- 現在谷歌正在向多家公司實體銷售TPU。這是否意味著英偉達的AI處理器統治地位結束？
- 關鍵字：
TPU 谷歌 AI 英偉達
- ABLIC 推出了 一種用于汽車攝像頭的電源管理芯片，該芯片集成了三條電源軌，并針對空間受限的ADAS攝像頭模塊。 S-19560B 系列將兩個 DC-DC 轉換器和一個 LDO 組合在一個緊湊的封裝中，專為高達 16 V 輸入系統而設計。該設備可能為減少相機模塊的足跡提供了一條途徑，同時隨著駕駛員輔助和環視設計的相機數量的增加，保持熱和序列控制的可管理性。三通道PMIC專注于攝像模塊縮小S-19560B是ABLIC的首款PMIC，在HSNT-8（2030）封裝中集
- 關鍵字：
電源管理 芯片 散熱
- 歐盟委員會一直在就下一階段的歐盟芯片法案進行磋商，以支持整個地區的半導體生態系統。從德國的ZVEI到瑞典半導體和半歐洲的各個行業團體都為歐盟芯片法案2.0的磋商做出了貢獻，強調了第一法案中的關鍵差距和高度官僚化的過程，這減緩了實施速度。例如，最初的《芯片法》設立了處理器和半導體技術聯盟，該聯盟花了兩年多的時間才舉行了第一次會議，成員包括技能、供應鏈、PFAS和汽車工作組。聯盟于3月首次舉行會議，第二次會議于2025年11月舉行，專門討論該法的修訂。盡管如此，根據第一部法案的規定，到 2030 年預計將進行
- 關鍵字：
芯片 半導體 歐盟
- 在美國出口限制日益嚴格的背景下，中國正轉向創新的芯片架構以增強計算能力。據《南華早報》報道，這一策略——將成熟節點芯片與新穎系統設計結合——旨在縮小與英偉達的性能差距。《南華早報》援引中國半導體工業協會副會長魏少軍的話稱，14納米邏輯芯片結合高性能內存和先進計算架構，可能接近英偉達4納米AI訓練處理器的能力。他進一步強調，他提出的框架建立在“完全本土的供應鏈”之上。Wei的方法聚焦于“軟件定義近內存計算”，即利用3D混合鍵合將14nm邏輯芯片與18nm DRAM堆疊。報告補充說，近內存計算使處理器更靠近內
- 關鍵字：
芯片 英偉達
- 最近，英偉達遇到了新的挑戰，谷歌打磨已久的自研處理器TPU+Jupiter網絡構建的AI體系開始斬獲AI大客戶訂單。從技術上，谷歌體系的走紅源于大模型逐漸成熟之后，訓練的需求開始被推理需求超越，大模型迭代速度的減緩以及AI商業化進程加速，通用型AI芯片的成本效率不再明顯。這時候就需要處理效率更高，更節能同時最重要的更省錢的AI推理和服務體系。當AI還處在野蠻生長時代，開源開放的架構最適合不羈的天才們施展自己的才能，但當AI成為一門生意，成本效益就需要成為追求開放自由的枷鎖。這一切的轉變遭遇了一個有趣的轉折
- 關鍵字：
Google TPU NVIDIA
- 富士康，英偉達最大的供應鏈合作伙伴之一，據報道已接到谷歌TPU周邊AI集群的訂單，這標志著這家中國臺灣制造商的重大轉變。富士康將發布NVIDIA的AI服務器和谷歌的TPU機架，在游戲雙方同時進行游戲毫無疑問，圍繞ASIC的熱議，尤其是在谷歌最新Ironwood TPU平臺發布之后，已經變得越來越主流。更重要的是，據傳谷歌的TPU正處于多家公司即將采用的邊緣，其中著名的品牌是Meta。這就是為什么TPU正在演變成一個面向外部采用的平臺。根據臺灣經濟日報報道富士康已收到谷歌TPU計算托盤的訂單，并將與谷歌的“
- 關鍵字：
富士康 TPU 機架
- 谷歌即將發布的Ironwood TPU v7現在已經成為首個可行的專用集成電路（ASIC），能夠挑戰英偉達的Blackwell GPU處理器.這一重大事件，理所當然地引起了對谷歌TPU設計流程及其合作伙伴的廣泛關注，其中就包括中國臺灣的聯發科，后者將其經驗轉化為定制芯片的實際效率提升，這將惠及即將推出的天璣9600 SoC。谷歌的Ironwood TPU v7及聯發科在其中的角色在談到聯發科的天璣9600之前，先來談談圍繞谷歌Ironwood TPU v7的各種爭議到底是怎么回事。這里是迄今為止我們對新T
- 關鍵字：
聯發科 谷歌 TPU v7 天璣9600
- 人工智能（AI）近2年儼然已經是全球少數維持生機蓬勃發展的產業，不過，在這波AI浪潮中，卻也存在著底層的暗潮洶涌。 先前ChatGPT問世之后，帶動了以GPU為主的AI浪潮，其中，NVIDIA又一馬當先引領業迅速發展。 但近日Gemini 3發布后，市場又迅速將目光聚焦在Google以其自研TPU打造的AI服務器上。不過，供應鏈業者表示，不論是NVIDIA的GPU或Google的TPU，背后都需要仰賴臺灣相關供應鏈進行協助。 包括從半導體的生產，眾多液冷、散熱、連接相關的零組件，CPU/TPU托盤，到最終
