今天，英伟达一举成为全球首个突破4万亿美元市值的公司！自4月低点以来，其股价已狂飙89%，势不可挡。4万亿美元是什么概念？它直接超过了英、法、德等国家的股市总和。回想2017年3月，英伟达发布旗舰数据中心GPU Tesla V100时，英伟达总市值只有700多亿美元。今日美股开盘后不久，英伟达股价猛蹿超2.5%，市值突破4万亿美元大关。同一时间，全球市值超过3万亿美元的公司只有三家，第二、三名微软、苹果的总市值分别为3.75万亿美元、3.14万亿美元。这家1993年诞生于加州的公司，于1999年1月22日
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英伟达 AI GPU
涨频和 BIOS 调校爱好者 TrashBench，使用 DIY 散热器将老牌 Nvidia 显卡 GeForce GTX 1060 推至 2,202 MHz。这位 Reddit 用户和 TechTuber 坚持使用这款老 GeForce 的官方 BIOS 和官方电压，但自制的铜管散热器只能被合理地形容为“非同一般”。抛开美观不说，这款散热器让这张显卡在官方 3DMark Fire Strike 图表中取得了惊人的五倍胜利（适用于配备 Core i5-12600KF
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PC 硬件 GPU
智能汽车时代的加速到来，使车载智能系统面临前所未有的算力需求。随着越来越多车型引入电子电气架构转向中心化、智能驾驶的多传感器融合、智能座舱的多模态交互以及生成式AI驱动的虚拟助手等创新技术，都要求车用主芯片能够同时胜任图形渲染、AI推理和安全计算等多重任务。当下，功能安全、高效高灵活性的算力、产品生命周期，以及软件生态兼容性这“四大核心要素”，已成为衡量智能汽车AI芯片创新力和市场竞争力的核心标准。传统汽车计算架构中，往往采用CPU与GPU或/和NPU等计算单元组成异构计算模式；随着自动驾驶算法从L1向L
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汽车智能化 Imagination GPU IP
在刚刚过去的6月25日美股收盘，美股三大指数涨跌不一，道指跌106.59点，跌幅为0.25%，报42982.43点；纳指涨61.02点，涨幅为0.31%，报19973.55点；标普500指数跌0.02点，报6092.16点。大型科技股涨跌不一，谷歌涨超2%，微软、苹果小幅上涨；英特尔跌逾1%，奈飞、亚马逊、Meta小幅下跌。英伟达涨4.3%，创下历史新高，收盘市值达3.77万亿美元，市值一夜大增1564亿美元（约合人民币1.12万亿元）再度成为全球市值最高的公司。 很显然，AI就是我们这个时代最
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英伟达 GPU 人工智能
（图片来源：英伟达）DeepSeek 凭借其今年的 R1 AI 模型吸引了大量关注，但似乎下一代 R2 模型的开发因中国 Nvidia H20 处理器的短缺而停滞，据 信息报道 。DeepSeek 本身尚未评论其 R2 模型的发布时间。DeepSeek 使用由其投资者 High-Flyer Capital Management 获得的包含 50,000 个 Hopper GPU 的集群——其中包括 30,000 个 H20、10,000 个 H800 和 10,000 个 H100——
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DeepSeek AI 大语言模型 GPU 英伟达
在 2025 财年第三季度 HBM 销售额增长近 50% 的推动下，美光公布了创纪录的收入，现在正着眼于另一个里程碑。据 ZDNet 称，这家美国内存巨头的目标是到 2025 年底将其 HBM 市场份额提高到 23-24%。值得注意的是，美光在其新闻稿中表示，它现在正在向 GPU 和 ASIC 平台上的四个客户交付大批量 HBM。因此，该公司预计到 2025 年下半年，其 HBM 市场份额将达到与其整体 DRAM 份额持平。据路透社报道，美光的强劲业绩反映了 NVIDIA 和 AMD
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Micron HBM GPU ASIC
据 The Information 报道，DeepSeek 今年早些时候的 R1 AI 模型吸引了大量关注，但由于 Nvidia 的 H20 处理器在中国短缺，下一代 R2 模型的开发似乎已经停滞不前。DeepSeek 本身尚未对其 R2 模型何时可用发表评论。DeepSeek 使用由 50000 个 Hopper GPU 组成的集群（包括 30000 个 H20、10000 个 H800 和 10000 个 H100），该 GPU 由其投资者 High-Flyer Capital M
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DeepSeek 下一代模型 Nvidia GPU
中国数字EDA/IP龙头企业上海合见工业软件集团有限公司（简称“合见工软”）近日发布国产自主研发支持多协议的32G SerDes PHY 解决方案UniVista 32G Multi-Protocol SerDes IP (简称UniVista 32G MPS IP)。该多协议PHY产品可支持PCIe5、USB4、以太网、SRIO、JESD204C等多种主流和专用协议，并支持多家先进工艺，成功应用在高性能计算、人工智能AI、数据中心等复杂网络领域IC企业芯片中部署。随着全球数据量呈指数级增长，这场由数据驱
