着对方。

在美国硅谷举办的Hot Chips 31上发布的两款最大芯片引人注目。分别是Cerebras最大的深度学习芯片WSE，还有赛灵思发布全球最大的FPGA。Intel发布的两款AI芯片Nervana NNP-T/NNP-I同样备受关注。不过，AMD在Hot Chips期间并没有获得巨大的关注，这或许是因为在当今AI大热的情况下，他们采用“观望式”的AI策略。

科技界2019年最热的一个话题应该算是5G和AI，5G将在未来10-20年内成为互联网的基础设施，也是下一代互联网的基石。今年ARM公司的主题是把人工智能的体验带到5G。在5G基础设施中，影响最大的是边缘计算。

华为在深圳坂田总部发布正式商用的AI芯片——Ascend 910（昇腾910），以及与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore！昇腾910、MindSpore的推出，标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案（Portfolio）的构建，也标志着华为AI战略的执行进入了新的阶段。

2019年6月，华为发布全新8系列手机SoC芯片麒麟810，首次采用华为自研达芬奇架构NPU，实现业界领先端侧AI算力，在业界公认的苏黎世联邦理工学院推出的AI Benchmark榜单中，搭载麒麟810的手机霸榜TOP3，堪称华为AI芯片的“秘密武器”，这其中华为自研的达芬奇架构举足轻重。那么，达芬奇架构AI实力究竟怎么样？一起来深入了解下。

它是一款“Chip Maker’s Chip”（为芯片制造商打造的芯片），主要面向最顶级ASIC、SoC芯片的仿真和原型设计，以及测试、测量、计算、网络、航空、国防等应用领域。

英国伦敦开始试行面部识别技术，让你在酒吧喝酒时更快拿到你点的啤酒，而当你随后乘车回家时，它也在追踪你…

初创公司Cerebras将在Hot Chips上展出号称是“世界上最大”的半导体器件——一个16nm工艺、晶圆大小的处理器阵列Cerebras Wafer Scale Engine，旨在取代英伟达（Nvidia） GPU在训练神经网络方面的主导地位。但同时，网友从多方面对这块“史上最大的芯片”提出了质疑……