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Neueste Kommentare (9687)

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EuGeHe
EuGeHe vom 27.06.20 10:47 Uhr

MilanaH ich hab das schon im Chat bei Brainchip gepostet... aber lass lieber dort darüber diskutieren 😉👍

M
MilanaH vom 27.06.20 10:38 Uhr

@EuGeHe: also ich hab mal selbst etwas nachgeforscht im Netz, und auch noch was interessantes gefunden. Das AI-Technologieunternehmen Brainchip Holdings (BRN) hat sich mit einem großen Tier-One-Autohersteller zusammengetan, um sein neuronales Akida-Netzwerk in intelligenten Fahrzeugen zu testen Akida ist ein Hochleistungs-System-on-Chip (SoC) mit extrem geringem Stromverbrauch, der in einer Vielzahl von KI-Anwendungen eingesetzt werden kann Brainchip hat mit einem in Detroit ansässigen Hersteller eine Vereinbarung getroffen, um Akida in ADAS- (Advanced Driver Assistance Systems) und AV-Anwendungen (Autonomous Vehicle) zu testen Wenn alles nach Plan läuft, könnte das Akida-System von Brainchip die Zukunft der ADAS- und AV-Technologie vorantreiben werde nach dem Rücksetzter von gestern ein kleines Invest in die Firma tätigen 👍

EuGeHe
EuGeHe vom 26.06.20 15:02 Uhr

@Forza1909: danke erstmal für deine Einschätzung... ich hoffe natürlich nicht dass es so lange dauern wird, und sehe es von der Zeit her deutlich optimistischer, weil ein paar Kunden haben die ja schon 👍 wie z. B. Den Automobilzulieferer Valeo.

H2Guru
H2Guru vom 26.06.20 13:11 Uhr

👍🏻

F
Forza1909 vom 26.06.20 12:14 Uhr

Zu viel Text und viel zu viel bla bla. Ein einfacher Verweis auf die Aktie hätte gereicht und jeder Interessierte hätte sich danach erkundigen können. Für mich nach kurzem überfliegen klingt das viel zu viel nach scifi. Da sehe ich in den nächsten Jahren keinen Markt. Mag in 20-30 Jahren anders sein, aber bis dahin investiere ich in andere Werte.

EuGeHe
EuGeHe vom 25.06.20 16:57 Uhr

Sorry wenn sich hier Jemand dadurch belästigt (oder zugespamt) fühlt, aber ich würde auch gerne Eure Meinung dazu wissen 👍 Danke ✌🏻

EuGeHe
EuGeHe vom 25.06.20 16:56 Uhr

ℹ Die Innovation wurde Peter Van der Made, dem Gründer von BrainChip und CTO, zugeschrieben, der seit 40 Jahren an der Spitze der Computerinnovation steht. Van der Made ist der Erfinder eines Computerimmunsystems beim Cybersicherheitsentwickler vCIS Technology, wo er als CTO und später als Chief Scientist fungierte, als es von Internet Security Systems und später von IBM übernommen wurde. Zuvor entwarf er einen hochauflösenden Hochgeschwindigkeits-Farbgrafik-Beschleunigerchip für IBM PC-Grafiken. Van der Made ist der Autor des Buches Higher Intelligence, das die Architektur des Gehirns aus der Perspektive der Informatik erklärt. "Dieses Patent befasst sich mit der Effizienz, die dazu beiträgt, dass sich die Akida-Technologie durch Geschwindigkeit, Genauigkeit und extrem niedrigen Stromverbrauch auszeichnet", sagte Van der Made. "Synapsen speichern Werte, diese Tausenden von Synapsen verbinden sich mit Tausenden von Neuronen, und diese neuronale Ausgabe kann von einem anderen Satz von Neuronen verwendet werden - was näher an der Art und Weise liegt, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet." Das intellektuelle Portfolio von BrainChip besteht aus 11 erteilten oder in Bearbeitung befindlichen Patenten, darunter ein Grundpatent im Bereich Spiking Neural Networks (SNN), das von führenden Unternehmen wie IBM, Qualcomm, Samsung und Hewlett Packard zitiert wurde. Mit der Verbreitung von Intelligenz in Edge-Geräten besteht ein neuer und wachsender Bedarf an schnellen, kleinen und energieeffizienten neuronalen Netzwerkprozessoren. Durch die Durchführung neuronaler Verarbeitung und Speicherzugriffe am Rande reduziert Akida die für die Host-CPU erforderlichen Rechenressourcen erheblich. Diese beispiellose Effizienz liefert nicht nur schnellere Ergebnisse, sondern verbraucht auch nur einen winzigen Bruchteil der Stromressourcen der herkömmlichen KI-Verarbeitung, wodurch die hohen ökologischen und wirtschaftlichen Kosten für den Betrieb von Hyperscale-Rechenzentren gesenkt werden. Akida ist als lizenzierbare IP-Technologie verfügbar, die in ASIC-Geräte integriert werden kann, und wird als integrierter SoC verfügbar sein. Beide eignen sich für Anwendungen wie Überwachung, fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), autonome Fahrzeuge (AV), visionäre Robotik, Drohnen, Augmented und Virtual Reality (AR / VR), akustische Analyse und industrielles Internet der Dinge (IoT).

