conformal ai studio 文章 最新資訊
2027 年 ASIC 將迎來繁榮?云服務提供商試圖通過定制芯片超越英偉達
- 英偉達目前在 AI 芯片領域仍處于領先地位,但其最近在全球 AI 基礎設施的推動可能反映出對硬件增長放緩的擔憂——云服務提供商加速 ASIC 開發(fā)可能成為嚴重挑戰(zhàn)者。根據(jù)商業(yè)時報的報道,隨著谷歌、微軟和 Meta 加大內部 ASIC 開發(fā)力度,英偉達在 AI 加速器市場的統(tǒng)治地位可能在 2027 年迎來轉折點。值得注意的是,像 Alchip 和 TSMC 附屬的 GUC 這樣的臺灣 ASIC 公司正乘著需求增長的浪潮,與 AWS 和微軟合作進行定制芯片設計,正如報告中所強調的那樣。以下是云巨頭及其關鍵設計
- 關鍵字: 云服務器 ASIC AI
越來越多的員工在使用人工智能,但企業(yè)仍然難以使其變得有用
- GenAI 在工作場所的使用正在飛速發(fā)展。蓋洛普和 Salesforce AI 研究發(fā)布了兩份新報告,描繪了組織及其員工適應這一技術轉變時日益增長的熱情和持續(xù)的挑戰(zhàn)。這些研究共同揭示了一個核心主題:雖然 AI 比以往任何時候都更廣泛地被接受,但其在承諾與實際表現(xiàn)之間的差距仍然是企業(yè)和員工共同面臨的一個重大障礙。蓋洛普最新的研究發(fā)現(xiàn),過去兩年中,美國員工使用 AI 的頻率幾乎翻了一番。2023 年,只有 21%的工人報告稱每年至少使用幾次 AI;到 2025 年,這一數(shù)字飆升至 40%。頻繁使用——定義為每
- 關鍵字: AI 智能計算 大語言模型
Nordic Semi 收購 TinyML 資產以推動嵌入式人工智能路線圖
- 北歐半導體公司以未公開的金額收購了美國微型機器學習工具開發(fā)商 Neuton.ai 的資產,以增強其嵌入式人工智能路線圖,該路線圖還包括今年晚些時候推出的帶有硬件加速器的無線芯片。Neuton.ai 開發(fā)了一個基于網(wǎng)絡的工具鏈,該工具鏈接收訓練數(shù)據(jù)以提供緊湊的機器學習模型,通常小于 5K 字節(jié),可以在嵌入式微控制器核心上運行,因此是微型機器學習。該交易包括加利福尼亞州普萊森特恩的 13 名工程師和知識產權?!斑@是一項技術收購。我們收購了資產、知識產權和人員。我們認為這對于我們服務的所有終端市場都適用,”北歐
- 關鍵字: Nordic AI 嵌入式
AI網(wǎng)絡架構或將進入“無交換機”時代
- 在當今數(shù)字化時代,人工智能(AI)技術的飛速發(fā)展正在重塑各個領域的基礎設施,其中包括支撐AI運行的網(wǎng)絡架構。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡架構以交換機為核心,構建了層級化的數(shù)據(jù)傳輸路徑。然而,隨著AI大模型訓練規(guī)模的爆炸性增長,這種傳統(tǒng)架構正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。大模型訓練帶來了超密集的GPU/GPU通信需求。以目前主流的大語言模型為例,訓練過程中需要在數(shù)千甚至上萬張GPU之間頻繁交換海量數(shù)據(jù)。這些GPU之間的通信不再是傳統(tǒng)意義上的“服務器間通信”,而更像是“芯片間通信”。在這種情況下,數(shù)據(jù)中心已不再是簡單的“服務器的
- 關鍵字: AI 網(wǎng)絡 架構 交換機
小米汽車業(yè)務虧損收窄,預計下半年實現(xiàn)盈利

