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nvidia ai enterprise 文章 最新資訊

排擠、內訌 到底是什么讓Apple AI 起大早，趕晚集？

  • 今年的WWDC 2025看完了，相信有不少觀眾看完之后的反應都是：“啊？就這？”去年開始畫的Apple Intelligent大餅，一直到今年WWDC大餅還是沒徹底烙好。甚至，更有Apple 員工爆料稱，去年WWDC上演示的Apple Intelligent功能，只有全新的Siri喚醒動畫特效是真正做出來的，其他大部分效果更是連文件夾都沒有新建完成。全世界都看到Apple的AI做不好了，但沒人知道到底發(fā)生了什么。  知名Apple分析師 Mark Gurman 在外媒發(fā)出一篇長文，題為
  • 關鍵字： Apple  AI  Siri  

三星在 NVIDIA的12-Hi HBM3E驗證中再次失誤，重新測試定于9月進行

  • 隨著美光（爭奪 NVIDIA HBM 訂單的主要競爭對手）宣布已交付其第一批 12 層 HBM4 樣品，據(jù)報道，三星在 6 月份第三次嘗試通過 NVIDIA 的 HBM3E 12 層驗證時跌跌撞撞。據(jù)《商業(yè)郵報》援引證券分析師的話稱，該公司現(xiàn)在的目標是在 9 月進行重新測試。盡管 Deal Site 此前表示，三星的 12 層 HBM3E 已在 5 月通過了 NVIDIA 的裸片認證，但該產品仍需要進行全封裝驗證。另一方面，SR Times 表示，三星自去年下半年以來一直在提
  • 關鍵字： 三星  NVIDIA  12-Hi HBM3E  失誤  

AI網絡架構或將進入“無交換機”時代

  • 在當今數(shù)字化時代，人工智能（AI）技術的飛速發(fā)展正在重塑各個領域的基礎設施，其中包括支撐AI運行的網絡架構。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心網絡架構以交換機為核心，構建了層級化的數(shù)據(jù)傳輸路徑。然而，隨著AI大模型訓練規(guī)模的爆炸性增長，這種傳統(tǒng)架構正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。大模型訓練帶來了超密集的GPU/GPU通信需求。以目前主流的大語言模型為例，訓練過程中需要在數(shù)千甚至上萬張GPU之間頻繁交換海量數(shù)據(jù)。這些GPU之間的通信不再是傳統(tǒng)意義上的“服務器間通信”，而更像是“芯片間通信”。在這種情況下，數(shù)據(jù)中心已不再是簡單的“服務器的
  • 關鍵字： AI  網絡  架構  交換機  

英偉達CSO：美國AI禁令讓中國搶走大量AI研發(fā)人才

  • 美國芯片制造商英偉達（NVIDIA）的首席科學家（CSO）比爾·戴利（Bill Dally）指出，美國對中國實施的人工智能（AI）技術相關的出口限制措施，反倒讓中國獲得很大的發(fā)展空間。他透露，美國禁止向中國出口包括英偉達H20在內的高性能計算芯片后，原本為英偉達編寫程序的大量中國高端AI研究人才，如今大多在為華為工作。Dally他強調，雖然目前美國在AI硬件領域仍占有技術優(yōu)勢，但中國正通過人才儲備和國家戰(zhàn)略支持快速縮小差距。他直言：“如果不是美國的管制措施，華為不可能這么快崛起?！庇ミ_首席科學家Bill
  • 關鍵字： 英偉達  AI    

AI PC新突破 端側首次支持128K上下文窗口 實現(xiàn)2.2倍推理優(yōu)化

  • 端側AI里程碑：面壁大模型+英特爾酷睿Ultra首日協(xié)同優(yōu)化效率提升220%；面壁智能端側大模型首日上線，英特爾工程師聯(lián)合優(yōu)化實現(xiàn)2.2倍推理效率躍升；AI PC時代加速：面壁智能端側大模型適配酷睿Ultra，效率提升220%；推理速率提升2.2倍！面壁推出MiniCPM 4.0系列LLM模型，英特爾助力帶來端側性能體驗；英特爾銳炫B60聯(lián)合面壁MiniCPM 4.0，端側首次支持高達128K上下文窗口
  • 關鍵字： AI PC  推理優(yōu)化  面壁  英特爾  

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)內處于領先水平。最新推出的小
  • 關鍵字： 小米  智能電動汽車  AI  YU7  輔助駕駛  

臺積電2nm良率曝光

  • 在技術驅動型產業(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，每片晶圓的代工報價高達3萬美元，再次引發(fā)行業(yè)廣泛關注。最新數(shù)據(jù)顯示，得益于存儲芯片領域的技術優(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)點的初期投產經驗看，良率爬坡是一大挑戰(zhàn)。但憑借3nm節(jié)點200萬片晶圓的量產經驗，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%，
  • 關鍵字： 臺積電  2nm  AI  蘋果  晶圓  

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?，導致技術突破的基
  • 關鍵字： AI  無線芯片設計  

Nvidia將Ada和SPARK引入無人駕駛汽車

  • AdaCore 和 Nvidia 為安全關鍵型汽車軟件中的 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 架構和 ARM Cortex A78AE 內核，被沃爾沃、梅賽德斯-奔馳、捷豹路虎、通用汽車、極氪
  • 關鍵字： Nvidia  Ada  SPARK引入無人駕駛汽車  

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網絡計算機。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師的想象力。它結合了兩個關鍵概念，這兩個概念
  • 關鍵字： EnCharge AI  電容  半導體元件  模擬AI  

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 的經驗教訓AI 代理之間的交流游戲學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 研究人員的結論是：自主學習語言的 AI 系統(tǒng)會開發(fā)出一種結構與人類語言相同的語言。正如我們人類向前幾代人學習一樣，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
  • 關鍵字： AI  學習語言  

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如何用于硬件架構甚至 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，并結合傳感和驅動。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
  • 關鍵字： AI  智能計算  硬件設計  

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學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)展出與人類語言結構相同的方式的語言。就像我們人類從前輩那里學習一樣，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
  • 關鍵字： AI  智能計算，  

聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技術創(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領域的最新技術進展、創(chuàng)新應用及生態(tài)構建。一、引領前沿技術，洞見未來趨勢論壇在研華科技嵌入式物聯(lián)網事業(yè)群（中國）總經理許杰弘先生
  • 關鍵字： Edge Computing  Edge AI  研華  

人工智能能否使關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重要——想想從 5G 網絡到 6G 的轉變——以及許多其他技術應用。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
  • 關鍵字： 射頻芯片  人工智能  AI  
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