• 言简意赅:细说英伟达DGX、HGX、MGX、EGX四大算力平台,到底怎么选?
    英伟达推出四种不同类型的GPU服务器:DGX、HGX、MGX和EGX,分别针对不同的应用场景和需求进行设计。DGX是英伟达亲自设计并生产的完整AI超算,适用于科研机构和头部企业的高性能需求;HGX则是提供GPU核心模组和参考设计,供OEM厂商定制,适合大规模建集群的企业;MGX采用模块化架构,面向未来数据中心,提供灵活性和最低总拥有成本;EGX专为边缘场景设计,注重低功耗和稳定性,适用于工业自动化和智慧城市等领域。选择合适的GPU服务器类型可以有效避免踩坑,提高项目的成功率。
  • 合肥半导体“小巨人”,落子上海!
    六角形半导体宣布总部项目落户上海嘉定安亭镇,计划将其作为上市主体运营。该公司专注于AIoT低功耗高清视频图像显示处理,已推出多款芯片并获得多项荣誉。最新推出的“天相芯”AI+AR眼镜主控SoC芯片,具有超低功耗和高集成度的特点,解决了行业难题。六角形半导体将继续拓展业务至多个领域,借助上海集成电路产业生态,推动业务快速发展。
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    13小时前
  • 15年,从伯克利实验室到NASA火星车:RISC-V2025年报全解读
    今年是RISC-V诞生15周年,RISC-V International刚发布了2025年度年报,这一年里RISC-V走完了很多关键节点:拿了ISO标准化入场券,头部厂商开始大规模落地,软件生态终于补完了不少关键短板。
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    22小时前
    15年,从伯克利实验室到NASA火星车:RISC-V2025年报全解读
  • 酷芯联合创始人、CTO沈泊:SoC在AI时代降低能耗有三条路径
    AI时代芯片行业面临大洗牌,酷芯微电子联合创始人沈泊分享了低功耗SoC在AI时代的策略。随着安防市场步入平稳期,大算力SoC端侧芯片更受市场青睐。沈泊提出三条降耗思路:优化NPU运行单元阵列、创新SoC架构降低存储带宽依赖、与先进存储厂商合作实现协同优化。酷芯选择垂直市场而非通用市场,以保证高单价和大规模出货,实现长期可持续发展。
    酷芯联合创始人、CTO沈泊:SoC在AI时代降低能耗有三条路径
  • 英伟达领投 SiFive,RISC-V引爆数据中心新机遇
    RISC-V赛道迎来重大资本事件,SiFive获4亿美元融资,估值达36.5亿美元,瞄准高端数据中心CPU研发,助力英伟达完善全栈算力布局。RISC-V凭借高能效、可扩展特性,成为AI时代的原生架构,预计2031年出货量突破200亿颗。奕斯伟计算与SiFive强强联合,推出高性能AI SoC芯片,携手进入数据中心市场,推动RISC-V生态快速发展。
    英伟达领投 SiFive,RISC-V引爆数据中心新机遇
  • AI芯片初创公司,进入“斩杀线”
    AI芯片赛道面临严峻挑战,全球135家AI芯片公司中,仅剩约25家有望存活。资本转向头部企业,初创公司面临融资困难。云厂商自研芯片,加剧竞争压力。传统芯片龙头如英伟达、AMD占据市场主导地位。初创公司需在GPU或ASIC路线中精准定位,避开巨头优势。国产AI芯片公司如海光信息、寒武纪等表现亮眼,市场份额逐渐上升。
    AI芯片初创公司,进入“斩杀线”
  • 史上最大AI芯片,要IPO了!刚拿下千亿大单
    Cerebras Systems成功扭亏为盈,预计2025年实现盈利,市值有望突破350亿美元。其AI芯片WSE-3性能卓越,具备批量生产的潜力,成为主要竞争优势。中东客户贡献显著,未来有望借助OpenAI和AWS合作进一步拓展市场。
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    04/20 16:07
  • Tesla AI5芯片最新进展总结
    Tesla AI5芯片tape-out里程碑达成,展示了AI芯片的魅力。AI5采用半reticle设计,全芯片转向AI推理GPU,性能大幅提升,达到约2000-2500 TOPS。Tesla采用双晶圆厂策略,初期由TSMC主攻,后期三星参与,目标是供应链去风险化。AI5主要用于Tesla自有业务,包括FSD车辆、Robotaxi和Optimus机器人。特斯拉希望通过AI5实现从“电动车公司”向“AI+机器人平台公司”的转型,但面临供应链依赖和资本开支的压力。AI5的成功将重塑全球汽车AI芯片供应链格局,带来新的发展机遇。
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    04/20 15:35
    Tesla AI5芯片最新进展总结
  • IC入行首选芯片设计!看完你就懂了!