EuGeHe
EuGeHe vom 25.06.20 16:55 Uhr

kleine Info dazu ℹ Spiking Neural Networks (SNN) kommen der Arbeitsweise des Gehirns deutlich näher als die inzwischen schon weit verbreiteten Convolutional Neural Networks (CNN) und sind dementsprechend deutlich energieeffizienter. Allerdings sind die SNN nicht so einfach einzusetzen, neue Algorithmen müssen entwickelt werden. Doch es gibt Fortschritte. So will Brainchip in einigen Monaten erste SNN-Chips vorstellen. Noch näher als SNNs, die auf Basis herkömmlicher Transistoren arbeiten, kommen Chips ihrem biologischen Vorbild, die Memristoren nutzen. Hier wird intensiv geforscht und auch hier gibt es Durchbrüche, auch wenn es noch etwas länger dauern wird, bis diese Chips in kommerziellen Geräten zum Einsatz kommen können. Doch warum sind SNNs so vielversprechend? Vor allem weil sie deutlich weniger Leistung aufnehmen und schneller sind. Denn die Neuronen von SNNs senden erst dann ein Signal, einen Spike, aus, wenn die eingehenden Signale einen bestimmten Schwellenwert überschreiten; sie sind ereignisgesteuert. Deshalb müssen SNNs weit weniger Berechnungen durchführen als CNNs. Das Startup Brainchip hatte sich deshalb zum Ziel gesetzt, mit dem Akida einen SNN-basierten Chip zu entwickeln, der für den Einsatz in Edge-Geräten geeignet ist. Eigentlich sollte er bereits im letzten Jahr auf den Markt kommen. Doch dann erkannte Mitgründer und CTO Peter van der Made, dass die potenziellen Anwender mit einem reinen SNN-Chip wenig anfangen können, einfach weil sie CNNs gewöhnt sind. Also hat sich Brainchip entschlossen, auch CNN-Funktionen auf dem Akida zu integrieren. »Deshalb haben wir die zusätzliche Entwicklungszeit von einem Jahr in Kauf genommen und MAC-Arrays auf den Chip integriert«, erklärte Peter van der Made gegenüber Markt&Technik. Jetzt stünde die Markteinführung unmittelbar bevor: »Wir rechnen im dritten Quartal 2020 mit Ingenieurmustern«, so van der Made. Als typische Werte für die Leistungsaufnahme nennt er für die Keyword-Erkennung 100 µW, für eine typische Cybersecurity-Anwendung 20 mW und für eine Bildklassifizierung 156 mW. © Jülich Dr. Ilia Valov, Forschungszentrums Jülich: »Jetzt wissen wir genau, wann eine Synapse erregbar wird; darin besteht der Durchbruch.« Auf dem Chip sind neben dem SNN, den MAC-Arrays und dem CNN-to-SNN Converter ein Prozessor für das Datenmanagement sowie 8 Mbit SRAM integriert. »Damit sind wir auch die ersten, die On-Chip Learning durchführen können, was für Edge-Anwendungen besonders vorteilhaft ist«, so Made. Der Akida soll zwischen 15 und 20 Dollar kosten, in größeren Stückzahlen 10 Dollar. Auch das imec setzt auf SNNs und hat gerade einen SNN-basierten KI-Chip vorgestellt. »Ihre Leistungsfähigkeit können diese SNNs am eindrucksvollsten in Antikollisionssystemen für Drohnen unter Beweis stellen«, sagt Ilja Ocket, Program Manager Neuromorphic & Cognitive Sensing vom imec. Denn es gibt kaum einen anderen Anwendungsfall, der so hohe Ansprüche an eine möglichst geringe Leistungsaufnahme stellt und gleichzeitig höchste Leistungsfähigkeit und Reaktionsschnelligkeit verlangt wie die batteriebetriebenen Drohnen. »Die Drohnen werden also praktisch ohne Verzögerungen auf potenziell gefährliche Situationen reagieren können«, so Ilja Ocket. »Deshalb sehe ich unsere Technik als einen wichtigen Sprung nach vorne in der Entwicklung echter selbstlernender Systeme an.« Gegenüber herkömmlichen Methoden erreicht der SNN-Chip eine um den Faktor 100 geringere Leistungsaufnahme und eine zehnmal geringere Latenz, was es erlaube, Entscheidungen in Echtzeit zu fällen. Der Chip lässt sich darüber hinaus auf viele Einsatzfälle optimieren, etwa für Elektrokardiografen, für die Sprachverarbeitung oder auf andere Sensoren wie Sonar und Radar verschiedener Frequenzen. Besonders erwähnt Ocket Mensch-Maschine-Schnittstellen. Hier ließen sich Gesten sehr genau erkennen, etwa ob sich nur die Finger einer Hand oder die ganze Hand bewege, sodass Menschen Maschinen mithilfe von Gesten einfach steuern können.

EuGeHe
EuGeHe vom 25.06.20 16:53 Uhr

Hallo, ich würde hier gerne für eine Aktie werben, die vermutlich einige hier auch interessant finden werden... weil es sich da wie hier auch um KI und neuartige Chiptechnologie (SNN= Gehirnähnliche Arbeitsweise) und zwar ist es - Brainchip PS: das ganze ist patentiert, und es kommt nicht aus Kanada 😉

J
JoeKob vom 23.06.20 21:47 Uhr

http://crweworld.com/article/news-provided-by-globenewswire/1582539/mercedes-benz-and-nvidia-to-build-software-defined-computing-architecture-for-automated-driving-across-future-fleet

P
Plotz vom 23.06.20 21:05 Uhr

https://www.finanznachrichten.de/nachrichten-2020-06/49994985-mercedes-kooperiert-mit-nvidia-bei-auto-software-015.htm

H2Guru
H2Guru vom 23.06.20 17:08 Uhr

Und was machst du dann hier?

J
JoeKob vom 22.06.20 09:58 Uhr

http://crweworld.com/article/news-provided-by-globenewswire/1580064/worlds-top-system-makers-unveil-nvidia-a100-powered-servers-to-accelerate-ai-data-science-and-scientific-computing

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