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- ·?本次合作旨在推動人形機器人領域實現重大技術創新·?英飛凌微控制器技術賦能NVIDIA開發者平臺,為人形機器人提供具備可擴展性的集成式電機控制解決方案·?英飛凌解決方案助力人形機器人實現安全可靠的感知、移動、執行與連接功能?【2025年8月26日,德國慕尼黑訊】全球功率系統和物聯網領域的半導體領導者英飛凌科技股份公司(FSE代碼:IFX / OTCQX代碼:IFNNY)宣布攜手NVIDIA Technology(簡稱:NVIDIA 英偉達,下同)加速人形機器人領域
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英飛凌 NVIDIA 人形機器人 精準運動
- 隨著人工智能需求的激增,單個數據中心正在達到單個設施內的功率和容量極限。為了擴展,數據中心必須擴展到任何一棟建筑之外,而任何一棟建筑都受到現成的以太網網絡基礎設施的限制,具有高延遲和抖動以及不可預測的性能。Spectrum-XGS 以太網添加到 NVIDIA Spectrum-X 以太網平臺中,該平臺通過引入跨擴展基礎設施消除了這些界限。它是 AI 計算的第三大支柱,超越縱向擴展和橫向擴展,旨在擴展 Spectrum-X 以太網的極致性能和規模,以互連多個分布式數據中心,形成能夠實現千
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Nvidia 數據中心 千兆規模 AI工廠
- 隨著AI高效運算(HPC)推動半導體封裝技術加速升級,中國PCB業界日前傳出,NVIDIA擬將在2027年推出的新一代芯片GR150上,采用革命性的先進封裝新技術「CoWoP(Chip-on-Wafer-on-Platform PCB),此舉恐將使相關供應鏈版圖面臨重新洗牌命運。臺系供應鏈業者近日證實,取代ABF載板、置于CoWoP最下層的PCB主板,已正式送樣NVIDIA進行測試驗證中,包含臺系業者臻鼎、欣興、華通,以及中國廠商滬士電、勝宏,連帶上游CCL供應商臺光電、聯茂,皆接獲客戶廣發之戰帖,正在積
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CoWoP PCB NVIDIA
- 楷登電子(美國 Cadence 公司)近日宣布,通過與NVIDIA的緊密合作,公司在硅前設計功耗分析方面取得重大飛躍。借助 Cadence? Palladium? Z3 Enterprise Emulation Platform 的先進功能,利用 Cadence 全新 Dynamic Power Analysis(DPA)應用程序,Cadence 與 NVIDIA 實現了業界曾認為難以企及的目標:在短短數小時內完成對十億門級 AI 設計的硬件加速動態功耗分析,覆蓋數十億個周期,分析精度高達 97%。得益于
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Cadence NVIDIA 功耗分析 十億門級
- 總部位于硅谷的芯片初創公司 Enfabrica 致力于解決人工智能數據中心的瓶頸,周二發布了一個芯片和軟件系統,旨在控制這些中心的存儲芯片成本。迄今為止,Enfabrica 已籌集了 2.6 億美元的風險投資,并得到了 Nvidia 的支持,它發布了一個名為 EMFASYS 的系統,發音類似于“強調”。該系統旨在解決這樣一個事實,即英偉達或 Advanced Micro Devices 等競爭對手的旗艦 AI 芯片的高成本部分不是計算芯片本身,而是附加到它們的昂貴高帶寬內存 (HBM),這是保持這些快速計
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Nvidia Enfabrica 內存成本
- AI與高效運算(HPC)進入爆發增長時代,芯片制程、摩爾定律推進趨緩,然而先進封裝技術已成為提升整體算力的關鍵戰場。近期,市場流傳一份NVIDIA與供應鏈研發導入「CoWoP」的技術藍圖,這當中有什么值得觀察之處? 以下為進一步的分析解讀。近期業界流傳一份名為「CoWoP」的技術藍圖,引發半導體、PCB業界高度關注。 不具名供應鏈業者提供。從CoWoS到CoWoP 減去封裝基板受矚近期業界流傳一份名為「CoWoP」的全新封裝架構,亦即「Chip-on-Wafer-on-Platform PCB」的技術藍圖
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先進封裝 NVIDIA GR150 CoWoP
- 華為技術有限公司周六向英偉達公司展示了其迄今為止最強大的人工智能服務器系統。該公司在上海舉行的世界人工智能大會上推出了CloudMatrix 384系統,數十家本土企業在會上展示了他們最新的AI硬件。路透社報道稱,華為將新的CloudMatrix系統定位為英偉達高端服務器產品GB200 NVL72的直接競爭對手,后者受到出口管制,無法在中國銷售。CloudMatrix 384 由華為最先進的 384 顆 AI 芯片——昇騰 910C 圖形處理單元提供支持。相比之下,Nvidia 的 GB72 NVL200
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華為 CloudMatrix 384 服務器 Nvidia AI基礎設施
- 隨NVIDIA GB200/GB300平臺進入放量與送樣階段,液冷散熱正式從輔助選項升級為AI服務器的結構核心,推升臺系散熱供應鏈迎來技術與營運的雙重成長動能,包括富世達、奇鋐、雙鴻等專攻冷水板與快接頭模組的廠商,近來不僅積極切入CSP資料中心新案,更同步擴充模塊化設計與量產能力,預期下半年起出貨節奏將逐步加快, 成為供應鏈中率先受惠的關鍵環節。根據TrendForce調查,NVIDIA Blackwell世代自今年第二季起正式導入市場,包括GB200 Rack與HGX B200機種已陸續放量,更新一代的
