「高性能计算」共找到 3858 篇相关文章
IC测试座与HBM：AI 时代幕后英雄
在AI技术飞速发展的当下，高性能计算芯片是关键，HBM作为AI芯片重要组成，其测试技术愈发重要。文章介绍了IC测试座与HBM在AI芯片中的应用、发展趋势，还提及HBM测试挑战及相关技术设备等内容。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。
太初元碁乔梁：AI算法已经跑到单芯片极限｜MEET2026
在量子位MEET2026智能未来大会上，太初元碁乔梁表示，当下AI算力需求指数级增长，超智融合成行业共识。单颗芯片性能成瓶颈，太初元碁设计PC link实现芯片互联，还分享了HPC+AI在多领域的落地实践。
纯CPU“踢开”GPU，中国超算九年后再登顶！
6月23日，国家超级计算深圳中心“灵晟”超算以2.19EFlops性能登顶全球超算TOP500榜单，这是世界首台超2EFlops的超算系统。它基于“灵鲲”平台，采用纯CPU设计，展现我国超算全栈自主可控能力。
百度0.9B参数模型登顶全球第一，聊聊PaddleOCR-VL背后的技术细节
百度PaddleOCR-VL模型仅0.9B参数，在OmniDocBench V1.5榜单获92.6分全球第一，在多能力维度达业界最佳，能处理109种语言。其采用两阶段架构，结合优质训练数据，实现高性能与低内存、快速度的平衡。
GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你
本文详细介绍了GPU工作原理及编程模式。它从图形渲染发展到GPGPU，NVIDIA推动其通用计算。还阐述了CPU/GPU异构架构，对比二者性能，介绍编译、加载、启动过程，以及GPU硬件架构、编程与执行模型，分析SIMD和SIMT。
成立 5 年最高估值超百亿，摩尔线程之后，又一家AI芯片独角兽争当“国产 GPU 第一股”
6月23日，沐曦集成电路IPO辅导完成，离A股上市更近一步。它成立于2020年，专注高性能GPU，产品应用广，还与书生・浦语3.0合作。虽曾被曝裁员，但已完成8轮融资。当下国产GPU厂商扎堆IPO，适配DeepSeek或带来机遇。
谷歌IMO金牌级Gemini 3深夜上线！华人大神挂帅，OpenAI无力反击
谷歌DeepMind推出IMO最强金牌模型Gemini 3 Deep Think，以2.5倍暴力性能碾压GPT - 5.1。它在多项基准测试表现出色，已在Gemini App上线。谷歌还将在新加坡组精英团队，由华人科学家Yi Tay率队。此外，Gemini 3 Pro使网页端市占率创新高。
一文读懂 NVIDIA B30 与 H20 的区别 ：参数、应用与国产替代全解析
本文解读英伟达B30与H20芯片差异，对比参数和应用场景。B30为中国市场定制，虽单卡性能逊于H20，但集群性价比高。还分析B30挑战及国产替代方案，指出其是美技术封锁2.0版本。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。