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今年,Nvidia和AMD在AI芯片市场展开激烈竞争,AMD的MI300A系列产品自本季度起正式批量投放市场,备受用户青睐;为了应对挑战,Nvidia计划推出升级版AI芯片。同时,台积电坐拥英伟达、AMD两大巨头订单,无疑是这场竞逐中的最大胜利者。据行业预测,Nvidia和AMD今年AI芯片出货量累计将达到至少100万颗至多150万颗,为台积电的先进制程承接订单注入强大动力。 对于客户与订单动态,台积电始终保持沉默。然而,其总裁魏哲家去年底在供应链管理论坛上明确表示,尽管面临高通胀和成本上升等
NVIDIA和AMD在2024年竞相发力人工智能(AI)加速器市场,据估计双方将联合向台积电订购约150万颗高端AI芯片,从而推动台积电进一步扩大其先进封装产能。投行预测,中国台湾的相关设备厂商如弘塑、辛耘、钛昇以及万润将充分利用这一机会,今年的出货量有望随季度增长。 据早前报道,NVIDIA的高端AI芯片H200和GH200以外,明年还将推出B100和GB200等下一代产品。同时,AMD今年主推的AI加速器已有MI300A、MI300X等成功出货,客户数量众多,表明AMD将从明年开始全力提升
岁末年初之际,电子发烧友网策划的《2024半导体产业展望》专题,收到数十位国内外半导体创新领袖企业高管的前瞻观点。此次,电子发烧友特别采访了e络盟大中华区销售总经理黄学坚,以下是他对2024年半导体市场的分析与展望。 e络盟大中华区销售总经理 黄学坚逆境下的创新,扩充半导体库存面对2023年遇到的各种挑战,尤其是技术关键推动力的半导体行业,由于全球经济衰退和消费者需求减弱,出现了一定程度的下滑。根据Gartner的数据,2023年半导体营收会下降3.6%。这一严峻的经济形势对企业来说无疑具有挑
电子发烧友网报道(文/莫婷婷)2023年,在消费电子市场需求放缓时,可穿戴设备市场在下半年开始进入稳定复苏状态,实现稳定的缓慢增长。市场调查机构 IDC 发布 2023 年第三季度中国可穿戴设备市场报告显示,该季度国内市场出货量为 3470 万台,同比增长 7.5%。市场向好的背后,是技术的持续迭代。与此同时,为了获得更大的市场份额,终端厂商也在想尽办法提升竞争力。电子发烧友网整理了2023年可穿戴设备市场的发展情况,包括AI大模型、卫星通信、UWB技术等给可穿戴设备带来的变化。一、AI技术渗
来源:学术头条 作者:Davide Castelvecchi 我们可以将其称为未来计算的复仇者联盟。将两个科技界最热门的术语——机器学习和量子计算机结合起来,就形成了量子机器学习(quantum machine learning)。就像《复仇者联盟》的漫画书和电影将一群超级英雄集结起来,形成了一个梦幻团队,这一组合很可能会吸引大量关注。但无论在科技还是小说领域,制定一个好的情节都是至关重要的。 如果量子计算机能够以足够大的规模制造出来,那么通过利用亚原子世界的独特属性,它们有望比普通数字电子技
英特尔前副总裁Arun Subramaniyan被任命为Articul8的首席执行官。 1月3日,英特尔宣布了其在人工智能领域的最新动作:它正在成立一家致力于生成式人工智能的独立公司。这家名为Articul8 AI的公司是与专注于数字资产管理公司DigitalBridge Group合作成立的。 英特尔高管没有透露该安排的财务细节,包括该交易的估值或英特尔在这家新企业中保留的多数股权。该组织将以独立的董事会运作,英特尔将继续作为股东。 英特尔在企业人工智能安全领域的新冒险 英特尔前副总裁 Ar
华邦电子将在2024年继续强化其市场地位,通过技术创新和市场适应力,在全球存储解决方案市场保持领先。 成立于 1987 年的华邦电子,是全球领先的半导体存储解决方案提供商。华邦电子的主要产品线包括利基型动态随机存取内存(DRAM)、行动内存、编码型闪存和 TrustME 安全闪存,广泛应用于通讯、消费性电子、工业以及车用电子和计算机周边领域。 华邦电子 DRAM 产品市场地位,来源:Omida 专注利基市场 NOR Flash 全球排名第一 华邦电子拥有自己的制程、产能和晶圆厂,是一家真正的
谷歌推出全新的 Google AI SDK,旨在简化将其至今表现最好的 Gemini Pro 模型集成到 Android 应用程序中。使用最新的 SDK,开发者无需构建和管理自己的后端基础设施。 据谷歌表示,Gemini Pro 是他们最好的模型,具备广泛的文本和图像推理能力。Gemini Pro 运行在谷歌的数据中心,可通过 Gemini API 访问。谷歌称,使用 Gemini 最简单的方法是使用 Google AI Studio,这是一个基于 Web 的工具,可用于在浏览器中进行原型设计
通常最受欢迎的硬件是到处都卖光的手机或游戏机,但今年似乎科技行业的每个人都愿意等待数月并花费大量现金购买您可能永远不会看到的产品:Nvidia 公司的 H100 人工智能加速器。 英伟达的芯片可以说已经成为推动人工智能繁荣的最关键技术。H100 拥有 800 亿个晶体管,是训练支持 OpenAI 的 ChatGPT 等应用程序的大型语言模型的首选主力,并帮助 Nvidia 主导了 AI 芯片市场。 但由于对 H100 的渴望如此强烈,而且竞争对手 Advanced Micro Devices
摘要 人工智能芯片通常使用 SRAM 存储器作为缓冲器(buffers),其可靠性和速度有助于实现高性能。然而,SRAM 价格昂贵,需要大量的面积和能耗。以前的研究曾探讨过用非易失性存储器等新兴技术取代 SRAM,因为非易失性存储器具有快速读取内存和单元面积小的特点。尽管有这些优势,但非易失性存储器的写入内存访问速度慢、写入能耗高,因此在需要大量内存访问的人工智能应用中,非易失性存储器的性能无法超越 SRAM。一些研究还将 eDRAM 作为一种面积效率高的片上存储器进行了研究,其存取时间与 S