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NVIDIA 液冷 TrendForce
- 根據全球咨詢公司麥肯錫公司(McKinsey & Company)7月20日發布的一份報告,半導體行業排名前5%的公司(基于年銷售額),包括NVIDIA,臺積電,SK海力士和博通(Broadcom)去年創造了所有利潤。前5%的公司獲得的經濟利潤為1590億美元,而公司利潤的中間90%被限制在50億美元。最底層的5%公司實際上遭受了370億美元的損失。實際上,前5%的公司收到的成績單,超過了整個半導體市場創造的經濟利潤(1470億美元)。這種市場轉變發生在2-3年內。在COVID-19大流行期間(2
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AI 半導體 NVIDIA 臺積電 SK海力士 博通
- 半導體行業是全球科技經濟的關鍵,目前正在波濤洶涌的水域中航行。在美中貿易緊張局勢升級之際,拜登政府對關鍵礦產和半導體的 232 條款調查(將于 2025 年 11 月結束)為本已動蕩的市場注入了不確定性。對于投資者來說,動蕩提供了一個典型的逆向機會:有機會以折扣價購買 Nvidia (NVDA) 等優質股票,同時為該行業的長期增長軌跡做好準備。關稅十字路口:風險與現實美國正在審查其對半導體和關鍵礦物的外國供應鏈的依賴,這些半導體和關鍵礦物對人工智能芯片、電動汽車和國防系統至關重要。20
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關稅 半導體 NVDA Nvidia
- 根據華碩的邀請,基于 Nvidia 的 GB10 Grace Blackwell 平臺的實際系統將于 7 月 22 日開始推出,VideoCardz 為宣傳該活動。該公司計劃在當天重新推出其 Ascend GX10 迷你 PC。然而,演示文稿本身幾乎沒有表明上市時間或實際價格,盡管 Nvidia 自己之前曾涉及過這兩者。“華碩 Ascent GX10 產品發布會:探索緊湊型華碩 Ascent GX10 的強大功能,”VideoCardz 發布的傳單中的一份聲明中寫道。了解它的主要優勢以
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NVIDIA 臺式電腦芯片
- 據 The Information 報道,DeepSeek 今年早些時候的 R1 AI 模型吸引了大量關注,但由于 Nvidia 的 H20 處理器在中國短缺,下一代 R2 模型的開發似乎已經停滯不前。DeepSeek 本身尚未對其 R2 模型何時可用發表評論。DeepSeek 使用由 50000 個 Hopper GPU 組成的集群(包括 30000 個 H20、10000 個 H800 和 10000 個 H100),該 GPU 由其投資者 High-Flyer Capital M
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DeepSeek 下一代模型 Nvidia GPU
- 黃仁勛已開始出售股票計劃,計劃在今年年底前出售 600 萬股價值 8.65 億美元的英偉達股票。此次出售是 3 月份簽訂的 10b5-1 計劃的一部分,該計劃旨在允許公司高管出售其公司的股票,而不會驚動投資者。黃仁勛在上周五和昨天的兩筆交易中出售了 100,000 股英偉達股票,價值 1440 萬美元。一份文件顯示,計劃很快再出售 50,000 股股票。據報道,在上周之前,黃仁勛已經出售了價值約 19 億美元的英偉達股票。黃仁勛擁有價值約 1260 億美元的英偉達股票,是世界第 12 大富豪。
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黃仁勛 Nvidia
- 來自印度的深科技初創公司Reflex Drive選擇英飛凌科技股份公司(FSE代碼:IFX / OTCQX代碼:IFNNY)的半導體功率器件,用于其下一代無人機(UAV)電機控制解決方案。通過集成英飛凌OptiMOS? 80 V和100 V功率器件,Reflex Drive的電子調速器(ESC)實現了更好的熱管理和更高的效率,從而在緊湊的設計中實現了高功率密度。此外,通過采用將XMC1404微控制器與MOTIXTM?6EDL7141?三相柵極驅動器IC結合的英飛凌MOTIX? IMD7
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英飛凌 功率器件 Reflex Drive 無人機 電機控制
- 隨著美光(爭奪 NVIDIA HBM 訂單的主要競爭對手)宣布已交付其第一批 12 層 HBM4 樣品,據報道,三星在 6 月份第三次嘗試通過 NVIDIA 的 HBM3E 12 層驗證時跌跌撞撞。據《商業郵報》援引證券分析師的話稱,該公司現在的目標是在 9 月進行重新測試。盡管 Deal Site 此前表示,三星的 12 層 HBM3E 已在 5 月通過了 NVIDIA 的裸片認證,但該產品仍需要進行全封裝驗證。另一方面,SR Times 表示,三星自去年下半年以來一直在提
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三星 NVIDIA 12-Hi HBM3E 失誤
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