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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江波龍 存儲 mSSD AI
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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AI AGI Scaling 預訓練
硅安全傳統上側重于密碼學，包括加固加密加速器和保護密鑰存儲。在系統芯片（SoC）設計中，這種方法不夠。SoC將多個組件，如核心、內存和第三方IP塊集成到一個芯片上。這種集成引入了硬件層面的漏洞，這些漏洞并非針對加密算法本身。相反，這些威脅利用芯片的物理實現和架構結構。對于系統架構師和工程師來說，了解這些漏洞至關重要。那么，這些非密碼風險究竟存在于哪里？這些擔憂可分為三大類：側信道攻擊、故障注入攻擊和架構隔離缺陷。側通道攻擊側信道攻擊（SCA）被動利用硬件在運行過程中產生的非預期信息泄漏。這種泄漏可能包括功
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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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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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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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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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物聯網規模持續擴張，但工程師仍需應對一系列復雜挑戰：標準碎片化、嚴苛的功耗與空間限制，以及性能與成本之間的持續權衡。不過，新一代無線系統級芯片（SoC）正逐步破解這些難題。Silicon Labs 首席技術官 Daniel Cooley 表示，這類物聯網芯片整合了無線連接、計算與安全功能，能降低硬件復雜度，縮短從工廠嵌入式傳感器到智能家居設備等各類產品的上市時間。“最終，所有無線應用都將具備一定程度的處理能力，” 他在上個月于得克薩斯州奧斯汀舉行的 Silicon Labs 2025 年 Works Wi
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思科正式推出全新集成邊緣計算平臺 —— 統一邊緣平臺（Cisco Unified Edge），該平臺專為在數據生成地直接運行實時人工智能推理和智能主體工作負載而設計。公司在圣地亞哥舉辦的合作伙伴峰會上發布了這一系統，并將其定位為企業級人工智能規模化部署的核心基石。此次發布凸顯了邊緣計算架構在應對快速增長的人工智能工作負載方面的關鍵作用，尤其適用于分布式工業、零售、醫療和電信環境。將數據中心級人工智能推向邊緣隨著人工智能的使用從集中式模型訓練轉向實時推理，組織發現傳統數據中心架構難以跟上。思科表示，人工智能
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據市場研究機構 ABI 研究公司發布的最新報告顯示，到 2030 年，全球物聯網天線出貨量有望迎來回升，預計將達到 130 億件。此前，受疫情后續影響與通脹壓力的雙重沖擊，消費市場與工業市場均受波及，該領域曾經歷一段增長放緩期，而此次預測意味著行業將開啟復蘇態勢。這一預測凸顯出人工智能驅動的設計工具與新一代無線通信標準正重塑物聯網硬件行業。在歐洲互聯設備領域快速擴張的背景下，這些關鍵領域的進展將對行業內的設計、采購及部署策略產生深遠影響。全球發展態勢與區域市場特征ABI 研究公司預測，截至 2030 年，
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最近，復旦大學與邵新實驗室聯合研究團隊，由彭周鵬和鮑文中帶領，在二維半導體集成電路領域取得了又一項全球領先的突破——開發出全球首個使用晶圓級二維半導體材料制造的現場可編程門陣列（FPGA）。研究結果發表在《國家科學評論》上。據樂誠發布，該芯片利用二維半導體材料實現低功耗運行、可重構性和高可靠性，為下一代智能計算和航天電子提供了新的硬件解決方案。FPGA集成了約4000個晶體管，標志著二維半導體從簡單邏輯電路向復雜可重構功能系統的歷史性飛躍。與團隊早期的“Infinity”芯片——全球首款基于二維半導體材料
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人工智能清潔與設施管理機器人企業 Primech AI Pte.Ltd.（"Primech AI"）近日宣布，公司已正式簽署租賃協議，其自主浴室清潔機器人 Hytron將部署于新加坡一處軍營，為營區帶來更高效、更綠色的清潔與衛生管理方式。此次合作不僅是Primech AI在公共機構領域的又一重大突破，也標志著大型設施管理向智能化邁出的重要一步。Hytron以人工智能驅動、全自主作業為核心，能夠在高人流量、多班次使用的環境中保持高標準衛生表現，同時減少對人力的依賴、降低長期運營成本，并支
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