7月18日消息，英國新創公司Spectral Compute近日推出了名為"SCALE"的GPGPU編程工具包，成功實現了英偉達CUDA軟件在AMD GPU上的無縫運行，有望打破NVIDIA在GPU計算領域的壟斷地位。CUDA是英偉達于2007年推出的并行計算平臺和編程模型，廣泛應用于高性能計算和深度學習等領域。由于其與英偉達GPU硬件的深度綁定，CUDA生態的豐富性使得其他廠商難以競爭。Spectral Compute的SCALE工具包通過兼容CUDA的工具鏈，使得開發者能夠在AMD
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NVIDIA CUDA軟件 AMD GPU
7 月 18 日消息，英偉達公司昨日（7 月 17 日）發布新聞稿，宣布全面轉向開源 GPU 內核模塊，后續版本將提供更強大、功能更全面的 GeForce 和 Workstation Linux 支持，并計劃最終完全取代閉源驅動程序。英偉達于 2022 年 5 月發布公告，宣布自 R515 驅動程序開始，在 GPL / MIT 雙許可證模式下發布開源 GPU 內核模塊。開發人員可以追蹤代碼路徑，了解內核事件調度如何與他們的工作負載交互，以更快地進行根本原因調試。此外，企業軟件開發人員現在可以將驅動程序無縫
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閉源驅動 英偉達 開源 GPU 內核模塊 Linux
DLSS 到底是什么，為什么每個人都在談論它？DLSS 值得嗎？本指南將幫助您了解為什么 DLSS 是一項如此出色的技術。視頻游戲和 PC 硬件中圖形保真度的進步始終是成正比的。NVIDIA 或 AMD 等 GPU 制造商發布了可以處理更苛刻圖形的新 GPU，這使得游戲開發人員能夠創建具有更高級圖形的游戲。 但是，隨著 NVIDIA 推出 DLSS（深度學習超級采樣），情況可能不再如此。借助這種獨特的 AI 技術，DLSS 可以顯著提高游戲的性能，而不會出現任何重大缺點，同時保持視覺質量。這聽起
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7 月 16 日消息，臺媒 Anue 鉅亨網本月 14 日報道稱，英特爾下代AI 與 HPC 用 GPU 芯片 Falcon Shores 將交由臺積電生產，目前已完成 Tape out 流片，明年底進入量產。具體來說，英特爾的 Falcon Shores GPU 將采用臺積電 3nm、5nm 先進制程制造，HBM 集成方面也將采用臺積電的 CoWoS-R 工藝。注：CoWoS-R 是一種完全以 RDL 層取代硅中介層，成本更低的 2.5D 封裝集成工藝，結構如下圖所示：▲ 圖源臺積電官網報道還指出，英特
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IT之家 7 月 16 日消息，AMD 官方已經確認，在 Zen 5 和 Zen 5c 之后，將會繼續推進高性能之旅，推出 Zen 6 和 Zen 6c 核心。AMD 目前仍未解鎖 Zen 5 和 Zen 5c 核心全貌，不過官方已經確定了下一代 Zen 架構核心方案，將用于臺式機、筆記本電腦、手持設備和服務器等設備上。工藝信息AMD 官方并未公布 Zen 6 和 Zen 6c 核心的細節，IT之家援引媒體報道，目前信息顯示 Zen 6 核心代號 Morpheus。在工藝方面，Zen 5 CPU
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AMD Zen 6 Zen 6c
7月16日消息，英特爾13/14代酷睿i9系列出現嚴重不穩定的情況，這讓很多消費者感到失望，隨后英特爾進行了回應，表示這種情況是與用戶主板和BIOS有關。曾制作以恐龍為主題的多人生存游戲《泰坦之路》的澳大利亞開發商Alderon Games宣布，其將把游戲所有服務器的CPU都換成AMD，因為“英特爾正在銷售有缺陷的CPU，特別是第13代和第14代型號。”Alderon Games表示，玩家已經向他們報告了多起英特爾第13代和第14代的數千次崩潰事件，并且官方專用的游戲服務器也不斷崩潰，曾導致整個服務器癱瘓
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自AMD官網獲悉，當地時間7月10日，AMD宣布通過全現金交易方式，以6.65億美元（約合人民幣48.31億元）收購歐洲最大的私人AI實驗室Silo AI。這筆收購預計于2024年下半年完成，Silo AI會成為AMD AI集團的一部分，而其首席執行官、聯合創始人Peter Sarlin將繼續領導團隊。據悉，此次收購Silo AI將幫助AMD改進基于AMD的AI模型的開發和部署，并幫助潛在客戶利用該公司的芯片構建復雜的AI模型。同時Silo AI還將加強AMD的軟件開發能力。據了解，Silo AI成立于2
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7月12日消息，近日中國科學院院士劉明公開表示，創新來自產業，走向產業對社會發展會有更多幫助。劉明表示，“在集成電路領域，10年前我們在三大頂會上很難看到中國的文章，但是現在中國已經做到了全球第一，但是我們好像針對一個規則把它弄透了，做好了，這種能力特別強。”“但在集成電路整個發展的歷程中，無論是新的器件結構，在產業上用的CPU、GPU等這樣一些架構，非常遺憾，沒有來自于大陸土生土長人的貢獻?！眲⒚髡f道。在劉明看來，非常多的創新來自于產業，如果大家能夠勇敢地走向產業，也許對這個國家的發展，對整個社會的發展
