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图形处理器(英语:graphics processing unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

图形处理器(英语:graphics processing unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。收起

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  • 为什么AI需要专门的硬件加速?从GPU,TPU到LPU的技术演进全景
    AI硬件加速的原因在于神经网络计算的特点:计算密度高、并行性强且控制逻辑简单。GPU因其SIMT执行模型、深多线程隐藏延迟和成熟软件生态成为当前事实标准。TPU/NPU和ASIC分别针对特定场景优化,而FPGA具有可重构特性,适合边缘推理和快速架构实验。LPU专为大模型推理服务设计,注重内存管理和延迟。未来AI硬件的发展趋势包括内存瓶颈、软硬协同设计和场景专业化。
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  • CPU超级周期,拦不住了
    4月下旬,云成本优化平台Cast AI发布报告显示,AI GPU利用率不足,高达95%的容量闲置。与此同时,英特尔和AMD服务器CPU交货期延长,价格上涨。随着Agentic AI的兴起,CPU在数据中心的角色被重新定义,需求激增,导致供需失衡。传统x86架构的两大巨头AMD和英特尔迎来估值修复,Arm公司首次销售自主设计的CPU,抢占市场。此外,初创公司和开源架构如RISC-V加速发展,推动算力底座多元化。这场重构不仅改变算力价值分布,还打破了长久以来由x86架构主导的市场格局,催生多元化算力底座生态。
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  • MUSA获得SGLang主线支持!5月10日北京,AI Meetup等你来
    5月10日,北京,一场硬核技术沙龙即将开启。SGLang、TileLang、Triton、Mooncake等技术大牛,将齐聚一堂,深度探讨「SGLang × MUSA」落地实践,分享推理引擎、算子编译和工程优化的硬核干货。 无论你是框架开发者、算子工程师,还是关注国产GPU生态的AI从业者,将有机会与技术专家进行深度交流,获取行业前沿洞察。(扫描文末二维码报名或预约直播) 这场Meetup的契机,
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    04/30 10:56
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  • 总成本将成为智驾芯片产业竞争的核心焦点
    作者: 北京华兴万邦管理咨询有限公司 商瑞 翔煜 市场机遇与竞争新阶段 2025年,中国汽车产销量连续第三年突破3000万辆,分别达到3453万辆和3440万辆,同比增长10.4%和9.4%。与此同时,L2级智驾渗透率已攀升至64%并持续增长。不断扩大的市场容量和高阶智驾功能的快速普及,为智驾芯片厂商带来了巨大的发展空间。 面对这一战略机遇,国际巨头与国内厂商各显其能。国际厂商推动“算力竞赛”,国
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    04/29 10:38
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  • ASIC vs GPU:算力时代怎么选?看完这张对比表就不纠结了
    数字时代,ASIC和GPU在算力领域各有优势。ASIC专为特定任务优化,性能卓越且能耗低,适用于大规模稳定挖矿和AI推理部署;GPU则具备强大通用性和灵活性,适合中小规模挖矿、大模型训练和科研计算。选择应综合考虑应用场景的需求稳定性、灵活性和投资回报周期。
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    04/29 00:42