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ai risc-v 文章 最新資訊

排擠、內(nèi)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(yīng)都是:“???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
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AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)或?qū)⑦M(jìn)入“無交換機(jī)”時代

  • 在當(dāng)今數(shù)字化時代,人工智能(AI)技術(shù)的飛速發(fā)展正在重塑各個領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施,其中包括支撐AI運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以交換機(jī)為核心,構(gòu)建了層級化的數(shù)據(jù)傳輸路徑。然而,隨著AI大模型訓(xùn)練規(guī)模的爆炸性增長,這種傳統(tǒng)架構(gòu)正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。大模型訓(xùn)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(xùn)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(wù)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(wù)器的
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IAR開發(fā)平臺升級Arm和RISC-V開發(fā)工具鏈

  • 全球領(lǐng)先的嵌入式軟件解決方案供應(yīng)商IAR正式發(fā)布其旗艦產(chǎn)品的重大更新版本:Arm開發(fā)工具鏈v9.70和RISC-V開發(fā)工具鏈v3.40,大幅提升了IAR開發(fā)平臺在性能、安全性和自動化方面的能力,助力汽車、工業(yè)、醫(yī)療和物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)中的敏捷、可擴(kuò)展嵌入式應(yīng)用。為應(yīng)對嵌入式系統(tǒng)日益增長的復(fù)雜性,全新的IAR開發(fā)工具鏈支持云端許可、CI/CD管道集成和多種架構(gòu)的開發(fā)。隨著Arm和RISC-V持續(xù)推動技術(shù)演進(jìn),IAR推出統(tǒng)一的開發(fā)平臺,提供高質(zhì)量且具安全保障的開發(fā)體驗(yàn)。新版本幫助客戶提升研發(fā)效率、降低研發(fā)成本、縮短
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英偉達(dá)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(dá)(NVIDIA)的首席科學(xué)家(CSO)比爾·戴利(Bill Dally)指出,美國對中國實(shí)施的人工智能(AI)技術(shù)相關(guān)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(dá)H20在內(nèi)的高性能計(jì)算芯片后,原本為英偉達(dá)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(qiáng)調(diào),雖然目前美國在AI硬件領(lǐng)域仍占有技術(shù)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_(dá)首席科學(xué)家Bill
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AI PC新突破 端側(cè)首次支持128K上下文窗口 實(shí)現(xiàn)2.2倍推理優(yōu)化

  • 端側(cè)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(cè)大模型首日上線,英特爾工程師聯(lián)合優(yōu)化實(shí)現(xiàn)2.2倍推理效率躍升;AI PC時代加速:面壁智能端側(cè)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(cè)性能體驗(yàn);英特爾銳炫B60聯(lián)合面壁MiniCPM 4.0,端側(cè)首次支持高達(dá)128K上下文窗口
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小米汽車業(yè)務(wù)虧損收窄,預(yù)計(jì)下半年實(shí)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(wù)虧損正在逐步收窄,預(yù)計(jì)將在今年第三到第四季度實(shí)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(wù)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(wù)收入為181億元,占智能電動汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務(wù)總營收的比例超97%,該項(xiàng)業(yè)務(wù)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(yù)算為35億元,雷軍稱該投入在行業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)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(dǎo)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(dá)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(lǐng)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(fēng)險試產(chǎn)以來,良率從去年底的60%快速攀升至當(dāng)前的90%(256Mb SRAM)。從3nm節(jié)點(diǎn)的初期投產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)看,良率爬坡是一大挑戰(zhàn)。但憑借3nm節(jié)點(diǎn)200萬片晶圓的量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn),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(xué)用AI進(jìn)行無線芯片設(shè)計(jì)

  • 為無線應(yīng)用進(jìn)行設(shè)計(jì)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(yàn)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(shè)計(jì)支持(AIDRFIC)的三個研發(fā)快速啟動項(xiàng)目之一。Keysight Technologies 和德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校 (University of Texas at Austin) 獲得了其他項(xiàng)目。獲得能夠跟上對無線應(yīng)用日益增長的需求的熟練工程師是很困難的。該項(xiàng)目將使用 AI 的 LLM 和 ML 功能來設(shè)計(jì)芯片?!皫资陙恚瑢?dǎo)致技術(shù)突破的基
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初創(chuàng)公司的模擬AI承諾為PC提供強(qiáng)大功能

