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浪潮信息000977与英伟达携手推出高密度超算AI？
[推荐评级]计算机行业简评报告:GTC'17聚焦AI 英伟达转型助推行业发展A+A- 17:06:00中财网 时间:日 17:06:00 中财网一、事件概述近日，GTC'17(GPU 技术大会)在美国圣何塞举行，英伟达CEO 黄仁勋发表主题演讲，话题涉及VR、Volta、超算、GPU 云服务、自动驾驶芯片以及训练等。同时，英伟达发布2017年一季报，实现营收19.4亿美元，同比增长48%。二、分析与判断Nvida 发布五大新品，全面转型AI 科技公司本届GTC 主要聚焦于人工智能和深度学习，英伟达发布Project Holodeck、Volta、英伟达GPU 云、Xavier DLA、Isaac 模拟机五大新品。Project Holodeck 将VR和AI 相结合，提供物理交互体验;Volta 是英伟达GPU 继Pascal 后的新一代架构，服务未来两到三年的产品线;GPU 云是领先的混合深度学习云平台，可支持全部深度学习开发框架，有效解决开发者搭建开发环境的长周期痛点;Xavier 是自动驾驶AI 处理器，具备CPU、GPU 和DLA 的综合特点;Isaac 是的AI 虚拟训练环境，可打造遵从物理定律的替代空间。我们认为，英伟达逐渐完成向AI 科技企业的转型，业务受益于AI 发展的红利，本次大会发布的新产品有望催化AI 产业全面发展。强大的Volta 新架构及Tesla V100，提升深度学习处理性能英伟达发布了Volta 以及服务器端GPU 新品Tesla V100 芯片。后者拥有超过210亿个晶体管和5120 个计算机内核，配备640 个Tensor 内核，专为深度学习设计，可处理每秒120万亿次浮点运算。新芯片将深度学习训练速度提升近12 倍，推理速度也提升6 倍。我们认为，Volta 架构为GPU 提升深度学习性能实现重要基础，英伟达新产品技术壁垒进一步提升，同时促使深度学习技术大幅提升。带动AI 产业进步，积极关注国内专注于AI 的龙头企业英伟达的最新产品将对AI 行业产生积极影响。GTC 大会上、等企业参会并发布相关产品规划信息。我们认为，AI 技术发展具有全球化特征，英伟达新品将极大促进国内AI 技术发展，带动AI 产业链中上游企业发展，国内语音语义、图像识别等产业有望得到新催化，产业有望保持高景气。三、投资建议建议重点关注人工智能标的，特别是和英伟达存在合作的企业，如(参会的语音AI 龙头)、(携手英伟达推出高密度超算AI)、(与IBM合作布局智能感知产品)、(智能安防、携手英伟达推前装GPU)等。四、风险提示:技术发展速度不及预期;产业合作不及预期。
为了配股30元一路跌下来的。
庄托又出来了
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提示：用户在社区发表的所有资料、言论等仅代表个人观点，与本网站立场无关，不对您构成任何投资建议。用户应基于自己的独立判断，自行决定证券投资并承担相应风险。经济学人：AI浪潮背后的芯片风云，跌下神坛的英特尔和崛起的英伟达经济学人：AI浪潮背后的芯片风云，跌下神坛的英特尔和崛起的英伟达量子位百家号量子位(QbitAI) | 李林 若朴 发自 凹非寺“我们有好几次几乎就破产了。”通常创始人不太谈论自己公司濒死的经历，然而Nvidia的老板黄仁勋，说出上面那句话时似乎毫不为意。作为一家开发微处理器和相关软件的公司，Nvidia业绩连创新高。上个季度，这家公司收入增长55%达到22亿美元。过去12个月里，黄仁勋的公司股价几乎翻了两番。Nvidia的成功很大一部分要归因于他们的芯片产品：图形处理单元(GPU)。GPU也可以理解为显卡，可以让电脑在玩游戏时表现的更出色。然而现在GPU有了一个新的用武之地：为人工智能(AI)程序提供所需的大量计算能力，特别是在数据中心里。这些芯片销量非飞涨(如图所示)，是信息技术长期转型的最明显标志。由于摩尔定律的减慢(目前芯片的计算能力大约每两年翻一番)，以及云计算和AI的快速崛起，处理器市场正在重构。这对半导体产业及其霸主英特尔，产生了深远的影响。过去的日子对英特尔来说，简直顺风顺水。无论个人电脑市场还是服务器领域，英特尔生产的中央处理器(CPU)，可以胜任几乎所有的“工作负载”。因为制造了强大的CPU，英特尔掌控了个人电脑市场80%的份额，以及几乎完全垄断服务器市场。过去一年，英特尔的收入接近600亿美元。如今这个单极世界开始崩溃。CPU的更新换代速度，已经无法满足需求。