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AMD,作为全球知名的处理器制造商,以其强大的CPU和FPGA技术,在高性能计算(HPC)领域取得了显著的成绩。本文将探讨AMD如何利用其技术优势,推动HPC领域的进步。 首先,AMD的CPU技术是其HPC领域的核心竞争力。其新一代Ryzen系列CPU以其出色的性能和功耗效率,赢得了市场的广泛认可。这些CPU在处理大规模并行计算任务时,如分子模拟、数据分析和图像处理等,表现出色。此外,AMD的Epyc服务器CPU也因其强大的性能和出色的稳定性,成为了HPC集群的首选。 然而,单一的CPU技术并
随着科技的飞速发展,高性能计算(HPC)已成为当今科研、工业制造、医疗健康和金融等众多领域的关键驱动力。在这个领域,半导体解决方案的重要性日益凸显,尤其在优化系统性能、降低功耗和提升能源效率等方面。在这个背景下,Genesys以其独特的半导体解决方案在高性能计算领域独树一帜。 Genesys的半导体解决方案主要聚焦于提升计算设备的性能和效率,其关键技术包括先进的芯片设计和优化算法。这些技术旨在提高计算设备的运算速度、降低能耗,并优化系统资源分配,以适应各种复杂的高性能计算任务。 首先,Gene
MICROCHIP微芯半导体,作为全球领先的半导体供应商之一,凭借其在通信和计算市场的卓越解决方案,正在改变全球电子产业的发展轨迹。该公司以其深厚的专业技术,丰富的产品线,以及卓越的客户服务,赢得了全球客户的广泛赞誉和信任。 在通信市场,MICROCHIP微芯半导体提供了一系列高性能的微处理器和微控制器,这些产品以其卓越的性能,低功耗,高可靠性,以及易于集成等特点,成为了通信设备制造商的首选。无论是5G基站,还是物联网设备,MICROCHIP微芯半导体的产品都发挥着至关重要的作用。 在计算市场
DRAM存储容量计算:从物理结构到容量公式 一、DRAM的物理组织结构 DRAM,全称动态随机存取存储器,是计算机内存中的主要存储器,也是现代电子设备中不可或缺的一部分。理解DRAM的物理组织结构对于计算其存储容量至关重要。 在DRAM中,存储单元并非直接以位形式进行存储,而是以位宽和行地址数、列地址数的乘积进行存储。对于一个给定的存储单元,其位宽(也称为数据总线宽度)直接决定了该存储单元能够存储的数据量。例如,一个具有8位宽的存储单元可以存储8位的数据,即一个字节。 二、DRAM的存储单元和
AI芯片也被称为AI加速器或计算卡,即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前,AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法,但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能,但它们通常更昂贵。 AI芯片该使用什么方法原理去实现,仍然众说纷纭,这是新技术的特点,探索阶段百花齐放,这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关,即AI的基础理论方面仍然存在
在数字化浪潮中,5G 边缘计算正如潮水般汹涌而至。AI 领域的领军人物 Sam Altman 在达沃斯论坛呼吁,在 AI 快速发展的背景下,我们迫切需要一场能源革命。这不仅提醒了我们 AI 发展过程中来自能源的挑战,也引发了对可持续发展与技术进步之间平衡的深思。 全球 5G 边缘计算市场将迎来爆发式增长,2028 年市场价值突破千亿美元 最新研究显示,全球 5G 边缘计算市场正处于飞速增长阶段。预计到 2028 年,市场复合年增长率将达到 51%,市场价值将从 2022 年的 111.82 亿
在过去的二十年中,移动计算技术的迅猛发展使智能手机崭露头角,成为主流的移动智能终端。虽然科技不断进步,智能手机所面临的可视空间受限、交互单一等局限问题仍待突破。随着传感器技术的提升、空间感知技术和虚拟现实增强技术的演进,“空间计算技术”应运而生,这为下一代移动平台,特别是XR智能终端的发展带来新的前景。 虹软科技从标定、感知、交互和视觉呈现等方向全方位创新,构建了一套完整的空间计算技术,为下一代移动平台,尤其是XR智能终端在空间感知、视觉呈现、人机交互以及数字内容方面的发展提供强有力的支持。
近日,长江计算以公开挂牌形式引入战投,成功募集5亿元人民币。参与竞标的投资者中,包含国开、越秀、武创投及光大都对其表示关注。 据报道,此次融资将推动长江计算的业务快速成长,相关战投资本也将在业务协同、产业赋能、品牌增值和资源整合等多个层面上助力其实现百亿级发展目标,跻身中国自主计算机产业领导地位。 2020年,由中国信通院科技集团主导的国产计算力产业布局落地,长江计算科技应运而生,致力于建设国产计算机产业标杆企业。 自成立以来,长江计算的业务规模呈现强劲增长势头,产品已广泛应用于通信、金融、数
苏格兰爱丁堡赫瑞瓦特大学的科学家们发现了一种强大的新方法来编程光学电路,这对未来技术的交付至关重要,例如不可破解的通信网络和超快量子计算机。 实验物理学家、赫瑞瓦特工程与物理科学学院物理学教授Mehul Malik教授解释道:“光可以携带大量信息,用光而不是电计算的光电路被视为计算技术的下一个重大飞跃。但随着光电路变得越来越大、越来越复杂,它们更难控制和制造,这可能会影响它们的性能。我们的研究展示了一种替代的、更通用的光电路工程方法,使用自然界中自然发生的过程。” Mehul Malik教授和
光计算研究始于20世纪60年代,但受到当时应用范围有限以及电子计算技术快速发展的影响,光计算处理器未能成功迈向商用。时过境迁,人工智能(AI)飞速发展,以ChatGPT为代表的大语言模型所展现的强大能力引发全球关注,紫东太初、悟道、混元、文心、通义、盘古、言犀等一大批千亿级乃至万亿级参数的国产大模型不断涌现,大有引发新一轮科技与产业变革之势。 高性能大模型拥有庞大参数规模、要求海量数据高效处理和高速传输,即使是当前最先进的电子计算平台也开始出现计算、存储和传输的瓶颈。大模型的创新发展和迭代,离