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近日,由宁畅参与起草的《基于标准PCIe接口的人工智能加速卡液冷设计》白皮书正式发布。该技术白皮书由开放计算标准工作委员会(OCTC)归口,旨在为冷板式人工智能加速卡的设计提供重要指导。 大模型时代下,AI算力需求呈现指数级增长,带来人工智能加速卡和服务器功耗的不断提升。尽管冷板式液冷已成为当前解决高功耗问题的主流方案,但由于冷板结构设计复杂,一旦工艺和质量不过关,容易产生散热不均、漏液等问题,直接影响液冷的效率、成本及可靠性。 宁畅在冷板液冷领域拥有领先的技术与丰厚的经验,通过对冷板材料、结
微软和索尼,这两家在游戏领域激烈竞争的公司,近日却宣布了一项令人意外的合作。在近日举办的 CES 活动上,索尼宣布将与微软联手,共同推进车载 AI 功能的发展。 尽管在游戏领域是竞争对手,但索尼和微软都深知在 AI 领域合作的重要性。因此,他们决定联手,共同定制和优化汽车内的 AI 体验,为用户提供更智能、更便捷的驾驶体验。 这一合作无疑将对车载 AI 领域产生深远影响。索尼和微软的联合将有助于加速车载 AI 技术的发展,推动整个行业向前进步。 通过这一合作,索尼和微软不仅能够共享彼此的技术和
随着人工智能 (AI) 的快速发展,使用经优化的芯片对于打造新一代应用至关重要。Arm 凭借其 CPU、GPU 和相关技术,以及诸如 Arm Neoverse 计算子系统 (CSS)[1] 等开创性解决方案,为芯片的优化创新奠定了基础。 CSS 是经过验证和性能优化的子系统,可令构建模块无缝集成到系统级芯片 (SoC) 上,旨在降低风险,减少非经常性工程 (NRE) 成本并加快产品上市进程。Arm Neoverse CSS 为合作伙伴提供采用这些构建模块所需的灵活性,使合作伙伴能够针对前沿的工
摘要 为加速大圆柱装车进程,兰钧新能源正式推出BTL大圆柱电池系统,通过侧碰安全、底部球击安全、热电分离、抑制热蔓延等方面构筑了圆柱电池系统安全高墙。 近年来,新能源汽车电池技术从电芯到系统层级的不断创新,使得新能源车续航里程、快充、安全等性能得到不断攀升。 且伴随着动力电池单体结构在方形、刀片、大圆柱之间的不断变化,动力电池系统也经历了CTP、CTC等结构进阶,而不同形态的电池影响着电池包的空间利用、安全设计等,也影响着系统的集成效率与集成成本。 大圆柱电池凭借尺寸标准、通用性广等优势,可以
1 月 1 日消息,昊铂超级充换电中心开业仪式和广汽能源 2024 “万桩计划”新闻发布会在重庆市举行。在此次会议中,广汽集团宣布将加大在高压充换电站领域的部署力度,计划于 2024 年完成首批 1 万座沃尔沃EV 高压平台超充网的建设,私人充电桩达 100 万个。未来,广汽能源计划以昊铂重庆江北嘴超级充换电中心为模板,将业务覆盖至全国城乡。 广汽集团认为,昊铂重庆江北嘴超充站的投用,表明广汽能源已进入能源补充体系 2.0 的新时代 - 高品质充电阶段。它代表了广汽集团对可充可换、可买电可卖电
1. 碳化硅具有耐高温、高压等优势,渗透率提升空 间大 近年来,第三代半导体发展迅速。由于第一代及第二代半导体材料自身的物理性能局 限,越来越无法满足新型领域如新能源汽车、智能电网、5G 通信等。根据 Yole(悠乐咨 询《全球碳化硅市场 2022 年度报告》)数据,2022 年全球第三代半导体材料碳化硅(SiC) 渗透率为 3%。 1) 第一代半导体材料以硅(Si)、锗(Ge)为代表,广泛应用于低压、低频、低功率 的晶体管和探测器中,90%以上的半导体产品是用硅基材料制作的; 2) 第二代半
一、氮化镓的特性 氮化镓(GaN)是一种由氮和镓组成的半导体材料,因其禁带宽度大于2.2eV,故又称为宽禁带半导体材料。是微波功率晶体管的优良材料,也是在蓝色发光器件中具有重要应用价值的半导体。。GaN材料的研究和应用是目前全球半导体研究的前沿和热点,是发展微电子器件和光电子器件的新型半导体材料。 二、氮化镓行业市场现状分析 据统计,在GaN电力电子方面,到2020年,转换为6英寸的GaN-on-Si外延晶圆的生产能力约为每年28万件,转换为6英寸的GaN-on-Si器件/模块的生产能力约为每
产生性人工智能的近期进展大部分来自去除传播模型,这些模型能够从文本提示中产生高质量的图像和视频。 这个家族包括图像、 DALLE、 延迟传播等。 但是,这个家族的所有模型都有一个共同的缺点: 生成速度相当缓慢, 因为生成图像的取样过程具有迭接性。 这使得优化取样圈内运行的代码非常重要 。 我们以开放源实施流行文本到图像传播模式作为起点,利用PyTorrch 2:编集和快速关注实施中的两种优化方法加快其生成速度,同时对代码进行少量的记忆处理改进,这些优化使原实施速度比原实施速度加快49%。旧前和
作者:Bill Jenkins,Achronix人工智能/机器学习产品营销总监 探索FPGA加速语言模型如何通过更快的推理、更低的延迟和更好的语言理解来重塑生成式人工智能 简介:大语言模型 近年来,大型语言模型(Large Language Models,LLM)彻底改变了自然语言处理领域,使机器能够生成类似人类的文本并进行有意义的对话。这些模型,例如OpenAI的GPT,拥有惊人的语言理解和生成能力。它们可以被用于广泛的自然语言处理任务,包括文本生成、翻译、自动摘要、情绪分析等。 大语言模型
提供超低延迟和极低错误率(WER)的实时流式语音转文本解决方案,可同时运行超过1000个并发语音流 加利福尼亚州圣克拉拉,2023年11月——高性能FPGA芯片和嵌入式FPGA(eFPGA IP)领域的领先企业Achronix半导体公司日前自豪地宣布:正式推出Achronix与Myrtle.ai合作的最新创新——基于Speedster7t FPGA的自动语音识别(ASR)加速方案。这一变革性的解决方案,实现了高精度和快速响应,可将超过1000个并发的实时语音流转换为文本,同时性能比竞争方案高2