为AI加速而生 英特尔CPU能跑200亿参数大模型
实用化 AI 算力又升上了一个新台阶。在人工智能的应用领域,出现了一些让人始料未及的趋势: 很多传统企业开始选择在CPU平台上落地和优化AI应用。例如制造领域在高度精细且较为耗时的瑕疵检测环节,就导入了CPU及其他产品组合,来构建横跨"云-边-端"的AI 缺陷检测方案,代替传统的人工瑕疵检测方式...
实用化 AI 算力又升上了一个新台阶。在人工智能的应用领域,出现了一些让人始料未及的趋势: 很多传统企业开始选择在CPU平台上落地和优化AI应用。例如制造领域在高度精细且较为耗时的瑕疵检测环节,就导入了CPU及其他产品组合,来构建横跨"云-边-端"的AI 缺陷检测方案,代替传统的人工瑕疵检测方式...
亚马逊云科技首期创业加速器项目顺利收官。本期加速器中,全部30家入营初创企业均获得了亚马逊云科技提供的技术资源支持,助力他们加快生成式AI产品技术验证和落地。"亚马逊云科技创业加速器"是亚马逊云科技与28家创投与产业机构共同推出的、针对初创企业的深度赋能计划。首期创业加速器关注"AI赋能行...
★深度学习、机器学习、生成式AI、人工智能、大数据、高性能计算、ASIC、大模型训练、盘古大模型、CPU、GPU、L40S服务器、华为、英伟达、A100、H100、A800、H800、稳态微聚束、SSMB、清华 SSMB-EUV 光源、非线性动力学、AI芯片、ChatGPT、Transformer、自监督训练、高算力芯片、高粘性 CUDA、Graphco...
由ChatGPT掀起了新一轮AI(人工智能)的热潮还在持续。随着AI技术的爆炸式发展,AI在驱动各行各业的生产能力、生产效率从"量变到质变"的同时,正在成为本轮世界科技革命和产业变革的先导力量。根据麦肯锡的研究,生成式人工智能每年对全球经济的贡献将多达7.9万亿美元。包括OpenAI、Google、微软、英伟达...
提到外骨骼机器人,很多人就会立刻想到《机器侠》或者《流浪地球》中的场景,那种钢铁卫士英雄史诗般的画面,给人带来许多关于"如若穿戴高科技设备,就可以拥有超级能力、极限力量"的遐想。外骨骼机器人主要由机械骨架、控制中枢、驱动系统三大核心部件构成。在专注于外骨骼机器人领域10年之久的程天科技...
美国自然历史博物馆的海登天文馆太空展 "黑暗宇宙 "中的一张图片,突出了暗物质可能在我们的宇宙中无处不在的例子。在这幅来自一个详细的计算机模拟的画面中,黑色显示的复杂的暗物质细丝像蜘蛛网一样散落在宇宙中,而相对罕见的熟悉的重子物质团块则被染成了橙色。这些模拟结果与天文观测结...
是的,现在已有不少物理学家表示: 这项登上了 Science 封面的实验结果是孤证,还需要其他实验进一步确认。究其原因,还是这项实验所用数据的关键产出设备,在 2011 年就已经被关闭了。因此,费米实验室的研究人员可以说是使用了十年前的"过期"数据完成了这项实验。在这种情况下,如果最终得到的颠覆性的实...
实验材料由铯(Cs)、钒(V)、锑(Sb)三种材料组成(图自: Comin Laboratory / MIT)来自麻省理工学院的 Riccardo Comin 及其同事们,对 Kagome 材料的零能电子态 / 又称"费米表面"开展了可视化工作。扩展数据 - 1: 费米表面嵌套与 vHs 填充处 Kagome 晶格中的 2×2 电荷顺序在普通金属中,电子的行为,很像是...
10月28日开幕的英特尔On技术创新峰会(Intel Innovation),归根溯源重新拥抱广大开发者,强调对开发者社区的承诺,以及英特尔横跨软件和硬件的开发者至上的理念。在此次峰会期间,英特尔发布了最新产品、开发者工具和技术,强调对赋能开放生态系统的重视,确保开发者能够使用他们所青睐的开发工具和开发环境...
8月30日消息,近期三星在Hot Chips 33会议上展示了其在内存内处理(PIM)技术方面的最新进展。Hot Chips 33会议作为半导体行业的重要会议,每年都会有备受瞩目的微处理器和IC创新产品亮相。三星发布的信息包括,三星首次成功将基于PIM的高带宽存储器(HBM-PIM)整合到商用化加速器系统中,并扩大PIM应用范围...
随着开学季的到来,不少准大学生们对自己即将到来的大学生活充满了期待。在结束一天充实的学习之后,大学生们需要一些娱乐活动放松一下自己紧绷的神经。他们兴致勃勃地打开电脑或者手机,准备畅快淋漓地玩上一局游戏。但宿舍里严苛的网络环境所带来的无法加载、高延迟等情况却给他们泼了一盆冷水。这时...
当下最受欢迎的手机App是什么?相信十个人中有九个都会回答“短视频”。随着5G网络逐步落地,网络传输速度不再是瓶颈,加之手机拍摄素质不断提升,大众越来越热衷于通过视频的形式来进行自我表达。为了让用户更好地展现个性与审美,快手等短视频平台陆续上线了花样繁多的滤镜及特效功能,使得&ld...
作者 / 阿宝编辑 / 阿宝出品/阿宝1990前面有提到,自动驾驶等级每增加一级,所需要的芯片算力就会呈现十数倍的上升,L2级自动驾驶的算力需求仅要求2-2.5TOPS,但是L3级自动驾驶算力需求就需要20-30TOPS,到L4级需要200TOPS以上,L5级别算力需求则超过2000TOPS。上一章节特斯拉的算力是72TOPS,接下来介绍的...