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2024年12月16日，2020年2月21日，石头科技通关闯关滨笔翱登陆础股科创板。2023年2月21日，是石头科技上市叁周年，也是公司控股股东、实际控制人昌敬所持股份解除限售之日。
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2018年度十大弹幕词你都知道是哪些梗吗原创2019-01-21 22:26·小谦弹幕（barrage）为中文流行词语原意指用大量或少量火炮提供密集炮击现在指的是在网络上观看视频时弹出的评论性字幕如今不管是什么视频或者是直播甚至是游戏CG过场动画等等感觉弹幕无时无刻不出现在我们的生活之中通常来说弹幕是一种拉近各个观众之间或者是粉丝与主播之间距离感的重要手段那么你知道2018年度十大弹幕词都是哪些吗排名第一的就是——真实哈哈你有没有想到呢通常来说这种情况时表示出现非常贴近生活在意料之中的事情具体更多意思相信大家比我更加了解了（滑稽）排名第二的是——前方高能通常用来引出一段十分高能的令人出乎意料的事情特别是一些视频之中前方会出现令人里想不到的画面的时候之后的热刺分别是：颜表立,弹幕护体,合影开口脆真香战歌起空降成功多谢款待那么这些热词你是否都知道他们的意思呢平时发弹幕的时候你是不是又会经常发呢欢迎评论关注转发哦
从显卡王者到AI新贵 英伟达凭什么赌赢了大趋势？2023-05-30 18:59·金融界在最近的人工智能浪潮中，英伟达公司无疑是站在风口浪尖的一家公司，其风头之劲，甚至在最近压过了ChatGPT的东家微软。而英伟达之所以能独领风骚，一个关键原因在于其广受人工智能领域追捧的芯片产物，即A100芯片及更高一代的H100芯片，目前这些高端芯片及相应的显卡已是一卡难求。微软亚洲研究员的高级研究员张弋近期在播客节目中感叹，现在居然到了整个地球都拿不出足够的A100芯片的奇怪场景。一年前，几乎无人料到这一情形。英伟达2020年推出的A100芯片现在是有价无市，而乘着ChatGPT爆红的H100更是被大公司疯狂抢购。这也让英伟达的业绩一路高歌，股价更是节节高升。人工智能领域的初创公司Core Weave创始人兼首席执行官Brannin McBee不禁感叹：H100是地球上最稀缺的工程资源之一。这句表态足以让人窥得英伟达现在的盛景。但世上芯片千千万，为何只有英伟达的芯片成为人工智能领域独一无二的玩家？而英伟达这一向来在显卡称霸的公司，又为何能在深度学习和人工智能领域打下这么大的一片江山？微软的两次推进1999年，初露头角的英伟达首次推出了GPU这一概念。在此之前，包括英特尔在内的CPU厂商都坚信图形处理是CPU的活，CPU干的事情越多越好，将图形工作独立到另一附属处理器上的想法十分鸡肋。当时，图形应用领域中又以搞游戏的日本厂商话语权最重。日系主机的CPU很强，大部分开发工作都集中于CPU之上，因此GPU并没有得到多少市场空间。转机在于，不服气的微软想要冲击属于日本厂商的行业领先地位，其开发出了Direct X这一标准化的API图形接口，此后大量的图形功能从CPU里面移植出来，转到GPU之上。加上微软另一产物Xbox的推出，其CPU、GPU各司其职的搭配，打破了行业内CPU芯片一家独大的局面。而英伟达是当年硬件领域唯几跟着微软旗帜前进的公司，并在GPU这条道上一路走到黑。此后，微软又推动了另一次变革，引入统一渲染技术，即让GPU将图形绘制的顶点计算和之后的渲染两个步骤进行合并。它和显卡领域另一知名公司ATI合作了GPU Xenos，成功应用了这一技术。无心插柳统一渲染只是图形应用上的一步，但却给英伟达带来了完全不同的发展路径，可以说是英伟达在后来GPU发展，甚至介入深度学习领域中的起点。在看到统一渲染架构之后，英伟达果断的把自己从前的GPU架构推倒重来。其GPU流处理器被进行了细致的分组，变成一个个小型流处理器且能单独运行，解决了流处理器此前被绑定无法独立运行而被迫闲置的问题。这奠定了英伟达后来革命性CUDA架构的出世。由于英伟达的流处理器是很独立且标准的单元，极易控制和调度，这让原本只能串行处理的任务可以被并行处理。这让编程难度大大降低。与此同时，英伟达的竞争对手ATI却因为早期没有投入硬件架构变革，因为沿用过去的串行设计，沉没成本越来越高，让其革新变得越来越难且越来越贵，最后成功被英伟达挤出显卡市场。此后，英伟达又在2017年引入了Tensor Core计算单元概念，其专门为深度学习而设计，支持更低精度的运算从而大幅节省了模型算力。这一专用的加速单元很大程度上排挤了CUDA处理深度学习的空间，但也同时打了英伟达竞争对手一个措手不及，让AI专用芯片也不再吸引人。于是，英伟达GPU机缘巧合地成为AI领域最被认可的硬件。赌赢趋势2003年，”快速迭代，不断试错“的英伟达搞了一个不受欢迎的项目。其开发了一款Soc芯片，将基于ARM架构的CPU与自己的GPU集成在一起。自Soc芯片之后，英伟达每隔几年都发布一些芯片。2015年，其推出了Tegra K1，使用Arm公版CPU和自己的开普勒架构GPU，但由于功耗和发热皆不尽人意，对大部分使用者来说很是折磨。但业内人士却对这些挫折十分认可。一位投资人曾指出，英伟达在守住GPU基本盘的同时，不断在新的领域伸出触角，并让无数买它显卡的人陪它分摊成本。他还称赞道，虽然英伟达的很多东西，如CUDA在一段时间内看不到落地的场景，但在试错过程中它建立起了完整的生态，并在一股新风向袭来的时候，成功站上了风口。这也是英伟达GPU打败其他芯片，成功吃下AI红利的一个原因。一方面，GPU的通用性更佳，比专用芯片更适应变化；另一方面，英伟达拥有完整生态，让它的GPU成为当下最合适的那个选择。事实上，当AI一瞬间爆发，行业内的公司无奈发现，GPU是简单高效运行生成式AI模型的最好选择，一个本用来玩游戏的GPU不太可能切换去跑AI程序，目前只有英伟达的GPU能够做到运行AI模型。而英伟达的故事里还有一个小彩蛋。2016年，英伟达发布了第一款深度学习的超级计算机DXG-1。令人称道的是，英伟达首席执行官黄仁勋当年仿佛能预知未来，将第一台DXG-1捐给了当时还是初创公司的OpenAI。2022年，OpenAI带着横空出世的ChatGPT引爆了人工智能概念，也带动英伟达成为芯片领域中的香饽饽。这一段缘分不得不令人感慨，但又像是黄仁勋远见之下的善果。本文源自财联社要知道光刻是芯片制造过程中最复杂、最昂贵、最关键的环节，其成本约占整个硅片加工成本的1/3甚至更多。