隨著AI等技術的飛速發展，英特爾以領先的產品與計算技術，不斷定義和重塑個人計算的邊界。通過持續強化x86架構的領導地位，并托其龐大的用戶基礎與繁榮生態，英特爾持續推進核心產品技術與制程工藝的創新，為用戶帶來更加智能的體驗。在近期舉辦的英特爾客戶端解決方案論壇上，英特爾中國區客戶端與平臺銷售業務部總經理宗曄表示：“AI時代，英特爾不僅以前瞻性的視角和深厚的技術積累，全面引領AI PC時代的到來，同時也一如既往地支持生態建設。我們不僅是這一創新浪潮的推動者，更是生態系統的核心構建者——通過創新的產品和技術推動
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隨著AI計算深入終端，存儲系統面臨數據實時吞吐、小數據塊隨機讀寫及復雜環境可靠性等多重挑戰。在此背景下，江波龍以mSSD為高速核心存儲介質，通過定制硬件、固件、可靠性標準與熱插拔設計，衍生出全新存儲形態與品類——行業首款AI Storage Core。該創新產品已率先通過公司旗下國際高端消費類存儲品牌Lexar雷克沙發布，以高達4TB的存儲容量、高傳輸效能及熱插拔設計，為AI終端設備提供高性能、高可靠性、高靈活性的存儲解決方案，同時開辟了端側AI存儲的全新技術路徑。?基于mSSD高速存儲介質拓展
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前OpenAI聯合創始人和首席科學家、GPT的關鍵締造者伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever），在最近的深度訪談中揭開了當前AI研究最刺痛的真相：Scaling Law這條路還能繼續走，但絕不會通向AGI。他還指出，今天的模型再強，泛化能力也遠遠配不上其參數量和Benchmark的分數，甚至遠遜于人類。這次訪談最為關注的論點是，Ilya認為目前主流的路線已經明顯遇到瓶頸，AI的擴展（Scaling）時代已經終結。其實在NeurIPS 2024上，他就曾預言“預訓練的終結”，但這一次他更加明確：我
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據英偉達稱，BlueField-4 DPU搭載64核Grace CPU和ConnectX-9 SuperNIC，“設計用于驅動AI工廠的作系統”，預計明年發布時計算量將是BlueField-3的六倍。英偉達周二表示，計劃將其Grace CPU和ConnectX-9 SuperNIC集成到下一代BlueField-4 DPU，為未來AI數據中心帶來800 Gbps的網絡吞吐量，實現高性能推理。BlueField-4旨在卸載并加速服務器主機CPU的網絡、存儲和安全工作負載，預計明年將在英偉達Vera Rubi
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更多客戶、更多設備、更多技術和更高性能——這才是定制的真正所在硅正朝著前進。雖然摩爾定律仍在運作，定制化正迅速成為推動數據基礎設施變革、創新和性能的引擎。越來越多的用戶和芯片設計師正在擁抱這一趨勢，如果你想了解定制技術的前沿，最值得研究的芯片是數據中心的計算設備，即驅動AI集群和云的XPU、CPU和GPU。到2028年，定制計算設備將占550億美元的收入，占市場的25%。為該細分市場開發的技術將滲透到其他細分市場。以下是Marvell的三項最新創新：多芯片封裝與RDL中介器通過縮小晶體管實現性能和功耗提升
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協包光學（CPO）將在提升網絡性能、效率和能力方面發揮根本性作用，尤其是在AI系統的擴展結構中。實現這些優勢還需要對計算和交換資產在數據中心中的設計和部署方式進行根本性變革。Marvell正與設備制造商、電纜專家、互聯公司及其他相關方合作，確保在客戶準備好采用CPO時，交付CPO的基礎設施能夠隨時準備就緒。推動CPO的趨勢人工智能對帶寬的無盡需求以及銅的物理限制推動了對CPO的需求。網絡帶寬每兩到三年翻一番，隨著帶寬增加，銅線覆蓋范圍顯著減少。與此同時，數據中心運營商正急于提升每瓦和機架的性能。CPO通過
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人工智能就是關于二分法的。針對訓練和推理工作負載，開發了不同的計算架構和處理器。在過去兩年里，規模擴大和規模擴展網絡逐漸出現。很快，存儲也會有同樣的變化。人工智能基礎設施的需求促使存儲公司開發SSD、控制器、NAND等技術，這些技術經過微調以支持GPU——重點是更高的IOPS（每秒輸入輸出作數）以進行AI推斷——這將與CPU連接硬盤的技術有根本不同，后者更關注延遲和容量。這次驅動分岔很可能也不會是最后一次;預計還會看到針對訓練或推理優化的硬盤。與其他技術市場一樣，這些變化由人工智能的快速增長以及同樣快速提