机器学习和其他AI应用，需要大量的数据，对数据处理能力的需求比几年前整个数据中心的消耗还多。所以英特尔的客户，例如Google和微软以及其他大数据中心运营商，正在选择来自其他厂商越来越专业的处理器，甚至开始自己设计处理器。Nvidia的GPU就是一例。这个产品最初被设计用来执行交互式视频游戏所需的大规模复杂计算，也就是给大型游戏加速。GPU有数百个专门用于计算数据的“核心”，所有的核心都是并行工作。而CPU只有几个核心，顺序地处理计算任务。Nvidia最新的处理器有3584个核心，而因特尔服务器CPU最多有28个。在年的全球金融危机期间，已经接近破产的Nvidia迎来了自己的幸运时刻。这家公司发现对冲基金和研究机构，正在把他们处理器用于新的领域，例如计算复杂的投资策略或者研究气候变化模型。Nvidia开发了一种称为CUDA的编程架构，帮助客户为不同的任务对处理器进行编程。CUDA能够让GPU解决复杂的计算问题。所以当几年前云计算、大数据和AI开始崛起之后，能够满足需求的Nvidia芯片简直堪称生逢其时。每一个互联网巨头都在使用Nvidia出品的GPU，驱动他们各自的AI服务在大量数据中进行挖掘，无论是医学图像或是人类语音等等。Nvidia来自数据中心运营商的销售收入，在过去一年增长了三倍，达到2.96亿美元。然而在众多的专用处理器中，GPU只是其中的一种。随着云计算公司为了保持领先优势，不断提高运营效率而混合和匹配芯片，处理器的范围正在扩大。“为正确的工作找到合适的工具”，负责Google基础设施的Urs Hlzle说，要在灵活性、速度和成本间取得平衡。候选范围的一端是ASIC，意思是专用集成电路。顾名思义，这种芯片为了单一目的而搭建，速度最快、能效最高。许多创业公司正在开发这种内建AI算法的芯片。Google已经为语音识别而建造了一个称为TPU的ASIC芯片。另一端是现场可编程门阵列：FPGA。这种芯片可以编程，也就有了更大的灵活性。尽管这种芯片不容易调教，微软还是把他们加入到很多服务器中，例如在线搜索必应(Bing)。“我们现在有世界上最多的FPGA”，微软计算云Azure的CTO说。偏执的时候到了英特尔近年来专注于制造更强大的CPU，而不是生产ASIC或FPGA。人们普遍认为，传统的处理器不会很快失去地位：每一台服务器都需要它们，无数应用运行在它们之上。英特尔的芯片销售还在增长，不过Gartner的IT咨询师Alan Priestley认为，加速芯片的高速增长对这家公司来说是个坏消息，在这些芯片上完成的计算越多，在CPU上运行的就越少。英特尔的一个对策，是借助收购来追赶。2015年，英特尔以167亿美元的价格收购了FPGA生产商Altera；8月，又花了4亿美元收购了Nervana，这是一家成立仅3年的创业公司，开发从软件到芯片的专用AI系统。英特尔说，他们把专用处理器视为机会而非威胁。英特尔数据中心业务主管Diane Bryant说，新的计算工作往往是先在专用处理器上进行，随后被“拉进CPU”，比如说加密，这项计算也曾用单独的半导体组件来处理，但现在只是英特尔CPU上的一个简单指令。英特尔CPU几乎占领了全球所有处理器市场，对于企业来说，在加速芯片上运行AI等新型计算工作意味着额外开销和更高的复杂性。英特尔已经在为这样的融合而进行投资。今年夏天，它将开始销售代号“Knights Mill”的新处理器，来与Nvidia竞争。同时，英特尔也在开发另一款芯片，名叫“Knights Crest”，这款芯片融合了Nervana的技术。从某种意义上讲，英特尔也希望能将Altera的FPGA融合到自己的CPU之中。可以预见的是，竞争者们对未来有着不同见解。Nvidia认为，他们已经有了自己的计算平台，很多公司用他们的芯片来开发、运行AI应用，他们也为其他类型的程序创造了软件基础设施，用于可视化和VR等领域。数十岁高龄的计算巨头IBM也在试着抢英特尔的生意。2013年，IBM开源了自己的处理器架构Power，把它变成了半导体行业某种意义上的公共资产。专用芯片的制造商更容易将自己的硬件同强大的CPU结合在一起，而IBM掌握着平台发展方式的话语权。这很大程度上依赖着AI如何发展，如果AI没能在几年内带来很多人所期待向往的变革，英特尔的机会还不错；但是，如果AI能在接下来的十几年中继续影响各行各业，其他处理器就有着更大的胜算。IDC市场分析师Matthew Eastwood这样表示。从AI技术应用的广大范围来看，第二种情况更可能发生。当然，一个粗大笨重的CPU独揽所有工作，不管计算量和难度的时代已经过去了。它跌下云端摔得粉碎，英特尔拼尽全力，也无法让它恢复往日荣光。量子位最近还有一篇相关报道：《索罗斯清仓NVIDIA股票！AI龙头见顶药丸？》，感兴趣的朋友可以在量子位微信公众号( ID:QbitAI )回复：“索罗斯”三个字即可。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。量子位百家号最近更新：简介:追踪AI技术和产品新动态作者最新文章相关文章通富微电：浪潮信息，景嘉微两市最纯正的英伟达GPU概念股！_通富微电(002156)股吧_东方财富网股吧