    芯片行业人才需求激增,高薪资吸引众多求职者。芯片设计岗位因其稳定的工作环境、较高的职业发展潜力和薪资水平成为首选。制造和封测岗位则因工作环境苛刻、地域限制较大而次之。
  • 一文读懂现代GPU架构:从晶体管到AI算力的硬核拆解
    现代GPU的设计通过数十亿晶体管和分层嵌套的计算单元实现了惊人的算力增长,从早期的游戏画面到当前的AI训练和科学模拟,GPU已成为不可或缺的核心组件。其独特的SIMT架构使得大量并行任务高效执行,而先进的显存技术和散热系统则确保了稳定可靠的性能表现。未来,随着新技术的应用,GPU将继续推动计算能力的革新。
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    04/20 12:23
    一文读懂现代GPU架构:从晶体管到AI算力的硬核拆解
  • GPU负重前行:一组实验看懂视频色彩空间转换的真相
    GPU在视频处理中的重要性和实际应用效果被详细展示。ZLG致远电子D9340核心板实测表明,开启GPU后CPU占用率降低一半,系统流畅度显著提升。GPU不仅加速了色彩空间转换,还在视频解码、编码、滤镜渲染等方面发挥重要作用。选择GPU时应关注其核心架构、硬解码格式支持、内存带宽及开发工具链成熟度。ZLG致远电子D9340核心板集成了IMG PowerVR 9XM GPU,提供高性价比的硬件加速解决方案。
    GPU负重前行:一组实验看懂视频色彩空间转换的真相
  • 220万张英伟达GPU抢滩中国,国产“八大金刚”强势出战
    IDC最新报告,揭示中国AI芯片市场新变局。作者 |  程茜 编辑 |  漠影 即将发布的国产大模型之光DeepSeek V4被曝首次预先适配华为等国产芯片厂商,未提前与海外GPU进行测试优化。 国产算力与英伟达正面交锋已是必然趋势,根据我们看到的最新IDC报告:2025年中国市场,国产AI芯片出货量达165万块,占比高达41%,国产AI芯片首次突破40%大关,正以强劲势头逐步打破英伟达的长期垄断
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    04/16 17:11
  • GPU:我全都要!Agentic AI:不,你不行
    SambaNova和Intel联合推出专为“Agentic AI”设计的硬件方案,旨在解决传统GPU在处理复杂AI任务时的局限性。该方案采用数据流架构的RDU芯片进行decode阶段,而Intel Xeon 6负责其他杂务,形成高效协作。预计2026年下半年推向市场,标志着AI基础设施从单一GPU向混合计算模式转变。
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    04/16 15:49
    GPU:我全都要!Agentic AI:不,你不行
  • OpenAI之后,又一明星公司探索自研AI芯片
    继OpenAI之后,又一家明星AI公司或将踏上自研芯片之路。近期媒体报道,人工智能公司Anthropic正在评估自研AI芯片的可能性,以缓解当前AI芯片供应紧张、成本高企的局面。尽管该计划仍处于早期阶段,但这一动向折射出更广泛的行业趋势:从谷歌、亚马逊到Meta、微软,再到OpenAI与Anthropic,科技大厂们正掀起一场围绕算力自主的“军备竞赛”。自研芯片不再只是技术豪赌,而是降低依赖、优化成本、构建长期壁垒的战略必选项。
    OpenAI之后,又一明星公司探索自研AI芯片
  • 从0到10亿:NVIDIA与RISC-V的十年长跑,为什么很少有人知道?
