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聯(lián)想與英偉達(dá)合作，推出全新混合 AI 解決方案
- IT之家 3 月 19 日消息，當(dāng)?shù)貢r間 3 月 18 日，全球 AI 盛會 GTC（GPU Technology Conference）2024 于圣何塞會議中心正式開幕，聯(lián)想集團與英偉達(dá)在會上宣布合作推出全新混合人工智能解決方案。聯(lián)想表示，此次合作將“幫助企業(yè)和云提供商獲得在人工智能時代成功所需的關(guān)鍵的加速計算能力，將人工智能從概念變?yōu)楝F(xiàn)實”。聯(lián)想混合解決方案已經(jīng)針對運行 NVIDIA AI Enterprise 軟件進(jìn)行了優(yōu)化，官方表示能夠?qū)崿F(xiàn)“安全、受支持且穩(wěn)定的生產(chǎn)級”AI，聯(lián)想還將為
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AI數(shù)據(jù)中心，正值風(fēng)口
- 人工智能（AI）已成為主流。隨著 OpenAI 的 ChatGPT 等解決方案的推出，在一夜之間贏得了數(shù)億用戶，人工智能模型也不再在后臺「低調(diào)」工作。相反，它已經(jīng)占據(jù)了舞臺的中心。沒有數(shù)據(jù)中心，AI 產(chǎn)業(yè)就無法正常發(fā)展。如今的 AI 數(shù)據(jù)中心，真香了嗎？下一個爆火的風(fēng)口數(shù)據(jù)中心是用于在網(wǎng)絡(luò)上傳遞、加速、展示、計算和存儲數(shù)據(jù)信息的物理場所，主要應(yīng)用于對數(shù)據(jù)計算和儲存有較大需求的組織。一個完整的數(shù)據(jù)中心由數(shù)據(jù)中心 IT 設(shè)備和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)成。數(shù)據(jù)中心 IT 設(shè)備主要包括連接器（光纖、光模塊）、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（
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IBM + X-POWER + 源卓微納：以AI會友，共創(chuàng)制造業(yè)智能化故事2.0
- "極致數(shù)字化"的時代已然拉開帷幕，全新水平的復(fù)雜數(shù)據(jù)和生成式 AI 的"化學(xué)效應(yīng)"，正在加速提升自動化工作流的智能水平，幫助企業(yè)擁有更廣泛且有競爭力的業(yè)務(wù)影響，同時通過實時洞察和決策來加速和擴展企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)型的議程。據(jù)IBM 商業(yè)價值研究院近期針對全球范圍內(nèi)2,000 多名首席級高管開展的一項AI和自動化調(diào)研的洞察報告顯示，在生成式 AI 采用和數(shù)據(jù)主導(dǎo)式創(chuàng)新領(lǐng)域處于前沿的企業(yè)已經(jīng)收獲了巨大的回報，其年凈利潤要比其他組織高出 72%，年收入增長率要高出
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'一個芯片超越一個小型GPU數(shù)據(jù)中心'：又一家AI芯片公司想挑戰(zhàn)Nvidia以GPU為中心的世界 - Taalas想要擁有超級專業(yè)化的AI芯片
- 多倫多AI芯片初創(chuàng)公司Taalas以5000萬美元的資金從隱匿中現(xiàn)身，并立志顛覆由Nvidia主導(dǎo)的以GPU為中心的世界。Taalas由Ljubisa Bajic、Lejla Bajic和Drago Ignjatovic創(chuàng)立，他們之前都來自Tenstorrent（Grayskull的創(chuàng)建者）。Taalas正在開發(fā)一種自動流程，能夠快速將任何AI模型 - 變壓器、SSM、Diffusers、MoEs等 - 轉(zhuǎn)化為定制硅。該公司聲稱，由此產(chǎn)生的Hardcore Models比它們的軟件對應(yīng)物效率高1000倍。
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Rebellions尋求成為首家大規(guī)模生產(chǎn)人工智能芯片以支持語言模型的韓國初創(chuàng)企業(yè)
- 在位于首爾南部的一座辦公大樓里，一打芯片并排放在架子上，每個芯片旁邊都有自己的電風(fēng)扇來降溫。這些名為ATOM的芯片是韓國初創(chuàng)企業(yè)Rebellions開發(fā)的最新神經(jīng)處理單元（NPU），目標(biāo)是擁有多達(dá)70億個參數(shù)的人工智能模型。它們的性能正在進(jìn)行測試，并與同一樓層上另一個房間里的幾個Nvidia的A100 GPU進(jìn)行比較。作為下一代人工智能芯片，NPU是針對同時進(jìn)行矩陣運算進(jìn)行優(yōu)化的處理器，意味著它們在深度學(xué)習(xí)方面比通用中央處理單元（CPU）和圖形處理單元（GPU）更進(jìn)一步。2020年由五名韓國工程師共同創(chuàng)立