- 關鍵字：
鴻海 CPU NVIDIA Google TPU AI
- 芯片組模型已被早期采用者驗證。成功開發領先節點芯片的大型公司，將多個芯片集成到系統中，使得整個硅周期在內部進行。但行業長期目標——打造一個自由開放的芯片組市場，讓任何規模的公司都能享受多芯片組系統帶來的收益和規模經濟——還需要時間。開放計算項目基金會（OCP）基金會和JEDEC在這方面取得了顯著進展，使系統集成（SiP）的設計、組裝、測試和驗證方法更加精簡。其中包括：現已上市的組裝、材料、基底和測試設計套件;一種將芯片組零件描述電子方式傳遞給客戶的格式，OCP芯片組市場，一個獨立芯片組、新標準化、工具和最
- 關鍵字：
芯片
- 中國AI芯片初創企業中昊芯英憑借一款全新的張量處理單元（TPU）成為英偉達的本土替代選擇，正值谷歌通過直接向大型科技公司銷售其內部張量芯片，打破英偉達在市場中的壟斷。這家總部位于杭州的公司，也被稱為CL Tech，表示其自研通用張量處理器（GPTPU）早在2023年就已進入量產階段。其旗艦芯片名為Chana，其計算性能高達英偉達A100張量核心圖形處理器（GPU）的1.5倍，同時“在同等大型模型工作負載下降低了30%的能耗，并將每單元計算成本降至英偉達的42%”，據公司稱。GPU是靈活的通用并行處理器，最
- 關鍵字：
中昊芯英 英偉 谷歌 TPU
- 鑒于谷歌TPU這個話題極為重要，我們發布了一篇全面的深度分析，不僅是技術概述，還包括對谷歌TPU的戰略和財務報道。
- 關鍵字：
谷歌 TPU AI推理 芯片
- “給不出2000億顆芯片？行，那我自己造。”當全世界都在盯著Robotaxi何時上路，或是星艦何時能征服火星時，埃隆·馬斯克正在美國得克薩斯州的荒野深處，悄悄推進一項鮮為人知的“地下工程”。這一次，他不再滿足于買芯片，而是要從零打造一個全棧半導體帝國。多年來，馬斯克一直把一句話掛在嘴邊：“決定特斯拉未來的，不是汽車而是芯片。”現在馬斯克不再只是說說而已。被全球供應鏈短缺和代工巨頭產能瓶頸“逼到墻角”后，馬斯克決定不再等待。?他在秘密構建一個全棧半導體制造生態系統，從最基礎的 PCB 印制電路板，
- 關鍵字：
芯片 馬斯克 Robotaxi 全棧半導體 特斯拉 英特爾 臺積電 三星
- Gemini 3橫空出世，谷歌這家曾被認為在AI時代稍顯落后、有點沉睡的巨頭，正在全面覺醒。當奧特曼在深夜罕見地發推承認“OpenAI在某些關鍵維度上確實落后了”時，人們開始發現不用英偉達的芯片，只用TPU也能訓練出最頂級的AI模型。Gemini 3的突破在于「天生」就是感官互通的，它理解一段視頻 ——?不同于之前的模型（包括GPT-4o）需要不同的神經網絡處理圖像和文本 —— 像人類一樣直接理解光影和動態，而不是翻譯成文字再理解。這不僅帶來了極致的低延遲，更讓它的「直覺」可怕地敏銳。擺脫“英偉
- 關鍵字：
谷歌 TPU 英偉達 GPU
- AI服務器第二成長曲線浮現。 Google推出的Gemini 3一鳴驚人，讓各界高度關注Google的TPU發展，Meta也傳將采購Google TPU，更讓人對云端服務商（CSP）的ASIC服務器有高度期待，其中英業達是在Google TPU服務器代工的唯一臺廠代表。Google的TPU服務器主力供應商有二，一為加拿大廠Celestica，另一為英業達，其中L6代工，由英業達及Celestica負責，至于L6之后到L10，由Celestica與Google自己的工廠負責，英業達發言體系對上述傳聞，不予置
- 關鍵字：
Google TPU NVIDIA
- 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
- 關鍵字：
計算 芯片
cloud tpu v5e 芯片介紹
您好，目前還沒有人創建詞條cloud tpu v5e 芯片!
歡迎您創建該詞條，闡述對cloud tpu v5e 芯片的理解，并與今后在此搜索cloud tpu v5e 芯片的朋友們分享。
創建詞條
關于我們 -
廣告服務 -
企業會員服務 -
網站地圖 -
聯系我們 -
征稿 -
友情鏈接 -
手機EEPW
Copyright ?2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《電子產品世界》雜志社 版權所有 北京東曉國際技術信息咨詢有限公司
京ICP備12027778號-2 北京市公安局備案：1101082052 京公網安備11010802012473
