[旧闻一]NVIDIA招揽前Intel顶级CPU设计师

NVIDIA近期招揽了一批前Intel X86处理器的顶级设计师,这批工程师曾在专注于DSP、GPU等前沿芯片技术研发的Stexar公司任职。此举可能预示着NVIDIA未来的发展方向或将涉及CPU领域。
http://news.youkuaiyun.com/n/20060920/94945.html

有趣,在Intel准备大肆从NVIDIA和ATi挖走图形设计人才的同事,NVIDIA却招聘了几名前Intel X86处理器的顶级设计师。

这些前Intel工程师之前是在一个名为Stexar的小公司工作,该公司主要开发DSP,GPU以及其他前沿芯片技术。在8月份由于经营不善而破产。而日前 Inquirer获得消息,有很大一批Stexar的工程师已被Nvidia招揽到Nvidia波特兰设计中心工作。

让我们看看Stexar主要管理成员的背景:

CEO:Randy Steck,Pentium Pro,II/III/IV开发小组领导人
市场部副总裁:曾经在Intel、Cyrix、NVIDIA和Cirrus Logic工作
工程部副总裁:Gary Brown, Northwood设计和编程经理
首席架构设计师:Darrell Boggs,Pentium 4 Netbust架构首席设计师,也曾经参与Hyperthreading的工作

呵呵,这些人都是X86处理器的顶级设计人才,NVIDIA要这些人是不是为将来的某些计划在做打算呢?毕竟ATi和AMD已经合并,而Intel力图重振图形业务,也许NVIDIA未来会做CPU来抗衡AMD和Intel的双重打击

转载于:https://www.cnblogs.com/oiramario/archive/2006/10/23/537137.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值