- 小米創(chuàng)始人雷軍在小米投資者大會上表示,汽車業(yè)務虧損正在逐步收窄,預計將在今年第三到第四季度實現(xiàn)盈利。根據(jù)小米發(fā)布的一季報顯示,今年第一季度,智能電動汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務分部的營收為186億元,虧損5億元。其中,智能電動汽車業(yè)務收入為181億元,占智能電動汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務總營收的比例超97%,該項業(yè)務的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%,經營虧損5億元。在旗下第二款電動車YU7的智駕研發(fā)投入上,小米的總預算為35億元,雷軍稱該投入在行業(yè)內處于領先水平。最新推出的小
- 關鍵字: 小米 智能電動汽車 AI YU7 輔助駕駛
臺積電2nm良率曝光

- 在技術驅動型產業(yè)中,半導體行業(yè)始終走在全球科技變革的最前沿。2024年,臺積電(TSMC)正式啟動2nm制程(N2)試產,每片晶圓的代工報價高達3萬美元,再次引發(fā)行業(yè)廣泛關注。最新數(shù)據(jù)顯示,得益于存儲芯片領域的技術優(yōu)化,臺積電2nm制程自去年7月在新竹寶山晶圓廠風險試產以來,良率從去年底的60%快速攀升至當前的90%(256Mb SRAM)。從3nm節(jié)點的初期投產經驗看,良率爬坡是一大挑戰(zhàn)。但憑借3nm節(jié)點200萬片晶圓的量產經驗,將2nm工藝開發(fā)周期壓縮至18個月,良率僅用9個月便從30%提升至60%,
- 關鍵字: 臺積電 2nm AI 蘋果 晶圓
拆解蘋果最強Mac Studio

- 2025年3月,蘋果發(fā)布的Mac Studio頂級型號配備了名為「M3 Ultra」的新處理器,并結合了512GB的統(tǒng)一內存。?值得注意的是,最大的進化在于內部處理器和內存,但外部接口也發(fā)生了重大進化。上一代機型上的六個Thunderbolt 4接口全部改為Thunderbolt 5。Mac Studio M3 Ultra內部的RE-Timer芯片也是蘋果制造的。如右圖所示,將機箱底部的蓋子取下,里面是電源板,下面是處理器板、冷卻風扇和散熱器。Mac Studio M2 Ultra對比Mac S
- 關鍵字: 蘋果 Mac Studio
初創(chuàng)公司的模擬AI承諾為PC提供強大功能
- Naveen Verma?在普林斯頓大學的實驗室就像一個博物館,展示了工程師們試圖通過使用模擬現(xiàn)象而不是數(shù)字計算來提高 AI 超高效的所有方法。一個工作臺上是有史以來最節(jié)能的基于磁記憶的神經網(wǎng)絡計算機。在另一個位置,您會發(fā)現(xiàn)一個基于電阻存儲器的芯片,它可以計算迄今為止任何模擬 AI?系統(tǒng)中最大的數(shù)字矩陣。Verma 表示,兩者都沒有商業(yè)前景。不那么仁慈的是,他實驗室的這一部分是一個墓地。多年來,Analog AI?一直吸引著芯片架構師的想象力。它結合了兩個關鍵概念,這兩個概念
- 關鍵字: EnCharge AI 電容 半導體元件 模擬AI
使用生成式人工智能創(chuàng)建硬件原型
- 英國和荷蘭的一個項目正在使用大型語言模型(LLMs)來創(chuàng)建硬件設計,該項目稱之為對話式原型設計。雖然 LLMs 被廣泛用于開發(fā)代碼,但該項目正在探索它們如何用于硬件架構甚至 PCB 板布局。然而,開發(fā)硬件可能更復雜,特別是當使用傳感器和執(zhí)行器等設備時。對于小規(guī)?;虼笠?guī)模生產進行迭代可能需要相當多的時間和資源。該項目旨在使用大型語言模型(LLMs)進行“對話式原型設計”,這將允許開發(fā)人員和最終用戶與 AI 系統(tǒng)進行對話,以開發(fā)原型功能,并結合傳感和驅動。該項目由諾丁漢特倫特大學設計與創(chuàng)新教授拉斯·埃里克·霍
- 關鍵字: AI 智能計算 硬件設計
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