雖然 Nvidia GPU 在 AI 訓練中的主導地位仍然是無可爭議的，但我們可能會看到早期跡象，表明在 AI 推理方面，這家科技巨頭的競爭正在加劇，尤其是在能效方面。然而，Nvidia 新 Blackwell 芯片的純粹性能可能很難被擊敗。今天早上，ML Commons 發布了其最新的 AI 推理競賽 ML Perf Inference v4.1 的結果。本輪融資包括使用 AMD Instinct 加速器
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大多數人認為生成式 AI 會越來越好;畢竟，這是迄今為止的趨勢。它可能會這樣做。但有些人沒有意識到的是，生成式 AI 模型的好壞取決于它們所訓練的巨大數據集，而這些數據集并不是根據 OpenAI 和 Anthropic 等領先 AI 公司擁有的專有數據構建的。相反，它們由我們所有人創建的公共數據組成，包括任何曾經寫過博客文章、發布過視頻、在 Reddit 帖子上發表過評論或基本上在網上做過任何其他事情的人。AI 研究人員志愿者團體 Data Provena
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大多數手機和平板電腦都依賴于被動冷卻，將熱量散發到設備主體中（并最終散發到您的手掌中）。主動冷卻風扇會有所幫助，但傳統風扇太大，無法安裝在智能手機、平板電腦甚至一些筆記本電腦中。微型揚聲器制造商 xMEMS 認為它擁有世界上第一款全硅片上風扇 XMC-2400 的解決方案。它的設計大約厚一毫米，寬和深不到一厘米，借鑒了 xMEMS 音頻產品的經驗教訓。“該行業有一系列從機械設備轉移到硅的技術。從數據存儲，然后到麥克風，他們完成了過渡，“xMEMS 副總裁 Mike Housholder
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據外媒報道，OpenAI首席執行官山姆·阿爾特曼（Sam Altman）正在計劃一項大規模的人工智能基礎設施建設項目，重點首先是在美國各州啟動，預計總投資將達到數百億美元。從今年年初開始，阿爾特曼一直在尋求美國政府對該項目的支持?—— 旨在組建一個全球投資者聯盟，為AI快速發展所需的昂貴物理基礎設施提供資金。知情人士透露，正在討論的項目類型包括建設數據中心、增加能源容量和傳輸設施（如渦輪機和發電機），以及擴大半導體制造能力。支持這一項目的投資者可能來自加拿大、韓國、日本和阿聯酋等地，此外，Ope
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英特爾終于公布了Lunar Lake平臺的能效、性能以及應用表現。本次酷睿Ultra 200V系列芯片一共有9款，最高為酷睿Ultra 9 288V。在三位數的產品命名中，第一個“2”統一指代第二代酷睿Ultra芯片，第二個數字指代處理器頻率的檔次，第三個數字只有“6”和“8”，對應兩個水平的內存。
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媒體報道，近日初創公司Sakana AI已完成一輪1億多美元的融資，投資者名單中出現了英偉達身影。Sakana AI表示，它將與英偉達在日本當地進行研究、數據中心接入和人工智能社區建設方面的合作。資料顯示，Sakana AI于2023年創立，采用小數據集來訓練低成本的生成人工智能模型。Sakana AI透露，其算法可以幫助用戶自動創建人工智能模型，通過模仿“進化和自然選擇”來處理語言或圖像，從而減少所需的人工輸入量。該公司稱這種方法可以大大降低人工智能開發的成本和速度。
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20個品牌，80款機型！英特爾酷睿Ultra 200V系列處理器上市
120 TOPS平臺AI算力，酷睿Ultra 200V 為80款機型提供動力
AI PC來到120 TOPS級，80款基于酷睿Ultra 200V的機型震撼上市
AI算力破百，80款基于酷睿Ultra 200V的AI PC正式登場
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IT之家 9 月 4 日消息，埃隆?馬斯克（Elon Musk）昨日（9 月 3 日）在 X 平臺發布推文，宣布 xAI 打造的超級 AI 訓練集群 Colossus 已經正式上線。馬斯克在推文中表示，超級 AI 訓練集群 Colossus 搭建用時 122 天，共有 10 萬張英偉達 H100 GPU 加速卡，而在未來幾個月將再翻倍增加 10 萬張 GPU，其中 5 萬張為更先進的 H200。英偉達數據中心官方賬號隨后轉發馬斯克該條推文，表示 Colossus 是全球最大規模的超級 AI 訓練
