- 一、算力與智能的大背景當前，我們正處于兩個“ Scaling Law”激烈碰撞的時代。一個是摩爾定律的Scaling Law，就是摩爾定律，大家的看到的共識就是摩爾定律從2015年開始就已經顯著放緩了，也就意味著單位芯片面積上能提供的性能增量變得越來越小。但是我們感受到，芯片的性能還是在快速上升的，最主要的原因必然就是單顆芯片的面積變得越來越大。與此同時，我們看到了另外一個Scaling Law，大模型的Scaling Law，為把芯片做大，把算力做高提供了直接動機。大模型的Scaling Law發現的關
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DPU AI網絡
- Credo Technology Group Holding Ltd是一家提供安全可靠高速連接方案的科創型企業，今日正式發布其高性能、低功耗Bluebird 數字信號處理器（DSP），用于1.6 Tbps光模塊。該突破性技術實現高能效的單通道224 Gbps PAM4數據傳輸，為解鎖業界最前沿 GPU芯片的強大算力提供關鍵支撐。下一代 AI 網絡對網絡帶寬、時延、可靠性、能效方面有著更為嚴苛且極致的要求。許多現有的1.6T 光模塊存在功率過高的問題，導致在部署時面臨冷卻與電力供應的挑戰，限制了1.6T技術
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Credo AI網絡 光DSP
- 如果企業擁有數據中心，需要關注的是人工智能（AI）技術可能很快就會部署到數據中心。無論AI系統是一個聊天機器人，還是橫跨多個系統的自動化流程，亦或是對大型數據集的有效分析，這項新技術都有望加速和改善許多企業的業務模式。然而，AI的概念也可能會令人產生困惑和誤解。是德科技的這篇文章旨在探討有關AI網絡如何工作以及該技術面臨的獨特挑戰等五個方面的基本問題。?GPU相當于AI計算機的“大腦”簡單來說，AI計算機的大腦就是圖形處理器（GPU）。過去，人們可能聽說過中央處理器（CPU）是計算機的大腦。GP
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AI網絡 是德科技
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