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人工智能開創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)安全新紀(jì)元：2024 年預(yù)測
- 近幾年來，人工智能 (AI) 一直是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的賭注，但大型語言模型 (LLM) 的廣泛采用使 2023 年成為尤其令人興奮的一年。事實上，大型語言模型已經(jīng)開始轉(zhuǎn)變網(wǎng)絡(luò)安全的整個格局。然而，它也產(chǎn)生了前所未有的挑戰(zhàn)。一方面，大型語言模型使處理大量信息變得容易，讓每個人都可以利用人工智能。大型語言模型可以為管理漏洞、防止攻擊、處理警報和響應(yīng)事故提供驚人的效率、智能和可擴展性。另一方面，攻擊者也可以利用大型語言模型來提高攻擊效率，利用大型語言模型引
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AI視覺軟件在打印機零部件檢測中的應(yīng)用
- 在現(xiàn)代制造業(yè)中，打印機的零部件裝配是一個復(fù)雜而關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。由于零部件種類繁多，傳統(tǒng)的人工視覺檢測方式難以滿足高效率、高準(zhǔn)確性的需求。漏裝、反裝、錯裝等問題可能導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量缺陷，影響生產(chǎn)效率。因此，引入AI視覺軟件進(jìn)行自動化檢測成為提高裝配過程質(zhì)量的一種創(chuàng)新解決方案。1. 目前的漏檢率在傳統(tǒng)的人工檢測環(huán)節(jié)，由于人工疲勞、視覺差異等因素，漏檢率相對較高，導(dǎo)致一些裝配缺陷未能及時發(fā)現(xiàn)。根據(jù)過去的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的人工檢測漏檢率約為5%。2. AI視覺檢測原理AI機器視覺系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，主要基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（
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NPU是什么？為何它是開啟終端側(cè)生成式AI的關(guān)鍵？
- 生成式AI變革已經(jīng)到來。隨著生成式AI用例需求在有著多樣化要求和計算需求的垂直領(lǐng)域不斷增加，我們顯然需要專為AI定制設(shè)計的全新計算架構(gòu)。這首先需要一個面向生成式AI全新設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)，同時要利用異構(gòu)處理器組合，比如中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)。通過結(jié)合NPU使用合適的處理器，異構(gòu)計算能夠?qū)崿F(xiàn)最佳應(yīng)用性能、能效和電池續(xù)航，賦能全新增強的生成式AI體驗。正如在工具箱中選擇合適的工具一樣，選擇合適的處理器取決于諸多因素，將增強生成式AI體驗。異構(gòu)計算的重要性生成式AI的多樣化要求和
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聚焦AI，探析邊緣智能新動向，研華AI on Arm合作伙伴會議開啟報名！
- 研華Arm人工智能合作伙伴會議將于3月28日于上海古井假日酒店召開，此次會議將匯集芯片廠家和軟件生態(tài)合作伙伴，共同探討Arm平臺的AI技術(shù)創(chuàng)新及服務(wù)升級，開拓邊緣智能在多行業(yè)全方位的應(yīng)用機會。議程一覽：上午主會場：邊緣運算未來趨勢 迎接新興產(chǎn)業(yè)應(yīng)用新時代下午分會場1：硬件設(shè)計構(gòu)建AI可靠基礎(chǔ)下午分會場2：軟件服務(wù)助力AI應(yīng)用落地演講嘉賓：本次活動邀請到來自高通，瑞芯微，Hailo，瞰瞰智能，微軟，麒麟，海華為各位帶來關(guān)于生態(tài)伙伴AI技術(shù)的新成果分享和落地應(yīng)用經(jīng)驗。活動亮點：●? ?與業(yè)
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替代國產(chǎn)與支持AI，這個春天MCU看點滿滿
