· 继HBM3，其扩展版HBM3E也率先进入量产阶段· 研发完成后仅隔7个月开始向客户供货，期待能实现最高性能的AI· “将维持用于AI的存储技术全球领先地位，并巩固业务竞争力”2024年3月19日，SK海力士今日宣布，公司率先成功量产超高性能用于AI的存储器新产品HBM3E*，将在3月末开始向客户供货。这是公司去年8月宣布开发完成HBM3E后，仅隔7个月取得的成果。SK海力士表示，“继HBM3，公司实现了全球首次向客户供应现有DRAM最高性能的HBM3E。将通过成功HBM3
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SK 海力士 存储 AI
IT之家 3 月 19 日消息，当地时间 3 月 18 日，全球 AI 盛会 GTC（GPU Technology Conference）2024 于圣何塞会议中心正式开幕，联想集团与英伟达在会上宣布合作推出全新混合人工智能解决方案。联想表示，此次合作将“帮助企业和云提供商获得在人工智能时代成功所需的关键的加速计算能力，将人工智能从概念变为现实”。联想混合解决方案已经针对运行 NVIDIA AI Enterprise 软件进行了优化，官方表示能够实现“安全、受支持且稳定的生产级”AI，联想还将为
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联想 AI 英伟达
人工智能（AI）已成为主流。随着 OpenAI 的 ChatGPT 等解决方案的推出，在一夜之间赢得了数亿用户，人工智能模型也不再在后台「低调」工作。相反，它已经占据了舞台的中心。没有数据中心，AI 产业就无法正常发展。如今的 AI 数据中心，真香了吗？下一个爆火的风口数据中心是用于在网络上传递、加速、展示、计算和存储数据信息的物理场所，主要应用于对数据计算和储存有较大需求的组织。一个完整的数据中心由数据中心 IT 设备和数据中心基础设施构成。数据中心 IT 设备主要包括连接器（光纤、光模块）、网络设备（
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AI 数据中心
光学显微镜在检查活体和固定生物样本方面的作用日益重要。光片技术支持对整个横截面进行单帧成像，这使得科学家能够快速捕捉活细胞和生物体的显微图像与视频。与其他光学成像技术相比，该技术可以减少激光对样本的光损伤，从而实现对敏感样本（如细胞、胚胎和组织）的长期成像。三维体可通过快速连续扫描获取。研究人员越来越多地采用这种先进的成像技术来可视化细胞内错综复杂的结构，并追踪隐藏在胚胎起源中的发育秘密。但是，这些显微镜会生成 TB 级的海量复杂图像，使得开展深入探究工作的科学家在进行图像分析时不堪重负。海洋生物实验室的
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202403 人工智能 显微镜 海洋生物实验室
"极致数字化"的时代已然拉开帷幕，全新水平的复杂数据和生成式 AI
的"化学效应"，正在加速提升自动化工作流的智能水平，帮助企业拥有更广泛且有竞争力的业务影响，同时通过实时洞察和决策来加速和扩展企业内部数字化转型的议程。据IBM
商业价值研究院近期针对全球范围内2,000 多名首席级高管开展的一项AI和自动化调研的洞察报告显示，在生成式 AI 采用和数据主导式创新领域处于前沿的企业已经收获了巨大的回报，其年净利润要比其他组织高出 72%，年收入增长率要高出
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IBM X-POWER 源卓微纳 AI 制造业智能化
据《Calcalist》报道，英伟达正在洽谈收购以色列人工智能公司Run:AI，该公司开发用于管理人工智能计算资源的软件。这笔交易的价值预计达数亿美元，甚至可能达到10亿美元。但是，报道指出，两家公司均为回应相关消息。据了解，Run:AI成立于2018年，该公司开发了一个编排和虚拟化软件层，专门针对运行在GPU和类似芯片组上的AI工作负载的独特需求。该公司自成立以来已筹集1.18亿美元。值得一提的是，若交易完成，这将是英伟达自2019年3月以69亿美元收购Mellanox以来在以色列的首次收购。
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AI芯片 人工智能 英伟达
多伦多AI芯片初创公司Taalas以5000万美元的资金从隐匿中现身，并立志颠覆由Nvidia主导的以GPU为中心的世界。Taalas由Ljubisa Bajic、Lejla Bajic和Drago Ignjatovic创立，他们之前都来自Tenstorrent（Grayskull的创建者）。Taalas正在开发一种自动流程，能够快速将任何AI模型 - 变压器、SSM、Diffusers、MoEs等 - 转化为定制硅。该公司声称，由此产生的Hardcore Models比它们的软件对应物效率高1000倍。
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在位于首尔南部的一座办公大楼里，一打芯片并排放在架子上，每个芯片旁边都有自己的电风扇来降温。这些名为ATOM的芯片是韩国初创企业Rebellions开发的最新神经处理单元（NPU），目标是拥有多达70亿个参数的人工智能模型。它们的性能正在进行测试，并与同一楼层上另一个房间里的几个Nvidia的A100 GPU进行比较。作为下一代人工智能芯片，NPU是针对同时进行矩阵运算进行优化的处理器，意味着它们在深度学习方面比通用中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）更进一步。2020年由五名韩国工程师共同创立