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本文作者是 Kernkonzept 公司的首席技術官 Adam Lackorzynski 博士，他將帶領我們了解基于 Armv8-R 架構的 L4Re Micro?Hypervisor，探討其中的虛擬化功能是如何幫助構建靈活且面向未來的汽車系統，以實現軟件定義汽車 (SDV)。ECU 整合的必要性隨著各種用戶功能的需求不斷增加，以及實現這些功能的更強大硬件的出現，汽車的電子電氣 (E/E) 架構正在持續演進。過去，經典的汽車 E/E 架構將功能分配到多達 100 個電子控制單元 (ECU) 中。
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作者： Arm 工程部設計服務總監 Tim Thornton自 2019 年基于 Arm Neoverse N1 核心的 AWS Graviton2 推出以來，Arm 攜手合作伙伴持續提升基于 Arm 架構的設計性能。如今，AWS Graviton 處理器已發展到了第四代，在 AWS Graviton4 全面上市之際，我們也一起來回顧一下過去幾年所取得的進展。在 Arm，芯片設計流程的一個關鍵階段是 RTL 仿真。在此過程中，驗證工程師采用以 Verilog 表達的設計，并使用如西門子的 Que
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Arm AWS Graviton4
作者：Arm 物聯網事業部主任軟件工程師兼技術推廣工程師Sandeep MistryTinyML 是機器學習 (ML) 的一個分支，專注于將 ML 模型部署到低功耗、資源受限的物聯網 (IoT) 設備上。在物聯網設備上部署 ML 模型有諸多好處，包括減少延遲和保護隱私性，因為所有數據都是在端側處理。TinyML 在 2019 年引起了人們的關注，當時，Google 的 TensorFlow 團隊發布了適用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 庫 [1]
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Arm 始終專注于架構演進，確保生態系統能夠適應未來的技術趨勢和不斷變化的計算需求。Armv9 架構上的 可伸縮矩陣擴展 (SME) 顯著提高了 Arm CPU 對現有人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 工作負載的處理能力，從而在各種 AI 驅動的設備和應用中帶來速度更快、響應更靈敏的用戶體驗。在此前的內容中，Arm 技術專家為大家簡要介紹了 SME 和 SME 指令 ，本期將帶你了解如何使用 Neon、可伸縮向量擴展 (SVE)
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當人工智能 (AI) 下沉到各式各樣的應用當中，作為市場上最大量的物聯網設備也將被賦予智能性。Arm ? Helium? 技術正是為基于 Arm Cortex ? -M 處理器的設備帶來關鍵機器學習與數字信號處理的性能提升。上周，我們聊了聊 與內存訪問相關 的內容。最后一期的 Helium 技術講堂， 我們將要了解如何克服阿姆達爾 (Amdahl) 定律的影響。 若您想要了解如何高效利用 Helium，千萬別錯過文末
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Supermicro, Inc. 作為AI/ML、高性能計算、云端、存儲和5G/邊緣領域的全方位IT解決方案提供企業，預告將推出全新設計的X14服務器平臺，并將通過新一代技術，使計算密集型工作負載與應用程序的性能進一步優化。繼Supermicro于2024年6月推出的效率優化X14服務器獲得了成功，新型系統以該系列服務器為基礎進行全面重大升級，在單一節點中空前地支持256個性能核（P-Core），以及最高8800MT/s的MRDIMM內存，并與新一代SXM、OAM和PCIe GPU兼容。此項組合可顯著加速
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在過去的十年中，單板計算機（SBC）市場發生了顯著變化。隨著人工智能（AI）技術的飛速發展，越來越多的SBC公司開始將AI處理能力融入到他們的設計中，以滿足日益增長的邊緣計算需求。如今，集成了NPU（神經網絡處理單元）、VPU（視覺處理單元）和TPU（張量處理單元）等AI硬件的SBC已經成為各種應用領域的核心技術，從智能家居到工業自動化，從醫療設備到無人駕駛汽車。這些集成AI硬件的SBC不僅具有計算能力強、體積小巧、能效高等優勢，還能在邊緣設備上執行復雜的AI任務，如實時圖像識別、自然語言處理、機器學習推
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