特讯热点!显卡价格居高不下,英伟达市场份额持续增长:A卡何去何从?
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显卡价格居高不下,英伟达市场份额持续增长:A卡何去何从?
北京 - 2024年6月17日 - 随着全球芯片短缺问题持续发酵,以及加密货币挖矿需求回落,显卡价格本应迎来大幅下跌。然而,市场数据却显示,显卡价格依然居高不下,尤其是英伟达阵营的产品。据某知名科技媒体报道,英伟达在第一季度显卡市场的份额增长了8%,而AMD则下降了7%。
造成这一现象的原因是多方面的。首先,全球芯片短缺问题依然严峻,导致显卡芯片的供应难以满足市场需求。其次,加密货币挖矿需求虽然有所回落,但依然存在一定规模,这部分需求对高端显卡仍然造成了一定支撑。最后,英伟达在产品策略上更加积极,推出了多款高性能新品,同时通过软件更新提升了老款产品的性能,使得其产品在市场上更具竞争力。
A卡何去何从?
在英伟达强势攻势下,A卡阵营显得有些被动。虽然A卡在价格方面依然具有一定优势,但在性能和软件生态方面与N卡相比仍存在差距。此外,AMD近期也面临着芯片产能不足的问题,这进一步制约了其A卡的出货量。
未来展望
从目前的市场趋势来看,短期内显卡价格仍然难以出现大幅下跌。对于消费者来说,在购买显卡时需要综合考虑价格、性能、软件生态等因素,选择最适合自己的产品。
以下是一些可以扩充的细节:
- 可以详细分析英伟达和AMD在产品策略上的差异,以及这如何影响了各自的市场份额。
- 可以列举一些具体的A卡和N卡产品,并进行对比分析。
- 可以采访一些业内专家,对未来显卡市场的发展趋势进行预测。
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超越Transformer:清华蚂蚁推出纯MLP架构,时序预测性能获突破性提升
北京,2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布,他们提出了一种基于纯MLP(多层感知机)架构的时序预测模型,在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式,并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。
传统基于Transformer架构的时序预测模型,通常采用编码器-解码器结构,通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而,Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题,限制了其在长序列预测等场景中的应用。
清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构,摒弃了自注意力机制,采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性,该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。
在多个公开数据集上的实验证明,清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如,在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上,该模型的平均误差率降低了15%以上。
清华蚂蚁团队的研究工作,为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路,有望推动该领域的技术进步和应用普及。
以下是对主要信息的扩充:
- 纯MLP架构的优势
- 参数量更小,计算效率更高,模型更轻量化。
- 训练速度更快,更容易部署到实际应用中。
- 能够更好地捕捉长距离依赖关系,适用于长序列预测任务。
- 纯MLP架构的应用前景
- 金融领域:股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
- 医疗领域:疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
- 物联网领域:传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。
以下是新标题的建议:
- MLP架构再创新高:清华蚂蚁提出纯MLP架构,时序预测性能突破瓶颈
- 超越Transformer架构的时序预测新范式:清华蚂蚁研究成果发布
- 轻量化模型也能有大作为:清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力
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发布于:2024-07-09 01:34:00,除非注明,否则均为
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