在人工智能計算架構的布局中，CPU 與加速芯片協同工作的模式已成為一種典型的 AI 部署方案。CPU 扮演基礎算力的提供者角色，而加速芯片則負責提升計算性能，助力算法高效執行。常見的 AI 加速芯片按其技術路徑，可劃分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三大類別。在這場競爭中，GPU 憑借其獨特的優勢成為主流的 AI 芯片。那么，GPU 是如何在眾多選項中脫穎而出的呢？展望 AI 的未來，GPU 是否仍是唯一解呢？GPU 如何制勝當下？AI 與 GPU 之間存在著密切的關系。強大的并行計算能力AI 大模型
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GPU TPU NPU Cobalt MTIA
今天，北京奕斯偉計算技術股份有限公司（以下簡稱“奕斯偉計算”）與Imagination Technologies和SiFive聯合宣布，奕斯偉EIC77系列SoC中的圖形和計算加速功能由Imagination的GPU IP、SiFive的CPU IP，以及奕斯偉計算的專有神經網絡單元NPU無縫集成而成。“AI時代，面對千行百業被重塑的巨大機遇，奕斯偉計算正在構建基于RISC-V的智能計算未來，”奕斯偉計算副董事長王波表示，“算力是AI的核心驅動力，我們已推出EIC77系列SoC，以滿足客戶更多應用場景的不
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半導體制程進入2奈米，擷發科技董事長楊健盟指出，IC設計難度陡增，未來硅智財、ASIC角色將更加吃重，協助IC設計以SoC方式因應AI新世代。楊健盟分析，過往IDM分拆晶圓代工之典范，將在IC設計上發生，AI時代IC設計大者恒大趨勢成形。 擷發科技已獲國際芯片大廠AI芯片外包訂單，楊健盟認為，現在芯片晶體管動輒百億個，考驗IC設計業者研發量能。大量采用基礎、接口IP使研發能力更能專注前段設計，海外大廠甚至將后段交由ASIC業者，未來倚重IP、ASIC趨勢只會更加明顯。中國臺灣半導體產業鏈在邏輯先進制程、先
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根據Technavio的報告，全球半導體知識產權（IP）市場規模預計將在2024年至2028年間增長27.1億美元。預計在預測期內，市場的復合年增長率（CAGR）將超過7.47%。復雜芯片設計和多核技術的使用推動了市場的增長，同時納米光子集成電路（ICs）的出現也是一大趨勢。然而，半導體IP的重復使用構成了一項挑戰。主要市場參與者包括Achronix Semiconductor Corp.、Advanced Micro Devices Inc.、Alphawave IP Group plc、Arm Ltd
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半導體知識產權 IP
IT之家 6 月 5 日消息，市場調查機構 IDC 公布的最新報告，盡管全球經濟有所改善，且配備 NPU 的 AI PC 開始涌現，但 2024 年全球 PC 市場依然保持穩定，預估出貨量為 2.602 億臺。教育市場2024 年教育市場 PC 出貨量預估為 2960 萬臺，很多機構在疫情期間購買的 PC 也到了換機時間，不過換機潮不會像疫情期間一樣出現高峰期，而是較為平緩過渡。家用市場IDC 預估 2024 年家用 PC 出貨量下降 1.1%，不過在高通、AMD 和英特爾的推動下，2024 年
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NPU AI
芯片設計公司Arm今日發布了針對旗艦智能手機的新一代CPU和GPU IP（設計方案）：Cortex-X925 CPU、Immortalis G925 GPU。新產品均使用了其最新的Armv9架構，基于臺積電3nm制程工藝方案，針對終端設備在AI應用上的性能進行設計優化。此外還將提供軟件工具，讓開發人員更容易在采用Arm架構的芯片上運行生成式AI聊天機器人和其他AI代碼。預計搭載最新內核設計的手機將于2024年底上市。據官方介紹，新的CPU與GPU IP是目前旗下同類產品中性能最強的一代，新CPU性能提升3
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●? ?西門子集成的驗證套件能夠在整個IC設計周期內提供無縫的IP質量保證，為IP開發團隊提供完整的工作流程西門子數字化工業軟件日前推出 Solido? IP 驗證套件 (Solido IP Validation Suite)，這是一套完整的自動化簽核解決方案，可為包括標準單元、存儲器和 IP 模塊在內的設計知識產權 (IP) 提供質量保證。這一全新的解決方案提供完整的質量保證 (QA) 覆蓋范圍，涵蓋所有 IP 設計視圖和格式，還可提供 “版本到版本” 的 IP 認證，能夠提升完整芯
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西門子 Solido IP IC設計 IC 設計