- 又是一年春來到，我們展望各種電子元器件未來市場之時首選的還是MCU，雖然話題度不如GPU和處理器，但真要較真出貨量，GPU+手機AP一年也賣不出MCU一個月的銷量。不管是電系工程新生還是電子開發(fā)菜鳥，入門的第一課多半還是數(shù)字控制。 躲不開的AI話題 不管是ChatGPT，還是最新的Sora，生成式AI進(jìn)一步擴展了AI賦予了整個產(chǎn)業(yè)未來遐想的邊界，我們現(xiàn)在無法預(yù)見AI硬件的天花板，但我們可以很篤定AI硬件最接地氣的非MCU莫屬，或者說只有下沉到MCU端的AI應(yīng)用，才能真正做到普世而非僅僅普適。雖然言必稱AI
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Arm Neoverse 新動態(tài)助推基礎(chǔ)設(shè)施AI應(yīng)用表現(xiàn)
- 隨著人工智能 (AI) 滲透到教育、就業(yè)、制造、醫(yī)療和交通等領(lǐng)域，AI 正在改變經(jīng)濟發(fā)展和Arm的日常生活，Arm 構(gòu)建了全球應(yīng)用最為普及的 CPU 架構(gòu)，在多個領(lǐng)域的技術(shù)革新中發(fā)揮主導(dǎo)作用，影響了世界各地人們的日常生活。AI技術(shù)的光明前景讓算力資源開始逐漸向AI應(yīng)用需求傾斜，甚至在最近一兩年新配置的算力基礎(chǔ)設(shè)施中如果沒有更好的AI應(yīng)用支持，可能會很快被市場所淘汰。Arm 高級副總裁兼基礎(chǔ)設(shè)施事業(yè)部總經(jīng)理 Mohamed Awad直言，Arm 是這一切變革的基石。 眾多國際知名的大型科技企業(yè)正基于 Arm
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AI視覺軟件在PCB板焊點檢測中的成功應(yīng)用
- 在電子制造行業(yè)中，保證PCB（Printed Circuit Board）板的焊點質(zhì)量至關(guān)重要，而AI視覺軟件的引入為這一領(lǐng)域帶來了革命性的變化。某電子制造廠一直致力于提高PCB板焊點的質(zhì)量，以確保最終產(chǎn)品的穩(wěn)定性和可靠性。然而，傳統(tǒng)的人工檢測方式效率低，且容易出現(xiàn)漏檢的問題，對于大規(guī)模生產(chǎn)來說顯然不夠可行。因此，該廠決定引入AI機器視覺系統(tǒng)，以提升焊點檢測的效率和準(zhǔn)確性。檢測原理AI機器視覺系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)算法，通過學(xué)習(xí)大量樣本數(shù)據(jù)來識別和分類不同類型的焊點。系統(tǒng)首先對PCB板進(jìn)行圖像掃描，然后通過神經(jīng)
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AI在工業(yè)控制方面的應(yīng)用
- 隨著第四次工業(yè)革命的不斷推進(jìn)，AI技術(shù)正逐漸成為工業(yè)系統(tǒng)不可或缺的一部分，且仍在不斷地推動著工業(yè)自動化向更高水平的智能制造轉(zhuǎn)型。AI在工業(yè)自動化領(lǐng)域的應(yīng)用，包括智能機器人、自動化生產(chǎn)線、智能物流、質(zhì)量控制、設(shè)備維護等，讓工業(yè)制造逐步實現(xiàn)從自動化到數(shù)字化、智能化的蛻變升級。在傳統(tǒng)視角中，工業(yè)控制似乎都是自動化的事情，和AI隔得相對較遠(yuǎn)。但當(dāng)前工業(yè)科技飛速發(fā)展，我們應(yīng)該重新認(rèn)識當(dāng)前的工業(yè)控制技術(shù)了。根據(jù)IFAC對工業(yè)技術(shù)影響力的調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于AI的控制在很多行業(yè)應(yīng)用已經(jīng)追趕、甚至超過了傳統(tǒng)的控制方法。在故
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OpenAI發(fā)文駁回馬斯克起訴，公布一系列郵件截圖強勢回應(yīng)
- 3月6日，OpenAI與埃隆·馬斯克（Elon Musk）之間的糾紛再度升級。OpenAI在官網(wǎng)發(fā)布《OpenAI and Elon Musk》一文駁回馬斯克訴訟，堅決反對馬斯克所有不實指控，并將采取法律手段維護公司的權(quán)益。OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧特曼（Sam Altman）和其他四位高管被列為文章的合著者，其中包括聯(lián)合創(chuàng)始人格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）和首席科學(xué)家伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）。OpenAI指出，馬斯克曾一度希望通過將其與特斯拉（Tesla）合并
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