蘋果原本計劃在今年推出的iPhone 17 Pro和iPhone 17 Pro Max兩款機型上搭載臺積電2nm處理器芯片,現如今可能會將時間推遲12個月至2026年。因此,將于今年下半年發布的iPhone 17系列中或將采用3nm的臺積電N3P工藝,而非2nm制程。用不起的臺積電2nm工藝目前,臺積電已在新竹寶山工廠開始了2nm工藝的試產工作(每月5000片晶圓的小規模生產),初期良率是60%,這意味著有將近40%的晶圓無法使用,每片晶圓的代工報價可能高達3萬美元。第一座工廠計劃位于新竹縣寶山附近,毗鄰
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臺積電 2nm 三星 AI 英特爾 蘋果 高通
1 月 3 日消息,SK 海力士今日宣布將參加于當地時間 1 月 7 日至 10 日在美國拉斯維加斯舉行的“國際消費電子產品展覽會(CES 2025)”,屆時展示面向 AI 的存儲器技術實力。據了解,SK 海力士將在 CES2025 展出 HBM、企業級固態硬盤等面向 AI 的代表性存儲器產品,也將展示專為端側 AI 優化的解決方案和下一代面向 AI 的存儲器產品。目前,該公司已率先實現量產并向客戶供應 12 層第五代 HBM(HBM3E),在此展會將展出公司去年 11 月宣布開發完成的 16 層第五代
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SK海力士 CES 2025 122TB 企業級固態硬盤 AI
AI的背后是算力,算力的盡頭是電力。那么,生成式AI到底有多耗電?當下訓練AI大模型使用的主流算力芯片英偉達H100芯片,一張最大功耗為700瓦,這意味著運行一小時就要耗電0.7度。以GPT-3為例,據估計其訓練過程使用了大約1287兆瓦時(也就是128.7萬度)電力。在數據中心領域,傳統數據中心的耗能依舊是最大的,但隨著生成式人工智能引爆全球,大模型數量激增加上ChatGPT使用率飆升,AI電力消耗大幅增加,推動了數據中心耗電量快速抬升。據《紐約客》雜志披露,OpenAI旗下聊天機器人ChatGPT日耗
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大模型 核電 AI
剛克服監管阻力被英偉達收購,以色列人工智能(AI)初創公司Run:ai就要將旗下軟件開源了。美東時間12月30日周一,Run:ai在自家官網公布,目前僅在基于英偉達系統運行的Run:ai軟件將開源。這意味著,AMD和英特爾等英偉達的對手將能獲取Run:ai的代碼,調整它用于采用英偉達競品硬件的計算機。Run:ai 表示:“我們渴望在迄今所取得成就的基礎上再接再厲,擴大我們優秀的團隊,擴大我們的產品和市場覆蓋范圍。開源軟件將讓它(軟件)能夠擴展到整個 AI 生態系統。”Run:ai的軟件幫助管理和優化AI硬
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英偉達 AI 軟件開源
隨著人工智能技術的飛速發展,各行各業都在積極探索 AI 技術的應用,以便實現產業的智能化轉型。在消費類電子產品市場,AI 技術已經成為推動產品創新和市場增長的關鍵因素,AI 技術的應用不僅能夠提升產品的功能水平,還為用戶帶來了更加便捷、個性化的操作以及使用體驗。在家電領域,AI 技術也為產品提供了許多想象空間。恩智浦深耕家電領域,在家電產品中有許多 MCU 的成功案例,應用在家電的控制板、馬達驅動、屏幕顯示、觸摸按鍵等功能。在人工智能技術飛速發展的今天,恩智浦也沒有落下,跟上時代的步伐,推出了帶有 NPU
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恩智浦 MCX N947 NPU AI 咖啡膠囊識別
12 月 27 日消息,“深度求索”官方公眾號昨日(12 月 26 日)發布博文,宣布上線并同步開源 DeepSeek-V3 模型,用戶可以登錄官網 chat.deepseek.com,與最新版 V3 模型對話。援引博文介紹,DeepSeek-V3 是一個 6710 億參數的專家混合(MoE,使用多個專家網絡將問題空間劃分為同質區域)模型,激活參數 370 億,在 14.8 萬億 token 上進行了預訓練。多項評測成績超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等開源模型,
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DeepSeek-V3 AI 大語言模型 人工智能
12 月 25 日消息,清華大學交叉信息研究院長聘副教授、北極雄芯創始人馬愷聲今日宣布,“啟明 935A”芯片成功點亮并完成各項功能性測試,達到車規級量產標準。據介紹,“啟明 935A”并不是一顆芯片,而是一個家族系列。通過啟明 935 HUB Chiplet 和不同數量的大熊星座 AI Chiplet 配置,結合靈活的封裝方式,可快速集成不同性能等級的 SoC 芯片;并可通過高帶寬 PBLink 實現多芯互連,雙芯方案可支持 128GB/s 雙向帶寬,四芯方案下支持 64GB/s 雙向帶寬。對應在下游應
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汽車電子 芯片 啟明 935A 自動駕駛
國泰君安證券研報認為,ASIC(專用集成電路)針對特定場景設計,有配套的通信互聯和軟件生態,雖然目前單顆ASIC算力相比最先進的GPU仍有差距,但整個ASIC集群的算力利用效率可能會優于可比的GPU,同時還具備明顯的價格、功耗優勢,有望更廣泛地應用于AI推理與訓練。看好ASIC的大規模應用帶來云廠商ROI提升,同時也建議關注定制芯片產業鏈相關標的。AI ASIC具備功耗、成本優勢,目前仍處于發展初期,市場規模有望高速增長。
