「自研芯片」共找到 1613 篇相关文章
揭秘超节点，AI算力需要“统一的语言”
AI大模型热潮带动算力行业发展，中国AI芯片崛起，但单颗芯片算力不足、不同设备沟通有障碍成行业难题。华为发布“超节点”架构与“灵衢”技术，搞出“算力普通话”，目标是让算力系统更高效、灵活、省钱。
从日志学习到风洞验证：构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段，将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层，形成完整闭环，推动智算集群稳定性建设升级。
LeCun在Meta的最后一篇论文
LeCun于11月11日提交最新论文《LeJEPA：无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》，当天其离职Meta消息曝光。论文提出LeJEPA自监督学习方法，解决表示崩溃问题，还回顾了JEPA架构发展，虽毁誉参半，但LeCun将继续推进世界模型工作。
求稳的安全IP，安谋科技如何守正出奇？｜甲子光年
12月24日，安谋科技推出新一代SPU IP——“山海” S30FP/S30P，给出面向高性能计算芯片的全栈安全解决方案。该方案从硬件IP层、软件中间件到云端服务构建一栈式安全防护体系，有五大核心亮点。
新一代Mac mini搭载M6开售！M5 Ultra也来了
苹果更新Mac mini和Mac Studio，带来M6、M5 Ultra芯片。M6是苹果首颗2nm制程M系列芯片，M5 Ultra为四晶粒封装SoC。苹果用四个档位搭建桌面Mac本地AI算力梯队，8月27日预购，9月22日发售。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
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。
“国产英伟达”沉浮：经历欠薪、二度创业
本文讲述了从 2018 年起，一支人才“梦之队”投身国产 GPU 芯片创业。先后成立中天恒星和砺算科技，却都遭遇资金问题。砺算科技正在流片的 G100 号称对标英伟达，但其资金困境使其未来充满未知，也反映了芯片创业市场现状。
CIO 正在抛弃 AI 生码率：一场关于什么才算产研提效的实践复盘
阿里云CIO蒋林泉团队复盘AI时代产研组织效能提升实践。指出多数企业用AI停于工具替换，AI生码率等指标存误区。介绍团队从多方面重构产研组织，如左移质量测试等，还提出新岗位与框架，分享对工具、组织和人的见解。
库克清空弹夹！2nm，韬定律，最强AI电脑
库克退休前火力全开，苹果发布首款2nm制程芯片M6和最强M系芯片M5 Ultra，塞进新款Mac。M6让Mac mini AI性能暴涨，M5 Ultra性能强悍，能跑大模型。但因内存短缺，高内存版限购且供货晚，价格也涨了。