NVIDIA有望今年3月公布全新GPU核心“安培”三星7nm打造

尽管价格提升不少,还是老套的12nm工艺,但难觅竞争对手的NVIDIA RTX 20系列显卡,依然在这两年顺风顺水。本周,苏姿丰在CES 2020上透露AMD今年会有支持光线追踪的高性能Navi显卡,可手握优势的NVIDIA显然不会坐以待毙。

来自线人的最新消息称,NVIDIA计划在 今年3月23日于硅谷举办的GTC大会上首次介绍全新GPU图形核心“Ampere(安培,电流之父)”。

由于这些年NVIDIA保密工作越做越好,安培架构的很多核心资料还不得而知,最近的一份传言是,相较于Turing,其性能提升50%、功耗还减半。另外,NVIDIA必然会进一步优化光线追踪(RT Core)单元的规模,优化配套支持的难度。

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研究小组对 GAN 进行了一系列有标记场景的训练,这些场景包括 3733 幅图像和相应的深度地图,主要包括扇贝、海参、海胆和室内海洋农场内的其他此类生物。他们还获得了包括 NY Depth 在内的公开数据集,其中包含了总共数千张水下照片。

另外,外媒称,台积电最近从7nm客户名单中隐去了NVIDIA,这似乎是安培全面采用三星7nm的信号。其中的原因可能多样,比如台积电的7nm负荷满满;三星的7nm EUV性能更好;三星给NVIDIA提供了更优厚的报价等。

该团队指出,大多数水下图像增强算法(例如那些调整白平衡的算法)都不是基于物理成像模型实现,这使其不适用于一些任务。相比之下,这种方法利用了生成式对抗网络( GAN )(一种深度学习模型,模型通过框架中两个模块:生成模型和判别模型的互相博弈学习产生相当好的输出),以生成一组特定调查地点的图像并在此基础上引入第二种算法, U-Net 。

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在其他方面,微软亚洲研究院( Microsoft Research Asia )的科学家在 9 月份详细介绍了一个用于自主视频着色的端到端系统; NVIDIA 的研究人员去年描述了一个框架,该框架仅基于一个被注释过得彩色视频帧推断颜色分类;今年 6 月,谷歌AI团队推出了一种无需人工监督即可对灰度视频进行着色的算法。

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值得注意的是,这并不是第一个想到利用AI技术从损坏的图片中重建画面的研究团队。剑桥咨询( Cambridge Consultants )公司的 AI 系统 DeepRay 利用了一套训练有素的 GAN 来处理 10 万张静止图像的数据集,以消除不透明的玻璃窗格导致的失真。开源 DeOldify 项目使用了包括 GANs 在内的一系列人工智能模型来对旧图像和胶片进行着色和恢复。

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训练后,研究人员将双模型方法的结果与基线模型方法的结果进行了比较。他们指出,前者技术的优势在于它在颜色恢复上是统一的,这使它能在很好恢复绿色色调图像的同时,不破坏原始输入图像的底层结构。通常情况下,这种方式在保持“适当的”亮度和对比度的同时,还能设法恢复颜色,而在这方面其他解决方案并不特别擅长。