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打通现实世界与虚拟世界 NVIDIA加速数字孪生落地
在NVIDIA GTC 2022大会上，NVIDIA公布了Omniverse Cloud、NVIDIA OVX计算系统以及用于科学计算的数字孪生平台。
推动机器人技术和边缘AI的发展 NVIDIA推出Jetson AGX Orin开发者套件
在GTC 2022大会上，NVIDIA宣布推出NVIDIA Jetson AGX Orin开发者套件。这款性能强大、尺寸紧凑、且节能的 AI 超级计算机适用于先进的机器人、自主机器以及新一代嵌入式和边缘计算。
以工业规模创造智能 NVIDIA GTC 2022发布众多产品组合
每年的GTC大会都是NVIDIA秀肌肉的时刻，这次也不例外。除了全新的CPU产品以及NVIDIA Hopper架构，NVIDIA的产品布局更加全面，涵盖了基础设施的方方面面。在软硬件加持下，NVIDIA的“以工业规模创造智能，并将其融入真实和虚拟世界。”愿景正在加速到来。
让数据传输更快、更安全 Rambus PCIe 6.0控制器创新看得见
近日，作为业界领先的芯片和IP核供应商，致力于使数据传输更快更安全，Rambus宣布推出PCI Express（PCIe）6.0控制器。
让医疗行业拥抱AI NVIDIA发布Clara Holoscan MGX
如今医疗行业积极拥抱数字化技术，而AI和边缘设备正好符合医疗机构的业务需求。Clara Holoscan MGX的推出显然会加速医疗行业的数字化与智慧化水平。
LoRa集成LR-FHSS功能，支持卫星通讯与密集部署
Semtech的LoRa平台增加对LR-FHSS的支持后，不仅有助于其为偏远地区提供具有更高性价比、无处不在的连接服务，更标志其向在人口稠密地区实现大规模物联网部署迈出了重要一步，将进一步推动LoRa面向智慧工业、智慧园区等领域的应用创新。
安谋科技XPU战略落地智能汽车产业，芯驰科技加入战略合作
安谋科技（中国）有限公司（以下简称“安谋科技”）与国内领先的车规芯片企业芯驰科技达成战略合作伙伴关系，未来双方将在ADAS（高级驾驶辅助系统）、自动驾驶等领域展开深度合作。
英特尔：将通过订阅模式扩大软件收入 2022年有望增至1.5亿美元
英特尔首席执行官Pat Gelsinger最近表示，希望通过新的软件即服务产品和软件平台“快速”发展英特尔的软件业务，从而帮助自己更好地与对手展开竞争。
英特尔：将在未来几周内发布第三代Optane
英特尔副总裁Kristie Mann近日在Storage Field Day活动中透露，英特尔很快即将发布第三代Optane产品，并且正在开发Optane系列的另一个迭代版本。
GTC22 | Jetson开发者日来了 快来点击预约
NVIDIA Jetson开发者日是一个面向所有开发者开放的特别活动。现在免费注册，您将看到Jetson平台专家进行深入探讨，通过多场讲座展示自主机器和边缘AI的最新创新。
TAO系列02-NGC的内容简介与注册密钥
全名为NVIDIA GPU Cloud的NGC中心，是近年来英伟达用来统筹应用资源的云中心，本身并不具备任何计算功能，主要就是“应用资源分类整理”用途，将英伟达绝大部分与GPU开发相关的工具包、开发包、机器学习预训练模型等等，全部集中在这上面。
新硅光子技术广受好评，GlobalFoundries获得厂商支持
GlobalFoundries认为以光速传输数据才是未来趋势，而英伟达、思科等重量级厂商的支持也是对其硅光子制造技术发展潜力的有力背书。
行业领先企业打造开放生态系统，推动基于芯粒（Chiplet）的设计创新
英特尔携手日月光半导体（ASE）、AMD、Arm、谷歌云、Meta、微软、高通、三星和台积电，旨在推行开放的晶片间互连标准，称之为UCIe（通用芯粒高速互连）。
Graphcore发布全球首款3D WoW处理器产品并公布超未来智能计算路线图
Graphcore今日正式发布全新IPU系统产品——Bow系列。Bow Pod系统产品采用了全球首款3D Wafer-on-Wafer处理器——Bow IPU。
英特尔AMD等科技巨头宣布联合制定小芯片技术行业标准
今天，多家主流芯片制造商宣布将联合创建一项小芯片技术行业标准。小芯片（chiplet）是很多现代处理器的一个重要组成部分。
可编程硬件和开放式软件 英特尔驱动网络与边缘创新的新时代
英特尔销售与营销部副总裁兼亚太区运营商客户销售总经理庄秉翰告诉记者，英特尔通过一系列的新产品和解决方案达成自己的愿景，那就是通过开放的平台，在可编程硬件器件基础上，帮助运营商实现网络和业务转型。
TAO系列01-简化模型训练流程的TAO工具
特征模型（features model）是人工智能深度而学习的灵魂，其优劣程度就决定了前端推理结果的成败，包括计算性能与精确度的综合考量，是整个人工智能应用的最关键环节，而提取特征的训练（或称为学习）过程，是创建该项人工智能应用的起点。
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