nvidia ai enterprise 文章 進入nvidia ai enterprise技術(shù)社區(qū)
小米汽車業(yè)務虧損收窄，預計下半年實現(xiàn)盈利
- 小米創(chuàng)始人雷軍在小米投資者大會上表示，汽車業(yè)務虧損正在逐步收窄，預計將在今年第三到第四季度實現(xiàn)盈利。根據(jù)小米發(fā)布的一季報顯示，今年第一季度，智能電動汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務分部的營收為186億元，虧損5億元。其中，智能電動汽車業(yè)務收入為181億元，占智能電動汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務總營收的比例超97%，該項業(yè)務的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%，經(jīng)營虧損5億元。在旗下第二款電動車YU7的智駕研發(fā)投入上，小米的總預算為35億元，雷軍稱該投入在行業(yè)內(nèi)處于領先水平。最新推出的小
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臺積電2nm良率曝光
- 在技術(shù)驅(qū)動型產(chǎn)業(yè)中，半導體行業(yè)始終走在全球科技變革的最前沿。2024年，臺積電（TSMC）正式啟動2nm制程（N2）試產(chǎn)，每片晶圓的代工報價高達3萬美元，再次引發(fā)行業(yè)廣泛關(guān)注。最新數(shù)據(jù)顯示，得益于存儲芯片領域的技術(shù)優(yōu)化，臺積電2nm制程自去年7月在新竹寶山晶圓廠風險試產(chǎn)以來，良率從去年底的60%快速攀升至當前的90%（256Mb SRAM）。從3nm節(jié)點的初期投產(chǎn)經(jīng)驗看，良率爬坡是一大挑戰(zhàn)。但憑借3nm節(jié)點200萬片晶圓的量產(chǎn)經(jīng)驗，將2nm工藝開發(fā)周期壓縮至18個月，良率僅用9個月便從30%提升至60%，
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普林斯頓大學用AI進行無線芯片設計
- 為無線應用進行設計并非易事。頻率越高，信號的行為就越奇怪 - 您需要一位經(jīng)驗豐富的工程師來控制芯片的開發(fā)?；蛘吣褂?AI！普林斯頓是人工智能驅(qū)動的射頻集成電路設計支持（AIDRFIC）的三個研發(fā)快速啟動項目之一。Keysight Technologies 和德克薩斯大學奧斯汀分校 （University of Texas at Austin） 獲得了其他項目。獲得能夠跟上對無線應用日益增長的需求的熟練工程師是很困難的。該項目將使用 AI 的 LLM 和 ML 功能來設計芯片?！皫资陙?，導致技術(shù)突破的基
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Nvidia將Ada和SPARK引入無人駕駛汽車
- AdaCore 和 Nvidia 為安全關(guān)鍵型汽車軟件中的 Ada 和 SPARK 編程語言開發(fā)了開源參考流程，特別是對于無人駕駛汽車。該流程支持在 Nvidia DriveOS作系統(tǒng)之上更快地開發(fā) ISO26262 軟件。Nvidia 使用 SPARK 開發(fā)了具有 7m 行代碼的 DriveOS，以及基于其 DRIVE AGX 的硬件上的應用程序的認證流程。AGX-Orin 芯片基于 Ampere GPU 架構(gòu)和 ARM Cortex A78AE 內(nèi)核，被沃爾沃、梅賽德斯-奔馳、捷豹路虎、通用汽車、極氪
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初創(chuàng)公司的模擬AI承諾為PC提供強大功能
- Naveen Verma?在普林斯頓大學的實驗室就像一個博物館，展示了工程師們試圖通過使用模擬現(xiàn)象而不是數(shù)字計算來提高 AI 超高效的所有方法。一個工作臺上是有史以來最節(jié)能的基于磁記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡計算機。在另一個位置，您會發(fā)現(xiàn)一個基于電阻存儲器的芯片，它可以計算迄今為止任何模擬 AI?系統(tǒng)中最大的數(shù)字矩陣。Verma 表示，兩者都沒有商業(yè)前景。不那么仁慈的是，他實驗室的這一部分是一個墓地。多年來，Analog AI?一直吸引著芯片架構(gòu)師的想象力。它結(jié)合了兩個關(guān)鍵概念，這兩個概念
