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      標簽　>　ai芯片

      ai芯片

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      文章：1839個 瀏覽：35074次 帖子：30個

      ai芯片技術

      晶圓代工各家的優勢與劣勢分別是什么？

      晶圓代工各家的優勢與劣勢分別是什么？

      在實際應用中，由于其穩定的良率也使其收獲了多筆來自三星等其他代工廠的訂單。比如在10nm和7nm制程剛剛量產的時候，高通和英偉達就分別把驍龍855、86...

      2023-09-21 標簽：處理器高通晶圓代工 927 0

      英偉達：AI計算的領導者與市場前景展望

      英偉達在全球AI芯片市場中的份額一直處于領先地位。有數據顯示，英偉達在中國AI芯片市場的規模預計在2023年將達到110億美元，并且占據了該市場90%的份額。

      2024-01-10 標簽：gpu人工智能英偉達 905 0

      深入分析評估GPU算力需求

      深入分析評估GPU算力需求

      長期來看，國產CPU、GPU、AI芯片廠商受益于龐大的國內市場，疊加國內信創市場帶來國產化需求增量，我們預期國內AI芯片的國產化比例將顯著提升，借此機會...

      2024-01-17 標簽：cpuNVIDIAgpu 881 0

      存算一體芯片生產制造流程與傳統AI芯片的差異是什么？

      一般芯片驗證從層級上可以大概劃分為IP level，Subsystem level，和SoC level的驗證；根據項目的階段可以分為前端驗證和后端驗證...

      2023-10-11 標簽：芯片晶體管AI芯片 876 0

      深度解讀亞馬遜AI芯片核心技術

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      Trainium1 芯片于 2020 年 12 月發布，并以兩個不同的實例（Trn1 和 Trn1n）發貨。我們當時對 Trainium1 和2021 ...

      2023-12-06 標簽：cpu服務器人工智能 873 0

      汽車領域擁抱Transformer需要多少AI算力？

      汽車領域擁抱Transformer需要多少AI算力？

      Transformer在汽車領域應用自然是針對視覺的，ChatGPT3這種至少需要八張英偉達A100顯卡的大模型是絕對無法出現在汽車上的。

      2023-08-17 標簽：處理器FSDTransformer 864 0

      全面解讀英偉達AI芯片發展藍圖

      全面解讀英偉達AI芯片發展藍圖

      　基于B100雙Die架構，采用雙Socket板級3D擴展可以實現與X100同等的算力。類似的方法也可以應用到X100中進一步擴展算力。

      2024-04-09 標簽：NVIDIAgpu英偉達 838 0

      一文看懂地平線如何再造＂摩爾定律＂ ?

      一文看懂地平線如何再造＂摩爾定律＂ ?

      算法演進與芯片迭代的脫節是擺在面前的挑戰，那么，如何為 AI 芯片賽道上的玩家設立清晰的目標？如何拉通研究與市場，拉通工程與開發，并通過最優代表性的任務...

      2020-03-28 標簽：摩爾定律AI芯片地平線 837 0

      人工智能內存選擇面臨的困境有哪些

      在人工智能以及針對各種截然不同的終端市場和系統而設計的機器學習芯片快速發展的推動下，人們可選擇的存儲器/體系架構數量呈現爆炸式增長。

      2020-11-19 標簽：內存人工智能AI芯片 799 0

      用生成式AI設計芯片：解讀時序圖

      用生成式AI設計芯片：解讀時序圖

      在其眾多應用中，一個特別有趣的領域是生成式AI 解釋數字設計波形并在調試過程中充當硬件工程師輔助的能力。

      2023-11-07 標簽：DDR人工智能調試器 785 0

      黃仁勛回應中國市場問題

      英偉達CEO黃仁勛近日在接受媒體采訪時，深入探討了公司在全球數據中心市場的戰略布局以及最新研發的AI芯片Blackwell的相關情況。

      2024-03-20 標簽：數據中心芯片制造人工智能 773 0

      基于AX650N/AX630C部署多模態大模型InternVL2-1B

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      InternVL2是由上海人工智能實驗室OpenGVLab發布的一款多模態大模型，中文名稱為“書生·萬象”。該模型在多學科問答（MMMU）等任務上表現出...

      2024-11-18 標簽：人工智能AI芯片愛芯元智 761 0

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      語義分割（Semantic Segmentation）是計算機視覺中的一項基本任務。與單張圖像分類任務相比，語義分割相當于是像素級別上的分類任務。

      2023-06-20 標簽：解碼器計算機視覺AI芯片 717 0

      深度解讀各種人工智能加速器和GPU上的LLM性能特征

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      在不同的硬件平臺上評估LLM對于理解傳統和非傳統體系結構的能力和局限性至關重要。先前的工作已經在超級計算機上研究了LLM，并使用傳統的深度學習基準來提供...

      2023-10-25 標簽：神經網絡gpu人工智能 717 0

      AI芯片生態：深度解析與未來展望

      相比上一代裁判Intel而言，實際上Intel設計的游戲規則是分配了很多蛋糕給行業內其他賽道的，而NVidia這種幾乎吃獨食的方式，也給它在各個領域樹立...

      2024-01-03 標簽：NVIDIAgpu深度學習 652 0

      淺談人工智能/機器學習計算的內存挑戰

      CXL – CXL 提供了大幅擴展內存容量和提高帶寬的機會，同時還從處理器中抽象出內存類型。通過這種方式，CXL 為整合新的內存技術提供了一個很好的接口...

      2023-09-25 標簽：DRAMsram內存 601 0

      傳統封測廠的先進封裝有哪些

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      2023年以來，AIGC迅速發展，帶動AI芯片與AI服務器熱潮，而由臺積電推出、被稱為CoWoS的2.5D先進封裝技術更是扮演關鍵角色。然而，突如其來的...

      2023-09-18 標簽：臺積電電子元件gpu 584 0

      機器視覺——工業4.0的關鍵技術

      機器視覺——工業4.0的關鍵技術

      機器視覺旨在改善零售店的自動結賬體驗。通過使用基于 MV 的解決方案，可以顯著減少結賬所需的時間。

      2023-07-06 標簽：機器視覺人工智能深度學習 563 0

      高性能AI芯片設計的溫控與電磁干擾問題

      人工智能 (AI) 系統及其大型數據集、機器學習算法和計算硬件的高速發展，為各種領域帶來了重大機遇，但也帶來了巨大的挑戰。

      2024-04-28 標簽：處理器芯片設計電磁干擾 508 0

      機器人研究框架及AI芯片的架構解析

      自動駕駛技術進步:機器人導航識別周邊環境更加及時與精準,避障更加靈活,推動清潔機器人、配送機器人進步。 自然語言處理技術進步:以ChatGPT為例的大...

      2023-02-13 標簽：機器人特斯拉自動駕駛 506 0

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