芯原股份近日宣布低功耗?AIoT?芯片設計廠商炬芯科技股份有限公司（炬芯科技，?股票代碼：688049.SH）在其高集成度的雙模藍牙智能手表SoC? ATS3085S和ATS3089系列中采用了芯原低功耗且功能豐富的2.5D圖形處理器（GPU）IP。?炬芯科技的智能手表SoC ATS3085S和ATS3089系列擁有卓越的圖形顯示性能，采用2D+2.5D雙GPU硬件加速配置，支持JPEG硬件解碼，具有高幀率、低功耗等特點。該系列SoC以其高集成度，可實現單
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AI PC方興未艾，而除了CPU、GPU、NPU這樣的基礎硬件，更關鍵的是應用軟件與場景的生態落地。只有從應用上真正改變人們的日常工作、生活體驗，帶來真正的便利，AI PC才能取得成功。作為行業執牛耳者，Intel不但率先倡導了AI PC的概念，帶來了史上變革最大的酷睿Ultra處理器、大量的AI PC筆記本，領導PC全面進入AI時代，更在生態拓展方面不遺余力地投入。按照Intel的宏圖大愿，AI PC 2024年的出貨量就會有大約4000萬臺，而到了2025，這一市場規模將超過1億臺，走進千家萬戶。為了
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邊緣智能是人工智能的一種部署形式，無論中央人工智能，還是邊緣智能，都需要算力支撐。而集中和分布式計算呈現出相互促進和交替發展的趨勢。作為移動處理器領域市場的引領者，Arm 的各類處理器內核在邊緣端的MCU、NPU 和MPU 等領域引領著技術發展的未來。Arm物聯網事業部業務拓展副總裁 馬健談到邊緣智能，Arm 物聯網事業部業務拓展副總裁馬健表示，伴隨著Transformer與大模型的發展，AI模型的普適性、多模態支持，以及模型微調效率都有了質的突破，加上低功耗的AI 加速器和專用芯片被集成到終端和邊緣設備
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本文整理了一些TCP/IP協議簇中需要必知必會的十大問題，既是面試高頻問題，又是程序員必備基礎素養。一、TCP/IP模型TCP/IP協議模型（Transmission Control Protocol/Internet Protocol），包含了一系列構成互聯網基礎的網絡協議，是Internet的核心協議。基于TCP/IP的參考模型將協議分成四個層次，它們分別是鏈路層、網絡層、傳輸層和應用層。下圖表示TCP/IP模型與OSI模型各層的對照關系。TCP/IP協議族按照層次由上到下，層層包裝。最上面的是應用層
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人工智能芯片研發及基礎算力平臺公司愛芯元智宣布，近日，Meta、Microsoft相繼發布具有里程碑意義的Llama 3系列和Phi-3系列模型。為了進一步給開發者提供更多嘗鮮，愛芯元智的NPU工具鏈團隊迅速響應，已基于AX650N平臺完成 Llama 3 8B和Phi-3-mini模型適配。Llama 3上周五，Meta發布了Meta Llama 3系列語言模型（LLM），具體包括一個8B模型和一個70B模型在測試基準中，Llama 3模型的表現相當出色，在實用性和安全性評估中，與那些市面上流行的閉源模
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25日，北京國際車展火熱開幕，銳成芯微攜旗下車規級IP亮相車展中國芯展區，并發布應用于wBMS（無線電池管理系統）的車規級藍牙RF IP。銳成芯微亮相2024北京車展中國芯展區（左）隨著電動汽車和新能源市場的快速發展，電池管理系統的需求也在不斷增加。無線電池管理系統（wBMS）作為提升電池性能、安全性和可靠性的關鍵技術之一，正逐漸成為汽車廠商、特別是頭部汽車廠商的關注焦點。而車規級藍牙RF IP作為wBMS中的重要組成部分，結合了藍牙的通信能力和RF IP的定位功能，為實現安全可靠的電池管理保駕護航。立足
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MCX N系列是高性能、低功耗微控制器，配備智能外設和加速器，可提供多任務功能和高能效。部分MCX N系列產品包含恩智浦面向機器學習應用的eIQ? Neutron神經處理單元(NPU)。低功耗高速緩存增強了系統性能，雙塊Flash存儲器和帶ECC檢測的RAM支持系統功能安全，提供了額外的保護和保證。這些安全MCU包含恩智浦EdgeLock?安全區域Core Profile，根據設計安全方法構建，提供具有不可變信任根和硬件加速加密的安全啟動。MCX N系列微型處理器：MCXN94xMCXN54x基
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NXP MCX NPU 微處理器
人工智能作為過去兩年以及未來幾年注定爆火熱點應用，始終缺乏足夠的落地方案確保盈利能力，即使目前最火爆的生成式AI（AIGC）依然屬于燒錢階段。因此，支撐AI未來商業價值的，并不只是人們看到的大模型和AIGC，還需要更多終端節點對人工智能應用的支持。 算力成本是人工智能應用中不可回避的話題，畢竟從算力開銷上來說，單純把所有計算都放在云端不僅帶來的是龐大的算力構建費用，更是因為大量數據的反復傳輸而帶來能效方面的開銷。因此，將算力資源合理的分配到云端和邊緣側可以更好地發揮不同節點的處理資源，將復雜AI推理和訓練
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