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新舊GPU對決：Blackwell憑啥更能打？
- AWS Blackwell GPU 性價比解析。
- 關鍵字： GPU
四大核心要素驅動汽車智能化創(chuàng)新與相關芯片競爭格局
- 智能汽車時代的加速到來，使車載智能系統(tǒng)面臨前所未有的算力需求。隨著越來越多車型引入電子電氣架構轉向中心化、智能駕駛的多傳感器融合、智能座艙的多模態(tài)交互以及生成式AI驅動的虛擬助手等創(chuàng)新技術，都要求車用主芯片能夠同時勝任圖形渲染、AI推理和安全計算等多重任務。當下，功能安全、高效高靈活性的算力、產(chǎn)品生命周期，以及軟件生態(tài)兼容性這“四大核心要素”，已成為衡量智能汽車AI芯片創(chuàng)新力和市場競爭力的核心標準。傳統(tǒng)汽車計算架構中，往往采用CPU與GPU或/和NPU等計算單元組成異構計算模式；隨著自動駕駛算法從L1向L
- 關鍵字： 汽車智能化 Imagination GPU IP
Micron將HBM擴展到四個主要的GPU/ASIC客戶端
- 在 2025 財年第三季度 HBM 銷售額增長近 50% 的推動下，美光公布了創(chuàng)紀錄的收入，現(xiàn)在正著眼于另一個里程碑。據(jù) ZDNet 稱，這家美國內(nèi)存巨頭的目標是到 2025 年底將其 HBM 市場份額提高到 23-24%。值得注意的是，美光在其新聞稿中表示，它現(xiàn)在正在向 GPU 和 ASIC 平臺上的四個客戶交付大批量 HBM。因此，該公司預計到 2025 年下半年，其 HBM 市場份額將達到與其整體 DRAM 份額持平。據(jù)路透社報道，美光的強勁業(yè)績反映了 NVIDIA 和 AMD
- 關鍵字： Micron HBM GPU ASIC
并行計算的興起：為什么GPU將在邊緣AI領域超越NPU
- 人工智能 （AI） 不僅僅是一項技術突破，它還是軟件編寫、理解和執(zhí)行方式的永久演變。建立在確定性邏輯和大部分順序處理之上的傳統(tǒng)軟件開發(fā)正在讓位于一種新的范式：概率模型、訓練有素的行為和數(shù)據(jù)驅動的計算。這不是一個轉瞬即逝的趨勢。AI 代表了計算機科學的根本性和不可逆轉的轉變 — 從基于規(guī)則的編程到基于學習的自適應系統(tǒng)，這些系統(tǒng)越來越多地集成到更廣泛的計算問題和功能中。這種轉變需要對為其提供支持的硬件進行相應的更改。在 AI 架構和算法不斷變化的世界中（現(xiàn)在和將來），為狹義定義的任務構建高度專業(yè)化芯片的舊模型
- 關鍵字： 并行計算 GPU 邊緣AI NPU
Supermicro推出采用AMD Instinct? MI350系列GPU與平臺的性能、效率優(yōu)化液冷與氣冷AI解決方案
- ●? ?Supermicro推出基于AMD Instinct MI350系列GPU和AMD ROCm?軟件的高度優(yōu)化AI解決方案，提供空前的推理性能和能效●? ?新型Supermicro H14 GPU解決方案采用全新第四代AMD CDNA?架構，可為大型AI訓練模型和高速推理工作負載提供優(yōu)化性能和效率●? ?每個8-GPU服務器皆提供2.304TB HBM3e內(nèi)存容量，可為AI、推理和訓練提供更快的指令周期和更有效率的擴充Supermicro,
- 關鍵字： Supermicro AMD GPU 液冷AI 氣冷AI
為應對更嚴格的出口限制，英偉達計劃為中國推出新的 RTX 5090 'DD'版本
- （圖片來源：Nvidia）最近美國的出口限制（最初針對 H20 加速器）現(xiàn)在似乎已擴展到 Nvidia 面向中國的消費級 RTX 5090D。因此，據(jù)報道，該公司正在開發(fā)進一步的削減選項 RTX 5090DD 作為替代方案。MEGAsizeGPU 的報告詳細信息和 Kopite 的規(guī)格表明 GPU 帶寬顯著減少，這一趨勢也可能擴展到其他更精細的方面，例如 ROP 計數(shù)和 AI TOPs。上個月，有報道稱，在最近禁止出口其 H20 芯片之后，英偉達停止向中國交付其 RTX 5090D GPU。Wa
- 關鍵字： 英偉達 GPU 計算平臺 RTX 5090
邊緣AI廣泛應用推動并行計算崛起及創(chuàng)新GPU滲透率快速提升
- 人工智能（AI）在邊緣計算領域正經(jīng)歷著突飛猛進的高速發(fā)展，根據(jù)IDC的最新數(shù)據(jù)，全球邊緣計算支出將從2024年的2280億美元快速增長到2028年的3780億美元*。這種需求的增長速度，以及在智能制造、智慧城市等數(shù)十個行業(yè)中越來越多的應用場景中出現(xiàn)的滲透率快速提升，也為執(zhí)行計算任務的硬件設計以及面對多樣化場景的模型迭代的速度帶來了挑戰(zhàn)。AI不僅是一項技術突破，它更是軟件編寫、理解和執(zhí)行方式的一次永久性變革。傳統(tǒng)的軟件開發(fā)基于確定性邏輯和大多是順序執(zhí)行的流程，而如今這一范式正在讓位于概率模型、訓練行為以及數(shù)
- 關鍵字： 并行計算 GPU GPU IP
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