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近几年来，人工智能 (AI) 一直是网络安全领域的赌注，但大型语言模型 (LLM) 的广泛采用使 2023 年成为尤其令人兴奋的一年。事实上，大型语言模型已经开始转变网络安全的整个格局。然而，它也产生了前所未有的挑战。一方面，大型语言模型使处理大量信息变得容易，让每个人都可以利用人工智能。大型语言模型可以为管理漏洞、防止攻击、处理警报和响应事故提供惊人的效率、智能和可扩展性。另一方面，攻击者也可以利用大型语言模型来提高攻击效率，利用大型语言模型引
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AI 人工智能
3 月 16 日消息，印度在收到诸多当地和国际企业家和投资者的批评之后，宣布搁置此前的 AI 审核计划：任何企业发布 AI 模型之前需要经过审批。 电子和信息技术部本周五发布了一份最新的人工智能咨询意见，不再要求他们在向南亚市场用户推出或部署人工智能模型之前获得政府批准。根据修订后的指导原则，建议企业在未经充分测试和不可靠的人工智能模型上贴上标签，告知用户这些模型可能存在的缺陷或不可靠之处。印度信息技术部在本月早
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印度 AI
数字文明是否可以看作是一种新的文明形态？这是谁的数字文明？如何构建数字文明？ 2023 年10 月26-28日，CNCC2023（ 2023 中国计算机大会）在沈阳召开。在10月28日上午举办了论坛《 数字文明何以可能？》，来自社会科学和计算机领域的教授围绕数字文明的可能性与挑战展开了思想对话。
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202403 数字文明 人工智能
讲者介绍：James Landay是斯坦福大学工程学院的计算机科学教授。他是斯坦福大学以人为本的AI研究所（HAI）的联合创始人和副所长。他之前是康奈尔理工大学、华盛顿大学和加州大学伯克利分校的终身教职员工。他还是西雅图英特尔实验室主任和NetRaker的联合创始人。在北京微软亚洲研究院休假期间，他在清华大学教了一个学期的书。Landay在加州大学伯克利分校获得了EECS（电气工程与计算机科学）学士学位，在卡内基梅隆大学获得了计算机科学硕士和博士学位。他是ACM（美国计算机协会）SIGCHI（计算机-人交
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202403 AI向善 以人为本 人工智能
在现代制造业中，打印机的零部件装配是一个复杂而关键的环节。由于零部件种类繁多，传统的人工视觉检测方式难以满足高效率、高准确性的需求。漏装、反装、错装等问题可能导致产品质量缺陷，影响生产效率。因此，引入AI视觉软件进行自动化检测成为提高装配过程质量的一种创新解决方案。1. 目前的漏检率在传统的人工检测环节，由于人工疲劳、视觉差异等因素，漏检率相对较高，导致一些装配缺陷未能及时发现。根据过去的统计数据，传统的人工检测漏检率约为5%。2. AI视觉检测原理AI机器视觉系统采用深度学习技术，主要基于卷积神经网络（
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检测 AI 打印机
生成式AI变革已经到来。随着生成式AI用例需求在有着多样化要求和计算需求的垂直领域不断增加，我们显然需要专为AI定制设计的全新计算架构。这首先需要一个面向生成式AI全新设计的神经网络处理器(NPU)，同时要利用异构处理器组合，比如中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)。通过结合NPU使用合适的处理器，异构计算能够实现最佳应用性能、能效和电池续航，赋能全新增强的生成式AI体验。正如在工具箱中选择合适的工具一样，选择合适的处理器取决于诸多因素，将增强生成式AI体验。异构计算的重要性生成式AI的多样化要求和
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NPU AI 计算架构
上个月OpenAI发布了其Sora文本到视频AI工具，这一消息受到了一些研究人员的担忧和兴奋的交织反应，他们担心这项技术可能被滥用。这家总部位于加州的公司展示了Sora从几个简短的文本提示中创建逼真视频的能力，其中包括一个女人在东京的霓虹灯街道上行走的片段，以及一只狗跳跃在两个窗台之间的片段。英国莱斯特的德蒙特福特大学数字文化专家特蕾西·哈伍德（Tracy Harwood）表示，她对文本到视频人工智能（AI）的发展速度“感到震惊”。一年前，人们还在嘲笑AI制作的美国演员威尔·史密斯吃意大利面的视频。现在，
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人工智能（ai）介绍
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