AI算力的发展与TOPS（TeraOperationsPerSecond）紧密相关。TOPS是衡量芯片每秒能执行的基本操作次数的单位，通常用于评估AI芯片性能，特别是在处理大量整数或定点运算任务时。随着AI技术进步，对算力的需求不断增加，T

RISC-V架构CPU的先进微架构设计简介RISC-V架构是一种开源的指令集架构，近年来发展迅猛。尽管因为生问题，RISC-V应用方向主要是单片机级的，高端应用方向发展速度缓慢，但是依然有不少公司推出了基于RISC-V指令集的高端应用场景的

AMDZen5架构深入研究在Zen5技术日上，AMD隆重推出了其最新锐龙9000系列—“GraniteRidge”以及RyzenAI300系列—“StrixPoint”。此次展示深入剖析了公司下一代芯片的卓越性能与创新力。AMD一直在缓慢地

GPT-4omini发布，轻量级大模型如何颠覆AI的未来？引言随着人工智能技术的飞速发展，大型AI模型的发布已成常态。然而，庞大的计算资源和存储空间限制了它们在广泛场景中的应用。为满足市场需求，轻量级大模型应运而生，凭借高效的性能和低资源消

中国光刻机进步的速度让美国眼花缭乱华为新推出的手机芯片进步神速，令美国等西方国家惊叹不已。其最新款Mate60采用7纳米技术，Pure70接近5纳米。更有传言称，下半年上市的Mate70可能突破5纳米，甚至接近3纳米。这不仅是芯片技术的飞跃

中国算力网络市场发展现状（2024）数据中心，作为集中部署计算机系统、通信和存储等设备的基础设施，有两种主要形式。仅提供场地和机柜的数据中心，通常被称为DC（DataCenter）。而那些同时提供带宽服务的数据中心，则被定义为IDC（互联网

国产信创CPU-兆芯CPUCPU：信创根基，国之重器国产CPU已形成自主架构、x86、ARM三大阵营。自主架构以龙芯、申威的LoongArch、SW-64为代表；ARM阵营由鲲鹏、飞腾领军，依托ARM授权开发处理器；x86阵营则以海光、兆芯

华为达芬奇与英伟达CUDA，必有一战！大数据产业创新服务媒体——聚焦数据·改变商业当初英特尔和微软，搞出来个Wintel，制霸电脑时代很多年。从某种意义上，英伟达的CUDA，就相当于CPU时代的windows，承担了构建应用生态的重任。而生

安全可靠CPU测评结果（华为海思篇）中国信息安全测评中心于2024年5月20日发布安全可靠测评结果公告（2024年第1号），公布依据《安全可靠测评工作指南（试行）》的测评结果，自发布起有效期三年，彰显我国信息安全领域的权威与专业。中央处理器

简介随着摩尔定律的放缓，半导体行业越来越多地采用芯片设计和异构集成封装来继续推动性能的提高。这种方法是将大型硅芯片分割成多个较小的芯片，分别进行设计、制造和优化，然后再集成到单个封装中。本文将介绍芯片设计的基本原理、异构集成封装、优势和挑战

浅谈信创服务器操作系统的适配迁移01服务器操作系统迁移适配流程复杂随着CentOS停服临近和红帽RHEL源码权限受限，服务器操作系统安全漏洞风险加剧。国内众多企业面临CentOS、REHL等系统升级替换的挑战。同时，出于安全、功能升级和合规

通俗理解CPU、GPU、GPGPU、FPGA、DPU、TPU每个处理器都有它的独特之处和擅长领域，它们共同构成了现代计算的多彩世界。1.CPU-中央处理单元CPU，城市的市中心，精通从基础计算到复杂逻辑决策的各项任务。它高效执行操作指令，轻

CPU：信创根基，国之重器国产CPU已形成自主架构、x86、ARM三大阵营。自主阵营中，龙芯、申威分别基于MIPS和Alpha推出loongISA和SW-64。ARM阵营以鲲鹏、飞腾为代表，利用ARMIP授权开发处理器。x86阵营由海光、兆

国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析2024评价门槛本次评估模型涵盖“中国市场适应性”、“全栈技术能力”、“商业稳固基础”及“产品市场潜力”四项关键基线，满足所有要求的大模型厂商将入围竞争力评估，展现卓越实力。中国市场尚未迎来海外大模型

国产信创CPU-海光CPUCPU：信创根基，国之重器国产CPU形成三大阵营：自主架构、x86及ARM。自主阵营中，龙芯和申威以LoongArch和SW-64为基石；ARM阵营由鲲鹏、飞腾主导，依托ARM授权研发处理器；x86阵营则以海光、兆

Abstract在本工作中，作者开发了一个系统，该系统在Ascend910AI处理器集群和MindSpore框架上训练了一个万亿参数的语言模型，并提出了一个含有1.085T参数的语言模型，名为PanGu-。从PanGu-[1]继承了参数，作

国内外主流GPU卡性能分析！2024！大模型兴起助推算力需求激增2024年，深度学习与人工智能技术飞速跃进，Transformer、GPT-3等大模型在自然语言处理、图像识别、语音合成等领域大放异彩，开启AI新纪元。其庞大的参数与数据量对计

生成式AI的GPU网络引言：超大规模企业竞相部署拥有64K+GPU的大型集群，以支撑各种生成式AI训练需求。尽管庞大Transformer模型与数据集需数千GPU，但实现GPU间任意非阻塞连接或显冗余。如何高效利用资源，成为业界关注焦点。张

安全可靠CPU测评结果（飞腾篇）中国信息安全测评中心公告（2024年第1号）：公布依据《安全可靠测评工作指南（试行）》得出的测评结果，有效期三年，自2024年5月20日起生效。中央处理器（CPU）（同一等级按产品名称首字笔画为序排列）按照C

软件定义硬件架构AI应用正促使芯片制造商和OEM重新审视重新配置硬件的可能性。摩尔定律放缓，软件应用复杂性和规模激增，x86架构CPU运行通用软件的传统方法已无法满足嵌入式和AI应用的高效需求。在当前x86架构主导的环境中，软硬件间差异显著