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最近有報道稱蘋果和高通正在招聘具備嵌入式多芯片互連橋（EMIB）專業知識的工程師，這表明英特爾的封裝技術正在重新獲得動力——部分原因是臺積電產能的緊縮。據《商業時報》報道，這一轉變表明英特爾的先進封裝解決方案正越來越多地進入智能手機SoC和AI ASIC客戶的關注范圍。臺積電芯片潛在戰略合作伙伴值得注意的是，報告還提到芯片制造商表示，英特爾正加大對先進封裝市場的關注，未來甚至可能引進臺積電制造的芯片用于下游封裝——這將標志著英特爾代工雄心的顯著擴展。《商業時報》指出，英特爾擁有一個關鍵優勢：在美國本土擁有
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光子量子芯片被廣泛視為實現光學量子信息技術實際部署的關鍵路徑。當今主流光子量子芯片通常依賴通過非線性光學過程生成的概率單光子源，但光子的某些概率特性會導致發射效率較低，并使多光子量子比特的制備極具挑戰性。相比之下，固態原子具有原子狀的兩能級結構，能夠實現確定性且高效的單光子發射——這是芯片上多光子量子比特生成的理想基礎。然而，固態量子發射器面臨重大障礙，包括非均勻譜展寬和缺乏高效的混合集成技術，限制了其在大規模片上集成和量子網絡中的潛力。為應對這些挑戰，中國科學院上海微系統與信息技術研究院（SIMIT）聯
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越來越大的中介體成本上升，激發了對面板級制造的新興趣，而多年來由于芯片行業為改變格式所需的巨大集體努力，這一過程一直拖沓。多家公司正在開發自己的工藝，盡管目前尚無商業生產。而一個由日本Resonac領導的新財團Joint3正尋求加快這些努力。目前尚不清楚這場事件最終將如何發展。這種轉變的規模令人望而生畏。制造更大尺寸的中間體需要新設備和工藝，這些中間體的線間距比現有基材工藝更細，所有這些都需要微調，以確保足夠的良率以支持這些投資。UMC高級套件主管Pax Wang表示：“需要大量生產太陽能板或有機中介器，
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專家們在桌上：半導體工程召集了一群專家，討論一些AI工作負載如何更適合設備端處理，以實現穩定性能、避免網絡連接問題、降低云計算成本并確保隱私。小組成員包括Frank Ferro，他是該組織的團體主管。硅Cadence的解決方案組;愛德華多·蒙塔涅斯，副英飛凌PSOC邊緣微控制器與邊緣AI解決方案、物聯網、無線及計算業務總裁兼負責人;Keysight高級總監Alexander Petr;Raj Uppala，市場營銷與合作伙伴高級總監硅Rambus的知識產權;西門子EDA中央人工智能產品經理Niranjan
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無論芯片設計師和架構師采用何種工藝技術或目標市場，電壓和功率完整性正變得越來越關鍵和具有挑戰性。各種特征不均地爭奪電流，增加了工程師們需要理清的約束和可能的交互，以確保可靠性。這些問題包括電壓轉換挑戰、不同技術節點中低壓與高壓特性的混合，以及因工作負載和使用情況而變化的熱量管理。一般來說，晶體管越多，對電流的需求越大。問題在于需求不穩定，可能導致電壓下降和電源完整性問題，因為SoC或多芯片組件中的多個設備試圖同時抽取電流。更高的電流需求可能導致導線和器件失效，而現代芯片晶體管數量增加和更高工作頻率的加劇了
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為了跟上英偉達的 DGX AI 工作站臺式機，能夠連接以處理更大規模的 AI 模型，蘋果釋放了 Thunderbolt 5 Mac 作為“AI 集群”的能力，準備支持萬億參數模型。蘋果不希望讓像英偉達這樣的競爭對手在人工智能競賽中占據先機。為了保持競爭力，它讓現有支持Thunderbolt 5的Mac能夠相互連接，形成更先進的“AI集群”，實現雙聯AI模型處理，類似于英偉達最近發布的DGX產品。蘋果對英偉達DGX的回應？當然是Mac。這對蘋果來說并非未知領域，但這是首次使用Thunderbolt 5。該功
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在AI服務器需求激增的背景下，HBM和AI加速器等關鍵組件自然供應短缺。但高速計算競賽帶來了新的挑戰——尤其是減少材料損失。在這股推動中，曾經被低調的“玻璃纖維面料”，特別是T-glass，正逐漸成為主要贏家。行業流行詞如“低DK”、“低CTE”、“T玻璃”和“玻璃纖維織物”如今無處不在——但它們到底意味著什么呢？隨著玻璃纖維織物供應短缺和價格飆升，這對人工智能市場有何影響？為什么玻璃纖維織物突然變得重要玻璃纖維織物是一種由細玻璃纖維紗線制成的織物，因其絕緣性、耐熱性和卓越的強度而備受推崇。它是銅包層壓板
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特爾酷睿Ultra 9 200H系列煥新能力：120B MoE大模型，智能感官覺醒；支持120GB超大可變共享顯存，英特爾酷睿Ultra 285H拓展端側AI新境界
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