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大模型市場，不止帶火HBM
- 近日，HBM 成為芯片行業(yè)的火熱話題。據(jù) TrendForce 預測，2023 年高帶寬內(nèi)存（HBM）比特量預計將達到 2.9 億 GB，同比增長約 60%，2024 年預計將進一步增長 30%。2008 年被 AMD 提出的 HBM 內(nèi)存概念，在 2013 年被 SK 海力士通過 TSV 技術(shù)得以實現(xiàn)，問世 10 年后 HBM 似乎真的來到了大規(guī)模商業(yè)化的時代。HBM 的概念的起飛與 AIGC 的火爆有直接關(guān)系。AI 服務器對帶寬提出了更高的要求，與 DDR SDRAM 相比，HBM 具有更高的帶寬和更
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AI熱潮下，芯片制造商將芯片堆疊起來，就像搭積木
- 7月11日消息，人工智能熱潮推動芯片制造商加速堆疊芯片設計，就像高科技的樂高積木一樣。業(yè)內(nèi)高管稱，這種所謂的Chiplet（芯粒）技術(shù)可以更輕松地設計出更強大的芯片，它被認為是集成電路問世60多年以來最重要的突破之一。IBM研究主管達里奧·吉爾（Darío Gil）在接受采訪時表示：“封裝和Chiplet技術(shù)是半導體的未來重要組成部分?！薄跋啾扔趶牧汩_始設計一款大型芯片，這種技術(shù)更加強大?！比ツ辏珹MD、英特爾、微軟、高通、三星電子和臺積電等科技巨頭組成了一個聯(lián)盟，旨在制定Chiplet設計標準。英偉達，
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SiFive：RISC-V的發(fā)展勢不可擋，RISC-V也可以高性能！
- RISC-V，作為一個新生的精簡指令集的開源指令架構(gòu)，自2010年誕生之日起，就開始逐漸被業(yè)界所關(guān)注。RISC-V指令架構(gòu)摒棄了ARM指令架構(gòu)中很多冗余的部分，使得核非常的簡潔高效，同時它又是開源的，所以使得CPU核設計愛好者有了一個公共的平臺，深入理解CPU核的指令設計和擴展。由于其后發(fā)優(yōu)勢，RISC-V采用了固定大小的指令長度，并且指令的數(shù)目相對較少。這種設計簡化了處理器的設計和實現(xiàn)，同時提供了更好的性能和能效。同時，RISC-V 提供了可選的指令擴展，如浮點指令集、向量指令集和多核處理器指令集，這使
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馬斯克預測：特斯拉全自動駕駛將在今年實現(xiàn) 對AI深度變化感到擔憂
- 7月6日，特斯拉創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克在2023年世界人工智能大會上發(fā)表演講，預測L4至L5級別的全自動駕駛將在今年年末實現(xiàn)。他表示特斯拉已經(jīng)接近實現(xiàn)沒有人類干預的全自動駕駛狀態(tài)，并強調(diào)全自動駕駛的實用性和增加汽車使用率。馬斯克同時表示特斯拉對于與其他汽車制造商分享和許可自動駕駛技術(shù)非常感興趣。此外，他再次強調(diào)人工智能的復雜性，認為生成式人工智能對人類文明產(chǎn)生深刻影響，但也呼吁對全面人工智能保持擔憂并進行監(jiān)管。值得一提的是，馬斯克對中國表達了贊賞，相信中國在人工智能領(lǐng)域?qū)⒕邆鋸姶竽芰?。馬斯克發(fā)言摘
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經(jīng)濟學家：得益于AI行業(yè)繁榮 舊金山就業(yè)崗位已恢復38%
- 7月7日消息，在經(jīng)歷長達數(shù)月的裁員之后，今年5月份美國舊金山科技行業(yè)加大了招聘力度，部分原因要得益于人工智能行業(yè)的繁榮。根據(jù)舊金山市最新的就業(yè)數(shù)據(jù)，今年5月份，舊金山和鄰近的圣馬特奧縣科技行業(yè)增加了2800個就業(yè)崗位。舊金山首席經(jīng)濟學家泰德·伊根(TedEgan)表示，這些新招聘的雇員意味著，自2022年底科技行業(yè)開始大規(guī)模裁員以來，當?shù)鼐蜆I(yè)崗位已經(jīng)恢復了38%。伊根說：“今年股市中的大科技企業(yè)股票表現(xiàn)尤其好，特別在舊金山，這往往是招聘回暖的領(lǐng)先指標。”他預計，鑒于人工智能行業(yè)正在產(chǎn)生“巨大熱度”，其在就
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勢不可擋:AI Everywhere掀起一場影響深遠的科技大變革
- 科技行業(yè)遇到了一個開創(chuàng)性時刻：憑借企業(yè)高管和董事會的額外青睞、顯而易見的效果以及驚人的普及速度，生成式AI正在成為一種完全不同以往的新科技。本文將聚焦于生成式AI（GenAI）的迅速崛起及其對科技公司的影響以及與AI技術(shù)相關(guān)的基本問題。GenAI——開創(chuàng)科技新未來上線短短七個月，GenAI即令全球各地的科技和商業(yè)領(lǐng)袖們?yōu)橹毮?，浮想?lián)翩，甚至擔心害怕。為之矚目這項技術(shù)將對生產(chǎn)力水平和利潤率產(chǎn)生怎樣的影響在高管們看來是顯而易見。布魯金斯學會預測，未來10年，GenAI有望將生產(chǎn)率和產(chǎn)出提高18%。浮想聯(lián)翩G