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AI ASIC
近日,Cloudera發布2025年五大科技趨勢預測,揭示了在未來一年生成式AI和AI Agent等創新技術的發展趨勢。其中包括生成式AI的應用將趨向務實,AI Agent將在商業決策中發揮重要作用。同時,企業面臨著AI生成數據激增的挑戰,亟需提升數據治理能力。企業需要強大的數據管理和多云策略來訪問、存儲和分析數據,從而獲取數據的最大價值,充分發揮AI潛力。預測一:生成式AI熱度減退,企業將采取更務實的AI策略預計到2025年,企業將在生成式AI應用上分化為兩大陣營。一類是已成功應用生成式AI的企業,通過
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Cloudera AI Agent AI智能體
曾經對美中之間不斷加速的AI軍備競賽警告的谷歌前CEO艾瑞克.施密特(Eric Schmidt)近日受訪時指出,中國人工智能(AI)的快速發展令人驚訝,先前美國AI技術對中國有2~3年的領先優勢,現在已縮小至不到1年,而且縮小的速度正在加快。施密特在接受《美國廣播公司》(ABC)電視訪問時表示,中美之間的競爭已達到關鍵的轉折點,盡管美國目前在人工智能開發方面處于領先地位,但中國已大幅縮小了差距,曾經是2-3年的技術優勢已經縮小到不到一年,這標志著中國AI技術能力正在以空前的速度前進,此一新的進展其對全球安
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谷歌 AI
市場研究咨詢機構Omdia的最新數據顯示,微軟已成為英偉達旗艦產品Hopper芯片的最大買家,其購買的數量遠遠領先于其他科技領域競爭對手。分析師估計,微軟今年購買了48.5萬顆英偉達「Hopper」架構芯片,是英偉達在美國第二大客戶Meta的兩倍多,后者購買了22.4萬顆。此外,微軟也領先于競爭對手亞馬遜和谷歌,亞馬遜和谷歌分別購買了19.6萬顆和16.9萬顆Hopper芯片。數據還顯示,特斯拉和xAI總共采購的芯片數量要比亞馬遜略高一些。自兩年前聊天機器人ChatGPT首次亮相以來,大型科技公司相繼斥資
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英偉達 AI 芯片
隨著人工智能技術的廣泛應用,移動產品對內存性能的需求日益增長,尤其需要相較LPDDR5X更為高效的數據處理能力以支撐端側AI模型的運行。一直懸而未決的LPDDR6標準也進入最終的敲定期,預計到2025年下半年我們有望看到采用新一代LPDDR6的產品上市。此前有報道稱,高通第四代驍龍8平臺將支持LPDDR6,以進一步提升定制Oryon內核的性能。LPDDR6帶來了哪些變化?目前,LPDDR最新的主流版本是LPDDR5(6.4Gbps),于2019年2月發布。之后,業界又陸續發布了小幅更新、改進版的LPDDR
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LPDDR6 AI 內存 CAMM2
近日,谷歌正式發布其最先進的人工智能模型Gemini 2.0,旨在推動AI智能體(AI Agents)時代的到來。Gemini 2.0具備多項全新功能,包括多模態輸出,支持原生圖像生成和音頻輸出,還能直接整合使用Google Search和Google Maps等工具。這些技術突破將全面提升用戶在谷歌產品生態中的交互體驗。與此同時,谷歌推出了第六代張量處理單元(TPU),即Trillium TPU。這款全新TPU在Gemini 2.0的訓練中發揮了關鍵作用,為其復雜功能提供了強大的計算支持。如今,Tril
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TPU AI
最近這兩三年,車圈一直有一股激動人心的暗流涌動。和或主動或被動躺平、安心做系統集成商的本土智能手機廠商不一樣,本土車企和方案供應商們拿出了更大的勇氣,紛紛將自研的大手伸向了芯片領域。蔚來、小鵬、理想、比亞迪、長城、吉利、Momenta、四維圖新、地平線、黑芝麻、芯馳、輝羲智能。。。做汽車芯片的廠商的名字能列出一大串。應該說,膽氣非常雄壯,不過,這個世界沒有無緣無故的愛,也沒有無緣無故的恨,這些企業也不會無緣無故地冒著把錢花到刀把上的風險做失敗風險極高的芯片。它們到底為何如此癡迷自己做芯片?更重要的,做芯片
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汽車電子 芯片 新能源汽車
12 月 16 日消息,據新浪財經今日報道,格力電器董事長董明珠在《珍知酌見》 欄目里與新浪財經 CEO 鄧慶旭對話時表示格力芯片成功了,從自主研發、自主設計、自主制造到整個全產業鏈已經完成了。“我覺得最高興的就是我用這個做這個芯片工廠,沒有拿國家一分錢。”格力電器在 2018 年設立全資子公司珠海零邊界集成電路有限公司,專注設計開發空調等家電的主控芯片和功率器件芯片。珠海零邊界集成電路有限公司官網稱,2019 年 10 月,格力自主研發芯片出貨量突破 1000 萬顆,截至 2020
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格力 芯片
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