    NVIDIA在2024年单年出货超过10亿颗RISC-V核心,成为RISC-V领域的超级玩家。这些核心主要用于协调数据交换、上下文切换、内存管理和安全启动等功能,而非直接进行并行计算和AI训练。NVIDIA通过自研的RISC-V核心,实现了全产品线的底层运行,并且在RISC-V社区中扮演重要角色。
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    04/13 10:39
  • 形式验证和formality debug
    Formality 形式验证流程包括导入设计文件、设置约束、匹配和验证步骤。通过逻辑锥和比较点的对比,Formality 使用算法验证两个设计的逻辑等价性。遇到undriven net综合后被工具tie住的问题,通常是因为DC综合的安全修复机制,可能导致Formality验证失败。解决方法包括调整设计或使用不同的综合选项。
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    04/13 09:28
  • 英伟达入股SiFive,数据中心CPU进入“三国时代”
    SiFive成功筹集4亿美元融资,加速高性能数据中心CPU路线图。此次融资由Atreides Management主导,多家知名投资机构参与,使SiFive估值达到36.5亿美元。SiFive计划利用这笔资金扩展高性能CPU和AI IP解决方案的研发,特别是针对数据中心的RISC-V CPU和加速器。此外,SiFive与英伟达达成技术合作,将其NVLink Fusion技术集成到RISC-V CPU中,进一步增强其在AI数据中心领域的竞争力。与此同时,Arm也发布了自家的AGI CPU,标志着数据中心CPU市场进入“三国时代”。
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    04/10 15:36
    英伟达入股SiFive,数据中心CPU进入“三国时代”
  • GPU和LPU,谁才是AI“最优解”?读完这篇你也能说清
    AI芯片领域,英伟达GPU占据主导,但LPU作为专为大语言模型处理(LLM)设计的新架构,已经展现出其独特优势。GPU凭借广泛的应用和强大的通用计算能力,在多个AI任务中表现出色,而LPU则在LLM推理领域具有显著优势,尤其是在低延迟和高吞吐量方面。两者各有侧重,适用于不同应用场景。随着AI技术的发展,未来的AI算力可能会呈现出多样化和专业化的特点,不同任务使用最适合的硬件将成为趋势。
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    04/10 10:24
    GPU和LPU,谁才是AI“最优解”?读完这篇你也能说清
  • 推理卡毛利率下滑超7%,天数智芯「降价换量」的买卖值不值?
    天数智芯2025年营收10.34亿元,同比增长91.6%,但仍低于市场预期。尽管推理系列收入同比增长238.2%,毛利率却下降至39.2%。天数智芯的核心产品“天垓”训练系列贡献超六成营收,仍是主力。随着大客户的逐渐认可,尤其是阿里等大厂的潜在订单,天数有望在未来几年显著增长。推理系列虽然占比不足三成,但凭借CUDA支持和高转化率潜力,仍有较大发展空间。此外,天数还推出边缘智能产品“彤央”,拓展应用场景。
  • 10亿!今年最大机器人芯片融资诞生
    地瓜机器人宣布获1.5亿美元B2轮融资,累计融资额超3.7亿美元,投资方包括滴滴、美团龙珠、高瓴创投等。地瓜机器人成立于2024年1月,专注于机器人芯片研发,已推出多款芯片并取得显著进展。公司计划年底推出三款新芯片,定位业界旗舰级水准。地瓜机器人强调全面发展而非单一技术优势,致力于解决机器人产业的算力需求,推动具身智能的发展。

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