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谷歌更新隱私政策 明確在用網(wǎng)上公共數(shù)據(jù)訓練AI
- 7月6日消息，谷歌更新后的隱私政策表明，諸如Bard和Cloud AI等各種人工智能服務可能是用谷歌從網(wǎng)上抓取公共數(shù)據(jù)進行訓練的。本周一，谷歌更新了隱私政策。其中提到Bard、Cloud AI以及谷歌翻譯等人工智能服務可能使用了收集到的公共數(shù)據(jù)。谷歌發(fā)言人克里斯塔·馬爾登(Christa Muldoon)表示，“我們的隱私政策一直是透明的，谷歌使用來自開放網(wǎng)絡的公開信息來訓練語言模型，從而提供谷歌翻譯等服務?！薄白罱淮胃轮皇钦f明像Bard這樣的新服務也在內(nèi)。我們將隱私原則和保障措施納入人工智
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5G+AI 如何引領(lǐng)新一輪數(shù)智變革，這場展會給出了答案
- 2023 年上海世界移動通信大會（MWC 上海）已經(jīng)落幕，但是大會期間行業(yè)巨頭們關(guān)于移動通信和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的討論依舊令人回味。參加今年 MWC 上海的朋友相信會有感觸，AI、特別是 AIGC 可以說占盡風頭，此外云電腦、云手機、XR、裸眼 3D 等技術(shù)的展示，也讓人印象深刻。而其實大部分備受關(guān)注的技術(shù)創(chuàng)新展示，背后都離不開一項關(guān)鍵的基礎技術(shù)，那就是 5G。當下，5G 技術(shù)還在持續(xù)演進，并于 AI 等前沿技術(shù)交織融合，賦能數(shù)字化變革，從而將我們帶入萬物智能互聯(lián)的新時代。5G+AI 究竟如何變革我們的世界？我
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三星秀肌肉：從 8 英寸到 2 納米 GAA 工藝，為 100 多位合作伙伴代工
- IT之家 7 月 5 日消息，三星近日在韓國首爾舉辦了 Samsung Foundry / SAFE Forum 活動，公布了進一步加強 AI 半導體生態(tài)系統(tǒng)的代工戰(zhàn)略。圖源：三星三星在 SAFE 論壇上，宣布已經(jīng)和 100 多家伙伴建立了緊密的合作關(guān)系，并展示了 PDK Prime 解決方案，建立了從 8 英寸到尖端的 2 納米 GAA 工藝的尖端產(chǎn)品設計基礎設施，助力客戶共同走向成功。圖源：三星三星展示的 PDK Prime 解決方案中，進一步增強了 PDK 的易用性，幫助客戶設計高效的產(chǎn)品
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國產(chǎn)AI芯片之爭才剛剛開始
- 近日，芯片巨頭 AMD 推出全新 AI GPU MI300 系列芯片，與英偉達在 AI 算力市場展開競爭。AMD 首席執(zhí)行官蘇姿豐介紹稱，MI300X 提供的高帶寬內(nèi)存（HBM）密度是英偉達 H100 的 2.4 倍，HBM 帶寬是競品的 1.6 倍。華爾街分析師也普遍認為，AMD 的這款芯片將對目前掌握 AI 芯片市場逾八成份額的英偉達構(gòu)成有力挑戰(zhàn)，這款 MI300X 加速器，有望替代英偉達的同類產(chǎn)品。然而，市場對本次新品的反響似乎并不熱烈。截至隔夜收盤，AMD 股價下跌超 3.6%，被挑戰(zhàn)的英偉達不跌
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中國團隊推出世界首顆 AI 全自動設計 CPU“啟蒙 1 號”：無人工干預，性能堪比 486
- IT之家 6 月 30 日消息，據(jù)《半導體產(chǎn)業(yè)縱橫》報道，中科院計算所等機構(gòu)用 AI 技術(shù)設計出了世界上首個無人工干預、全自動生成的 CPU 芯片 —— 啟蒙 1 號。該 CPU 基于 RISC-V 的 32 位架構(gòu)，其相比于 GPT-4 目前能夠設計的電路規(guī)模大 4000 倍，性能與 Intel 486 系列 CPU 相當，可運行 Linux 操作系統(tǒng)?！?圖源中科院計算所論文這是全球首個無人工干預、全自動生成的 CPU 芯片，65nm 工藝，頻率達到了 300MHz，相關(guān)研究論文已經(jīng)在今年
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11 分鐘訓完 GPT-3，英偉達 H100 橫掃 MLPerf 8 項基準測試，下一代顯卡 25 年發(fā)布
- 最新 MLPerf 訓練基準測試中，H100 GPU 在所有的八項測試中都創(chuàng)下了新紀錄！如今，NVIDIA H100 幾乎已經(jīng)統(tǒng)治了所有類別，并且是新 LLM 基準測試中使用的唯一 的 GPU。3,584 個 H100 GPU 群在短短 11 分鐘內(nèi)完成了基于 GPT-3 的大規(guī)?；鶞蕼y試。MLPerf LLM 基準測試是基于 OpenAI 的 GPT-3 模型進行的，包含 1750 億個參數(shù)。Lambda Labs 估計，訓練這樣一個大模型需要大約 3.14E23 FLOPS 的計算量。11 分鐘訓出
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