  • Naveen Verma?在普林斯頓大學(xué)的實(shí)驗(yàn)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(jì)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(luò)計(jì)算機(jī)。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(jì)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(shí)驗(yàn)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(xué)習(xí)語言

  • Chalmers 研究人員深入研究了學(xué)習(xí)語言需要什么 - 人類和 AI 的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)AI 代理之間的交流游戲?qū)W習(xí)了如何學(xué)習(xí)新語言以及如何理解人類如何學(xué)習(xí)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(wù)是找到屬于該品種的相應(yīng)顏色。Chalmers 研究人員的結(jié)論是:自主學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)和瑞典哥德堡大學(xué)的一項(xiàng)研究證明了這一點(diǎn),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(xiàng)目正在使用大型語言模型(LLMs)來創(chuàng)建硬件設(shè)計(jì),該項(xiàng)目稱之為對話式原型設(shè)計(jì)。雖然 LLMs 被廣泛用于開發(fā)代碼,但該項(xiàng)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(fù)雜,特別是當(dāng)使用傳感器和執(zhí)行器等設(shè)備時。對于小規(guī)?;虼笠?guī)模生產(chǎn)進(jìn)行迭代可能需要相當(dāng)多的時間和資源。該項(xiàng)目旨在使用大型語言模型(LLMs)進(jìn)行“對話式原型設(shè)計(jì)”,這將允許開發(fā)人員和最終用戶與 AI 系統(tǒng)進(jìn)行對話,以開發(fā)原型功能,并結(jié)合傳感和驅(qū)動。該項(xiàng)目由諾丁漢特倫特大學(xué)設(shè)計(jì)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(xué)習(xí)語言

  • 查爾姆斯大學(xué)的研究人員深入探究了學(xué)習(xí)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(xí)如何學(xué)習(xí)新語言以及如何理解人類學(xué)習(xí)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(wù)是找到屬于該符號的對應(yīng)顏色。查爾姆斯大學(xué)的研究人員的結(jié)論:一個自主學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)一樣,當(dāng) 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(xué)和哥德堡大學(xué)進(jìn)行的一項(xiàng)研究所示,該研究探索了人類語言背后的機(jī)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(shè)計(jì)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(shè)計(jì)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(lǐng)域的最新技術(shù)進(jìn)展、創(chuàng)新應(yīng)用及生態(tài)構(gòu)建。一、引領(lǐng)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(shè)計(jì)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(luò)到 6G 的轉(zhuǎn)變——以及許多其他技術(shù)應(yīng)用。但這些芯片的設(shè)計(jì)也非常困難。一個由多所大學(xué)組成的團(tuán)隊(duì),得到了行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的深度參與,正在努力改變這一現(xiàn)狀。該團(tuán)隊(duì)由德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的研究人員領(lǐng)導(dǎo),計(jì)劃將人工智能融入射頻集成電路(RFIC)的設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)效率是一個大問題;在大多數(shù)情況下,設(shè)計(jì)單個芯片至少需要幾個月的時間,”德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校 Cockrell 工程學(xué)院 Chandra 家庭
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Aion Silicon贏得$12m RISC-V AI芯片設(shè)計(jì)

  • 英國芯片設(shè)計(jì)公司 Aion Silicon(前身為 Sondrel)贏得了一個 $12m 的項(xiàng)目,用于開發(fā)用于高性能計(jì)算 (HPC) 和人工智能 (AI) 應(yīng)用的 RISC-V 加速器。該項(xiàng)目涵蓋了從完整的 RTL 架構(gòu)和驗(yàn)證到可測試設(shè)計(jì)、物理實(shí)現(xiàn)和使用 RISC-V 開放指令集架構(gòu) (ISA) 和矢量擴(kuò)展在前沿節(jié)點(diǎn)上流片的所有設(shè)計(jì)工作,以加速 AI 工作負(fù)載。Aion 已經(jīng)從設(shè)計(jì)服務(wù)(例如最近的視頻芯片 ASIC 合同)轉(zhuǎn)變?yōu)樘峁┤轿环?wù)的芯片供應(yīng),包括與代工廠合作。它之前曾為“全球 HPC 競賽需要
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