数据处理芯片有哪些

1、 本报告的信息均来自已公开信息，关于信息的准确性与完整性，建议投资者谨慎判断，据此入市，风险自担。
请务必阅读末页声明。
通信行业通信行业 推荐 （维持） 通信行业通信行业 2020 年年上上半年投资策略半年投资策略 风险评级：中风险 5G 盛宴即将开启，奏响 5G 基建和数据处理之歌 2019 年 12 月 2 日 投资要点：投资要点： 5G5G 通信通信潜在潜在市场市场规模规模显。

2、为数据赋能 敏捷高效的数据处理 徐岷峰 TalkingData 资深架构师 数据处理 Data Wrangling ETL：从多种数据源提取数据，做清理、聚合、派生，加载到特定存储 ELT：利用存储的计算能力做数据变换 数据处理的流程 Data Wrangling Data Wrangling TalkingData 遇到的问题 需求 理解不一致/不清晰 沟通成本高 开发 技术栈纷杂 功能重复开发。

3、智能芯片。
不同车型的车载芯片对比情况分析英伟达车载芯片是Xavier和orin，其算力分别是30TOPS和200TOPS，功能消耗大概在30-70W之间，产量时间是18年-22年之间。
英达伟的主要和做伙伴是大众、宝马、奔驰、奥迪、丰田、福特、小鹏、采埃孚等。
其优劣势主要是：优势：Orin系列水平大幅领先，平台开放，完整软件平台加速运算速度。
劣势：研发能力需求高，产品主要为ADAS芯片。
特斯拉车载芯片是FSD其算力是72TOPS，功能消耗大概在36W，产量时间是201英达伟的主要和做伙伴是特斯拉。
其优劣势是：优势：成本低。
能耗低，与算法匹配度高。
劣势：技术要求高，开发周期长。
Mobileye车载芯片是EyeQ4和EyeQ5，其算力分别是2.5TOPS和24TOPS，功能消耗大概在6-10W之间，产量时间是2018-2021年。
英达伟的主要和做伙伴是通用、宝马、奥迪、沃尔沃、蔚来、长城、采埃孚等。
其优劣势是：优势：量产功能齐全，算法精度高，技术要求低。
劣势：黑盒不可再开发，无法获取数据,法定制化。
地平线车载芯片是J2、J3和J5，其算力是4TOPS、5TOPS和96TOPS，功能消耗大概在2-15W之间，产量时间是2019-2020年。
英达伟的主要和做伙伴是上汽、长安、东风、比亚迪等。
其优劣势是：优势：核心技术自主研发，计算平台开放，本土化服务能力。
劣势：与车企合作时间短，芯片性能。

4、中国电信研究院AI研发中心马娜 GPU加速中国电信Spark大数据处理 文档版本：v9.1 0708 从Hadoop到Spark 2 从Hadoop到Spark 3 Spark 虽缓解了 Hadoop 中存在的 IO 问题，但现在瓶颈问题已。

5、GTCChina 魏英灿 202012 GPUACCELERATED DATA PROCESSING FOR RECOMMENDATION SYSTEM 2 主讲人介绍 魏英灿魏英灿 GPU计算专家 经验经验 毕业于香港大学，研究领域包括深。

6、第阶段：基础功能卡基础功能网卡即普通网卡提供2x10G或2x25G带宽吞吐，具有较少的硬件卸载能力，主要是Checksum，LROLSO等，支持SRIOV，以及有限的多队列能力。
在云平台虚拟化网络中，基础功能网卡向虚拟机VM提供网络接入的方。

7、并行大数据处理:基于PythonPostgreSQL及其他 预计:2022年出版;前期视频课程2022年1月上线B站账号:山人一枚也站账号:山人一枚也目录C O N T E N T S01实证研究中的大数据化B i gD a t ai nE。

8、PostGISPostGIS关于批量空间数据关于批量空间数据处理的经验处理的经验梅白帆free江苏电力信息 GIS专家题纲题纲 1 矢量数据常规处理方案存在的问题 2 PostGIS常用数据处理功能简介 3 PostGIS数据处理常见问题 。

9、Fintech场景下大数据处理的挑战与实践2AGENDA01我看互金这6年业务获客方式的转变 用户数交易数的激增 风控思维的转变02风控:传统金融 VS Fintech人 VS 机器 评分卡 VS 模型 从业人员skillset03技术团队。

10、To create a happy lifestyle enjoyed by all people through technology 用科技创造人人乐享的生活方式 联动大数据处理架构的选择和演进 联动大数据处理架构的选择和演进 2017。

11、快速搭建一超高性能的时序空间大数据处理平台快速搭建一超高性能的时序空间大数据处理平台u 时序空间数据特点u 现有方案的弊端u TDengine基本介绍u 如何应对每天都在变化的大数据分析需求u 机械设备监测数据的实时计算大数据时代数据采集后。

12、基于流计算构建实时大数据处理系统大数据专场为什么要用流计算为什么要用阿里云流计算如何用流计算为什么要用流计算为什么要用阿里云流计算如何用流计算商业和数据形成闭环用户系统数据决策使用处理产生影响业务数据价值时效价值时间5数据的价值随着时间延迟。

13、ArcGIS中的Python与数据处理主要内容地理数据库地理数据库1矢量数据矢量数据2栅格数据栅格数据3图图层和层和样式样式4人生苦短,我用pythonArcGIS 和 PythonArcGISPythonArcPyPython API A。

14、易智瑞地理信息系统平台三维数据处理及性能优化三维综述三维数据处理性能优化主要内容三维综述易智瑞地理信息系统平台桌面软件易智瑞地理信息系统公有云平台易智瑞地理信息系统企业级平台软件三维产品体系易智瑞地理信息系统桌面端无人机数据处理软件城市建模。

15、数据蜂巢轻量级数据处理平台CONTENTSCONTENTSp背景IntroductionIntroductionp核心功能p设计架构p应用 数据源数量多,分布广 数据出口不统一 资源受限,数据处理缺少必要生态 生产业务重度依赖,实时性要求高。

16、Agenda不再是小孩子的游戏电子竞技的发展和IT技术的助力电子竞技和传统竞技体育的区别Distributed System for Esports分布式数据处理Big Data for Esports海量数据存储AI for Esport。

17、流式数据处理在百度数据工厂应用与实践CONTENT 目录A 百度数据工厂介绍B 流式数据处理在百度数据工厂的应用C 流式数据处理在百度的实践D 总结PART A百度数据工 厂介绍百度数据工厂的发展史AHive1.离线批量数据分析2.PB级别。