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源自臺積電2016年之InFO（整合扇出型封裝）的FOWLP（扇出型晶圓級封裝）技術，伴隨AMD、輝達等業者積極洽談以FOPLP（扇出型面板級封裝）進行芯片封裝，帶動市場對FOPLP（扇出型面板級封裝）關注。集邦科技指出，該應用將暫時止步于PMIC（電源管理IC）等制程成熟、成本敏感的產品，待技術成熟后才導入至主流消費性IC產品，AI GPU則要到2027年才有望進入量產。 集邦科技分析，FOPLP技術目前有三種主要應用模式，首先是OSAT（封裝測試）業者將消費性IC封裝從傳統方式轉換至FOPLP，其次是
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TrendForce集邦咨詢指出，自臺積電于2016年開發命名為整合扇出型封裝（InFO）的扇出型晶圓級封裝（FOWLP）技術，并應用于iPhone7
手機所使用的A10處理器后，專業封測代工廠(OSAT)業者競相發展FOWLP及扇出型面板級封裝（Fan-out Panel Level
Package, FOPLP）技術，以提供單位成本更低的封裝解決方案。自第二季起，超威半導體（AMD）等芯片業者積極接洽臺積電及OSAT業者以FOPLP技術進行芯片封裝，帶動業界對FOPLP技術的關注。根據全球市場
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7 月 4 日消息，根據經濟日報報道，在 AMD 之后，蘋果公司在 SoIC 封裝方案上已經擴大和臺積電的合作，預估在2025 年使用該技術。臺積電正在積極提高 CoWoS 封裝產能的同時，也在積極推動下一代 SoIC 封裝方案落地投產。AMD 是臺積電 SoIC 的首發客戶，旗下的 MI300 加速卡就使用了 SoIC+CoWoS 封裝解決方案，可將不同尺寸、功能、節點的晶粒進行異質整合，目前在位于竹南的第五座封測廠 AP6 生產。臺積電目前已經整合封裝工藝構建 3D Fabric 系統，其中分為 3
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從復雜的算法交易和交易前風險評估到實時市場數據傳輸，當今領先的交易公司、做市商、對沖基金、經紀商和交易所都在不斷追求最低時延的交易執行，以獲得競爭優勢。AMD與全球領先的高級交易和執行系統提供商Exegy合作，取得了創世界紀錄的STAC-T0基準測試結果，實現了最低 13.9 納秒 ( ns ) 的交易執行操作時延。相比此前的記錄，這一結果可令 tick-to-trade 時延至多降低 49%，是迄今為止發布的最快 STAC-T0 基準測試結果1。此前的最高速度記錄為 24.2 納秒，同樣來自采用 AMD
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英偉達（NVIDIA）恐受到法國反壟斷監管機關的指控，「非英偉達陣營」同唱凱歌，UALink（Ultra Accelerator Link）聯盟及UXL基金會兩大陣營反撲，將大幅提升專用ASIC開發力度，相關硅智財可望獲得多方采用。法人指出，臺廠受惠晶圓代工領導地位，ASIC、IP布局完整，搶搭非輝聯盟崛起列車。 半導體業者表示，ASIC大廠創意、智原、巨有科技，硅智財M31、力旺，及神盾集團積極布局該領域。神盾年初以約當47億元價值并購新創IP公司干瞻，旗下安國、芯鼎也同步搶進ASIC市場。GPU在AI
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精打細算的游戲玩家很少愿意在顯卡上花費超過 200 美元，這使得這個價格范圍對于售出的 GPU 數量非常重要。在過去的幾年里，AMD和Nvidia都沒有為這個市場發布新卡，因此選擇有限，很少有人會進入我們的最佳顯卡列表。RTX 3050 和 RX 6600 這兩款達到理想預算價位的 GPU 將相互對抗，進行 GPU 對決。RTX 3050 于 2022 年初首次亮相，是 Nvidia 的最終 RTX 30 系列 SKU 之一。這張卡最初以 249 美元的價
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在人工智能計算架構的布局中，CPU 與加速芯片協同工作的模式已成為一種典型的 AI 部署方案。CPU 扮演基礎算力的提供者角色，而加速芯片則負責提升計算性能，助力算法高效執行。常見的 AI 加速芯片按其技術路徑，可劃分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三大類別。在這場競爭中，GPU 憑借其獨特的優勢成為主流的 AI 芯片。那么，GPU 是如何在眾多選項中脫穎而出的呢？展望 AI 的未來，GPU 是否仍是唯一解呢？GPU 如何制勝當下？AI 與 GPU 之間存在著密切的關系。強大的并行計算能力AI 大模型
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