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合见工软 SerDes IP
来自日本东京科学研究所（Science Tokyo）的一组研究人员 conceptualised 一种创新的 2.5D/3D 芯片集成方法，称为 BBCube。传统的系统级封装（SiP）方法，其中半导体芯片使用焊点排列在二维平面（2D）上，存在尺寸相关的限制，需要开发新的芯片集成技术。为了高性能计算，研究人员通过采用 3D 堆叠计算架构开发了一种新型电源技术，该架构由直接堆叠的动态随机存取存储器上放置的处理单元组成，这是 3D 芯片封装的重大进步。为了实现 BBCube，研究人员开发了涉及精确和高速键合技
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2.5D/3D封装 工艺制程
来自日本东京科学研究所 （Science Tokyo） 的一组研究人员构思了一种名为 BBCube 的创新 2.5D/3D 芯片集成方法。传统的系统级封装 （SiP） 方法，即使用焊料凸块将半导体芯片排列在二维平面 （2D） 中，具有与尺寸相关的限制，因此需要开发新型芯片集成技术。对于高性能计算，研究人员通过采用 3D 堆栈计算架构开发了一种新颖的电源技术，该架构由直接放置在动态随机存取存储器堆栈上方的处理单元组成，标志着 3D 芯片封装的重大进步。为了实现 BBCube，研究人员开发了涉及精确和高速粘合
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2.5D/3D 芯片技术 半导体封装
人工智能 （AI） 不仅仅是一项技术突破，它还是软件编写、理解和执行方式的永久演变。建立在确定性逻辑和大部分顺序处理之上的传统软件开发正在让位于一种新的范式：概率模型、训练有素的行为和数据驱动的计算。这不是一个转瞬即逝的趋势。AI 代表了计算机科学的根本性和不可逆转的转变 — 从基于规则的编程到基于学习的自适应系统，这些系统越来越多地集成到更广泛的计算问题和功能中。这种转变需要对为其提供支持的硬件进行相应的更改。在 AI 架构和算法不断变化的世界中（现在和将来），为狭义定义的任务构建高度专业化芯片的旧模型
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并行计算 GPU 边缘AI NPU
● Supermicro推出基于AMD Instinct MI350系列GPU和AMD ROCm™软件的高度优化AI解决方案，提供空前的推理性能和能效● 新型Supermicro H14 GPU解决方案采用全新第四代AMD CDNA™架构，可为大型AI训练模型和高速推理工作负载提供优化性能和效率● 每个8-GPU服务器皆提供2.304TB HBM3e内存容量，可为AI、推理和训练提供更快的指令周期和更有效率的扩充Supermicro,
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Supermicro AMD GPU 液冷AI 气冷AI
（图片来源：Nvidia）最近美国的出口限制（最初针对 H20 加速器）现在似乎已扩展到 Nvidia 面向中国的消费级 RTX 5090D。因此，据报道，该公司正在开发进一步的削减选项 RTX 5090DD 作为替代方案。MEGAsizeGPU 的报告详细信息和 Kopite 的规格表明 GPU 带宽显着减少，这一趋势也可能扩展到其他更精细的方面，例如 ROP 计数和 AI TOPs。上个月，有报道称，在最近禁止出口其 H20 芯片之后，英伟达停止向中国交付其 RTX 5090D GPU。Wa
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英伟达 GPU 计算平台 RTX 5090
人工智能（AI）在边缘计算领域正经历着突飞猛进的高速发展，根据IDC的最新数据，全球边缘计算支出将从2024年的2280亿美元快速增长到2028年的3780亿美元*。这种需求的增长速度，以及在智能制造、智慧城市等数十个行业中越来越多的应用场景中出现的渗透率快速提升，也为执行计算任务的硬件设计以及面对多样化场景的模型迭代的速度带来了挑战。AI不仅是一项技术突破，它更是软件编写、理解和执行方式的一次永久性变革。传统的软件开发基于确定性逻辑和大多是顺序执行的流程，而如今这一范式正在让位于概率模型、训练行为以及数
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芯原股份（芯原）近日宣布其超低能耗且高性能的神经网络处理器（NPU）IP现已支持在移动端进行大语言模型（LLM）推理，AI算力可扩展至40 TOPS以上。该高能效NPU架构专为满足移动平台日益增长的生成式AI需求而设计，不仅能够为AI PC等终端设备提供强劲算力支持，而且能够应对智慧手机等移动终端对低能耗更为严苛的挑战。芯原的超低能耗NPU IP具备高度可配置、可扩展的架构，支持混合精度计算、稀疏化优化和并行处理。其设计融合了高效的内存管理与稀疏感知加速技术，显著降低计算负载与延迟，确保AI处理流畅、响应
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