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浪潮英伟达启动中国ICCE工程师认证
　　新浪科技讯 9月14日下午消息，由高效能服务器和存储技术国家重点实验室、英伟达公司、浪潮公司联合举办的CUDA应用技术工程师认证培训计划启动报名。此次认证培训面向高校学生、在职的科研、技术开发人员等，主要培养GPU开发人才。
　　GPU计算近年来得到了快速发展，但是在中国，GPU发展面临着挑战，主要包括“应用脱节、人才跟不上需求”等。
　　浪潮集团高性能服务器产品部总经理刘军指出，GPU的广泛应用依赖于并行算法、编程效率和系统扩展性以及系统利用率等技术，但中国目前在专业GPU应用开发人才上还存在着较大的需求瓶颈。
　　英伟达全球副总裁、中国区总经理张建中则认为，中国GPU应用存在着“硬件在前，软件在后，对应用重视不够；科研较多，生产较少”的问题，中国GPU技术发展较快，但在应用上相比美国等发达国家落后很多：“全球有几百种GUDA应用，中国开发的还不到5%”。
　　对此，浪潮刘军表示：“中国GPU计算要在应用上寻得突破，归根结底是人才问题，只有GPU领域有了充足的人才，GPU计算产业才能得以快速的发展。”(罗亮)
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浪潮联合飞云科技、英伟达发布产品
关键字：飞云科技
　　日前，在2015大会上，、飞云科技和英伟达联手共同打造的行业云----“VIN3000 BIM云一体机”发布，该产品旨在满足众多工程建造行业用户快速高效掌握并应用BIM技术以及将其应用于培训、科研、生产与管理等众多环节。
　　浪潮、飞云科技和英伟达联合发布VIN3000BIM+云一体机
　　BIM是建筑信息模型(Building Information Modeling)的简称，被认为是打造智慧城市不可或缺的重要工具。伴随中国智慧城市建设的飞速发展，BIM技术在我国得到了极大的关注与认可，特别是2015年住建部推出城乡建设中使用BIM技术的指导标准后，各地方建设行业用户对BIM相关的新技术、新标准、新平台的需求变得尤为迫切，2015已被称为BIM技术在中国的爆发年。
　　BIM行业一般需要多地协同共享计算资源和服务平台，同时又具有计算密集型的应用特点。早在2014年，浪潮、飞云科技和英伟达公司就意识到BIM行业用户需求，携手发布了于高性能计算、技术和云服务平台为一身的VIN2000一体机，受到业内认可。相比上一代产品， VIN 3000 BIM+生态云一体机拥有更好的架构布局，满足用户对模型建造、数据协同、安全管控、、易于扩展等全方位的应用需求。
　　VIN3000可以支持Revit、Catia、Bently、广联达、鸿业等主流BIM软件，硬件平台采用浪潮倚天超算NF5280M4、NF5288M4、NF5568M4，最高支持24个内存插槽、4片 Grid虚拟化显卡，拥有高密度、高性能、高稳定的特定，计算性能提升8倍以上;并采用SANFree分布式云扩展模式，内置VeriCloud?安全统一共享VeriNAS?2.0，全系统可以做到简单、快速、定制化部署。内部设置高速I/O，可以增加大文件读写效率，数据重删功能节约90%的存储空间，并设置独立安全管控机制，确保无系统安全漏洞。
　　同时，VIN3000采用虚拟化2.0技术，可使协同服务器数量最大扩展至1024个，支持级BIM工程备份与容灾，根据设计施工进行的项目管理实现标准定制与执行，同时针对设计、施工全程图档资源按时间点自动回溯，做到过程文件按版本进行管理;实现物业管理的可视化、集约化、智能化、并且做到资产台账清单与BIM模型有机整合，并做到智能分析，并支持跨公司、跨城市的工程项目全周期数据管理。
　　在我国，BIM团队普遍在20人左右的规模，在协同多地办公、控制投入成本等方面具有较高要求，VIN3000快速灵活部署的一体机模式可以大大满足用户需求，为BIM用户进行快速团队组建与协同作业提供一个性能优良、简单可靠的工作平台。
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