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AI可以以人類的方式學習語言
- Chalmers 研究人員深入研究了學習語言需要什么 - 人類和 AI 的經(jīng)驗教訓AI 代理之間的交流游戲?qū)W習了如何學習新語言以及如何理解人類如何學習語言。兩個代理必須相互討論發(fā)送和接收的顏色。在發(fā)送端，他的顏色由一個品種表示，接收代理的任務是找到屬于該品種的相應顏色。Chalmers 研究人員的結(jié)論是：自主學習語言的 AI 系統(tǒng)會開發(fā)出一種結(jié)構(gòu)與人類語言相同的語言。正如我們?nèi)祟愊蚯皫状藢W習一樣，AI 模型在利用年長親屬的知識時會變得更好。查爾姆斯理工大學和瑞典哥德堡大學的一項研究證明了這一點，該研究探
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使用生成式人工智能創(chuàng)建硬件原型
- 英國和荷蘭的一個項目正在使用大型語言模型（LLMs）來創(chuàng)建硬件設計，該項目稱之為對話式原型設計。雖然 LLMs 被廣泛用于開發(fā)代碼，但該項目正在探索它們?nèi)绾斡糜谟布軜?gòu)甚至 PCB 板布局。然而，開發(fā)硬件可能更復雜，特別是當使用傳感器和執(zhí)行器等設備時。對于小規(guī)?；虼笠?guī)模生產(chǎn)進行迭代可能需要相當多的時間和資源。該項目旨在使用大型語言模型（LLMs）進行“對話式原型設計”，這將允許開發(fā)人員和最終用戶與 AI 系統(tǒng)進行對話，以開發(fā)原型功能，并結(jié)合傳感和驅(qū)動。該項目由諾丁漢特倫特大學設計與創(chuàng)新教授拉斯·埃里克·霍
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人工智能可以像人類一樣學習語言
- 查爾姆斯大學的研究人員深入探究了學習語言所需的條件——為人類和 AI 提供了啟示兩個 AI 代理之間的通信游戲?qū)W習如何學習新語言以及如何理解人類學習語言的方式。在發(fā)送方，顏色由一個符號表示，接收代理的任務是找到屬于該符號的對應顏色。查爾姆斯大學的研究人員的結(jié)論：一個自主學習語言的 AI 系統(tǒng)會發(fā)展出與人類語言結(jié)構(gòu)相同的方式的語言。就像我們?nèi)祟悘那拜吥抢飳W習一樣，當 AI 模型利用前輩的知識時，它們會變得更好。這由瑞典查爾姆斯大學和哥德堡大學進行的一項研究所示，該研究探索了人類語言背后的機制，并為未來 AI
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聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)融合
- 2025研華嵌入式設計論壇上海站圓滿落幕：聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)融合。2025年5月29日，研華科技在上海漕河涇萬麗酒店成功舉辦了以“Edge Computing & Edge AI—技術(shù)創(chuàng)新，聚勢生態(tài)”為主題的嵌入式設計論壇。本次論壇匯聚了眾多行業(yè)專家及企業(yè)代表，共同探討Edge Computing與Edge AI領域的最新技術(shù)進展、創(chuàng)新應用及生態(tài)構(gòu)建。一、引領前沿技術(shù)，洞見未來趨勢論壇在研華科技嵌入式物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)群（中國）總經(jīng)理許杰弘先生
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人工智能能否使關(guān)鍵通信芯片的設計更簡單？
- 射頻集成電路（RFIC）對于提升通信能力至關(guān)重要——想想從 5G 網(wǎng)絡到 6G 的轉(zhuǎn)變——以及許多其他技術(shù)應用。但這些芯片的設計也非常困難。一個由多所大學組成的團隊，得到了行業(yè)領導者的深度參與，正在努力改變這一現(xiàn)狀。該團隊由德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員領導，計劃將人工智能融入射頻集成電路（RFIC）的設計過程中，以降低制造這些重要芯片的難度?！吧漕l集成電路的設計效率是一個大問題；在大多數(shù)情況下，設計單個芯片至少需要幾個月的時間，”德克薩斯大學奧斯汀分校 Cockrell 工程學院 Chandra 家庭
