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CES 2021报道:计算机与游戏

五月 07, 2021 | Happy Holden, I-Connect007
CES 2021报道:计算机与游戏

编者按:CES 20212021111日至13日在线上举办。我们的英文编辑撰写了该展会的一系列报道,我们会陆续选登。

本篇报道的主题是电脑和游戏,以及有关AMD、Intel和IBM公司的报道。

AMD总裁兼首席执行官Su Lisa博士为CES展会做了演讲。75%的演讲时间介绍了过去一年的挑战,包括AMD抗击疫情而得到的收获/资金,以及AMD的产品合作伙伴,如惠普、联想、微软、Industrial Light and Magic (IL&M)公司等(见图2和图3)。

图2:AMD与惠普是计算领域的合作伙伴

图3:采用AMD产品的合作伙伴Industrial Light和Magic

Su博士用剩余时间介绍了AMD的新处理器——Ryzen5000系列(图4)。该系列计算机处理器有8核、16核和32核,时钟频率高达5.0 GHz。这“应该”是消费品市场采用的最快处理器,比其更强大的唯一处理器是用于大型计算机中心的AMD Epyc处理器系列,它包含32核和64核。微软和IL&M已经将其用于新的云计算中心。IL&M需要这样强大的功能来为电影渲染图形。一个典型的云计算中心将拥有50万台服务器,需要实用面积超过200万平方英尺的20栋建筑,占地30英亩,配有19000个备用电池,以及柴油发电机。

图4:Ryzen5900可用于高性能数据中心、游戏和计算的新型处理器

Su博士花了很多时间讨论游戏的重要性。她说,2019年游戏业的收入超过了电影和音乐行业收入的总和。AMD一直在使用Ryzen5000HX系列、RadianRX6000系列图形卡,与微软合作开发新的Xbox,与索尼合作开发PlayStation5,以及开发游戏笔记本和工作站。这些新的图形驱动程序可与1440像素的新型LG QLED曲面屏幕配合使用,并以每秒60和100帧的速度刷新4K和8K分辨率。特殊设计甚至可支持大屏幕16K影院。这些增强游戏机(图5)有2个新一代扁平静音冷却风扇。

图5:新一代高性能游戏笔记本电脑采用小型风扇解决散热问题

英特尔公司

Client Computing Group集团执行副总裁兼总经理Gregory Bryant和高级技术营销工程师Craig Raymond的演讲风格与AMD不同。他们代表英特尔介绍了新的安全芯片硬件/软件解决方案VPro;演示了当AMD芯片受攻击时,VPro如何防止无声和不可见的攻击。

他们还重点介绍了面向学生和通用计算的新一代处理器(Pentium/Celeron),如EVO系列i3、i5、i7和i9处理器。其中许多处理器重点用于采用NVIDIA图形芯片和卡的游戏(图8)。

图8:英特尔的下一代处理器AlterLake可支持4K视频、5G通信,与X86兼容

Bryant和Raymond重点介绍了新的AI处理器和用于自动驾驶的MobileEye产品。他们说,现在有6000万辆行驶在路上的汽车使用MobileEye,他们正在为1级到5级的自动驾驶等级规划产品。这些智能驾驶产品采用了相机、雷达和激光雷达传感器以及新的人工智能软件和硬件。他们正在利用硅光子学和芯片上的激光器生产传感器系统,2025年所有人都可以使用自动驾驶车辆。与此同时,他们正在收集近100万辆行驶的汽车数据,其中包括6家汽车供应商,他们的汽车装置可向MobileEye连续提供大数据,以训练AI系统“小心”驾驶。

IBM

最后一个演讲由IBM Research高级副总裁兼总监Dario Gil带来,题目为《加速发现以解决大挑战》。Gil博士介绍了采用IBM的大型云计算中心(图10),可借助经典计算机、人工智能和量子计算机,革新科学方法以解决人类的最大问题。

图10:目前资源:a)SUMMIT等超级计算机;b)基于人工智能的软件和硬件;c)量子计算的使用;以及d)云计算混合

自16世纪以来科学方法一直是人类最佳的发现模式。它被视为:

  • 问题
  • 研究
  • 假设
  • 实验
  • 观察
  • 结果/结论
  • 复制

反复试验这个线性过程,直到找到合适的解决方案。但是,是否可以使用大数据和AI,通过一个简单的“研究—假设—测试—迭代”的循环过程来加速发现?这可为发现驱动型企业提供基础(图11)。

图11:加速发现将为发现驱动型企业提供基础

举个例子,如果这个循环被应用到新材料上,比如说一种新的光致聚合物抗蚀剂,这种抗蚀剂能够在未来的集成电路生产中采用亚纳米级的几何结构,采用科学的方法,它可以是这样的:

  • 研究:利用超级计算机深入搜索世界上所有可用的“光酸发生器”(光致抗蚀剂的关键成分PAG)研究文献,领悟和获得的信息是人类的1万倍。所有关于PAG的信息可以被组织为分子的类别和系列,并显示为PAG的“圆形树状图”(图12)。
  • 假设:使用基于AI的仿真来检查每个PAG分子,以了解树状图间隙中可能存在的一切(图13),然后创建新分子的AI生成模型,并预测其适合最佳PAG的特性(图14)。
  • 测试:一旦找到合适的候选分子,就可以在类似IBM的RoboRXN Autonomous Lab机器人实验室中合成这些新分子(图15)。可以测试这些全新的材料,将测试结果添加到当前的知识体系中。
  • 迭代:如果新材料不合适,可以再次进入循环过程,直到找到适当的材料。

图12:使用大数据对某主题的所有已知信息进行深度搜索

图13:使用AI仿真评估与通过深度搜索发现材料相关的特性

图14:使用生成模型扩展加速对潜在材料的了解

图15:  IBM机器人改善了自主化学合成实验室

这是真实的故事,自2020年10月1日以来,已有21189名科学家使用了IBM的RoboRXN Autonomous Lab实验室,他们通过假设250多万个化学反应,合成了458种新材料。加速发现正在实现。

标签:
#展览与会议  #CES  #计算机  #AMD  #IBM  #INTEL 

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