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NVIDIA、AMD「新款降規(guī)AI芯片」呼之欲出 直面川普H20禁令
- 晶片供應鏈透露，NVIDIA、超微（AMD）迅速調(diào)整降規(guī)設計，預計2025年7月起，將會推出新一波合規(guī)、可銷售往中國的AI GPU。據(jù)悉，NVIDIA暫命名為B20，而超威則是以Radeon AI PRO R9700等搶市，皆可支持DeepSeek等模型運行，目前中國客戶詢問度相當高，對于兩大廠營運不無小補。美國政府以國安之名收緊AI芯片禁令，拜登卸任前再釋出口三級管制，接著特朗普（Donald Trump）上任后，不僅立即啟動關(guān)稅大戰(zhàn)，嚴控洗產(chǎn)地、強勢落實美國制造目標等政策，再加碼限制NVIDIA的H2
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Nvidia 800VDC數(shù)據(jù)中心結(jié)構(gòu)
- 800Vdc 配電架構(gòu)將提供未來 AI 處理器所需的功率密度和轉(zhuǎn)換效率，同時最大限度地減少電源尺寸、重量和復雜性的增長，“TI 表示。Nvidia 的提議是在數(shù)據(jù)中心周邊將 13.8kVac 電網(wǎng)功率直接轉(zhuǎn)換為 800Vdc。英偉達表示，與使用 415Vac 將電力輸送到機架相比，800Vdc 將通過相同尺寸的配電導體傳輸?shù)碾娏υ黾?85%，該公司還預測，通過在每個機架內(nèi)從 AC-DC 轉(zhuǎn)換為 DC-DC 轉(zhuǎn)換，效率會提高——因為它計劃使用 1MW 機架。與英偉達合作開展該項目的其他公司包括：Infine
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NVIDIA 800V數(shù)據(jù)中心配電系統(tǒng)成形 功率芯片三雄拔頭籌
- 近日NVIDIA表示，未來將會采用新的800V高壓直流配電系統(tǒng)，替次世代數(shù)據(jù)中心供應電源。 而目前NVIDIA正式宣布一同合作開發(fā)電源解決方案的「功率芯片三雄」，分別為英飛凌（Infineon）、德州儀器（TI）及Navitas三家半導體業(yè)者?？梢源_定的是，這塊應用在設計上的難度非常高，且公司勢必得需要具備足夠完整且多元的解決方案，才能夠協(xié)助NVIDIA達成這個新目標，雖然NVIDIA勢必會對更多功率半導體廠商張開雙臂，但未來這個最高階的新戰(zhàn)場，初步來看，就是首波功率芯片三雄會占據(jù)絕對優(yōu)勢。據(jù)了解，NVI
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歷史十大高被引論文
- 微軟研究人員在2015年人工智能會議上提交的一篇論文《用于圖像識別的深度殘差學習》，迅速攀升至歷史百大榜單第5名（WoS、Dimensions和Scopus數(shù)據(jù)庫排名中位數(shù)分析）?！队糜趫D像識別的深度殘差學習》已經(jīng)成為21世紀以來被引用次數(shù)最多的論文。該論文的作者提出了深度殘差學習（ResNet）架構(gòu)，突破性地解決了深層神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中的信號衰減問題，使網(wǎng)絡層數(shù)達到前所未有的深度，并在2015年贏得圖像識別競賽。ResNet不僅成為深度學習發(fā)展的重要里程碑，也為后續(xù)的AI突破 —— 如AlphaGo、Alp
- 關(guān)鍵字： 圖像識別 ResNet AI ChatGPT
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歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對nvidia ai enterprise的理解，并與今后在此搜索nvidia ai enterprise的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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