近日，在安谋科技Tech Talk AI技术开放麦第二期活动中，NPU高级产品经理Benjamin Ye围绕“周易”X3 NPU IP R2版本升级进行了主题分享，详细介绍了R2版本在算力与算力密度方面的显著提升，并结合“周易”X3智能座舱、AI推理加速芯片及新兴市场等多个领域的落地案例，系统展示了“周易”X3系列NPU的最新进展与广泛应用。 1、最高算力翻倍、算力密度提升超70%据Benjamin Ye介绍，“周易”X3 R2版本相较R1最高算力翻倍，针对W4A8、W4A16主流大模型量化精度
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安谋科技
周易”X3 NPU IP R2
据韩媒TheElec报道，三星电子计划于2026年第三季度，向全球主要服务器及数据中心厂商批量交付支持CXL 3.1标准的下一代内存模块（CMM-D）样品，待通过客户质量认证后，最快于第四季度启动量产，敲定生产规模与出货计划。TheElec原文援引业内消息称，三星电子拟最快在第四季度，启动CXL 3.1 标准内存产品量产工作；同时计划于第三季度，率先对外送样旗下新一代 CMM-D 内存模块，该产品原生支持 CXL 3.1 规范。CXL是基于PCIe的高速互连技术，可实现CPU、内存与GPU间的高速数据传输
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三星
CXL
GPU
人工智能正以远超监管规则的速度渗透整个半导体生态，IP 盗窃、安全漏洞风险急剧上升，且缺乏有效防范手段。从嵌入 EDA 流程的基础模型，到影响设计、验证与物理实现的智能体系统，AI 正在重塑芯片开发方式与风险引入路径。尽管业界普遍认同 AI 治理的必要性，但现有举措碎片化、解读不统一、重意图而轻可衡量结果。简单说：当前治理严重不足，传统监管方式已落后，且难以追上创新步伐。一、AI 治理：缺失的 “护栏”Dana Neustadter（新思科技）：“AI 治理需要指导原则、法规、政策与框架流程，引导负责任的
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无防护
构建 AI
半导体生态
标准分裂
IP 泄露
运行时保障危机
英特尔公司在北京举办新一代AI工作站平台发布会，推出英特尔® 至强® 600工作站处理器与英特尔锐炫™ Pro B70、B65 GPU。双芯的强强联合，将为AI开发者与企业打造覆盖从日常应用和专业重负载AI应用、且颇具成本效益的高效工作平台。 英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威，阐释英特尔顺应智能体应用需求，利用至强和锐炫的双芯协同，让AI工作站真正做到了能攻、能守、能合 英特尔至强600工作站处理器：四维升级，释放重载算力英特尔至强600工作站
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英特尔
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锐炫Pro B70
GPU
AI工作站
摩尔线程 x 中国移动｜国产GPU率先支撑央企大模型，S5000完成九天35B大模型适配近日，中国移动自主研发的九天35B通用大模型即将正式发布。作为中国移动重要的生态合作伙伴及 “AI 能力联合舰队” 的核心算力成员，摩尔线程基于旗舰级AI训推一体全功能GPU MTT S5000，依托成熟的MUSA软件栈与高性能算子优化，已率先完成九天35B模型的全流程适配与推理验证。这不仅是国产GPU与央企大模型的深度协同，更意味着国产AI算力已具备支撑行业级大模型规模化落地的核心能力。软硬协同优化，释放极致性能本次
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摩尔线程
中国移动
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九天35B
大模型适配
中国 AI 推理 GPU 赛道再迎重磅融资。据凤凰网消息，国内 AI 推理 GPU 企业曦望（Sunrise） 完成新一轮超10 亿元人民币融资，估值突破100 亿元，成为中国纯推理 GPU 领域首家独角兽企业。这是 2026 年 AI 需求向推理侧转移背景下，国内 GPU 行业最大单笔融资之一。曦望源自 AI 巨头商汤科技分拆，至今已完成7 轮融资，累计融资额约40 亿元。本轮资金将主要用于：下一代启望 S3（Qiwang S3） 推理 GPU 的量产与交付全栈软件生态建设后续 S4、S5 芯片的持续研
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曦望
GPU
近日，英特尔公司在北京举办新一代AI工作站平台发布会，推出英特尔® 至强® 600工作站处理器与英特尔锐炫™ Pro B70、B65 GPU。双芯的强强联合，将为AI开发者与企业打造覆盖从日常应用和专业重负载AI应用、且颇具成本效益的高效工作平台。 英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威，阐释英特尔顺应智能体应用需求，利用至强和锐炫的双芯协同，让AI工作站真正做到了能攻、能守、能合 英特尔至强600工作站处理器：四维升级，释放重载算力英特尔至强600工作站处理器为专业重负载场景和卓
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AI工作站
英特尔
至强600
工作站处理器
锐炫
GPU
尽管铜并非数据中心内回收量最大的材料，但随着数据中心持续扩建与架构重构，废旧铜材正催生出一条全新的产业链。图片来源：snezhkina/Adobe Stock人工智能数据中心的高速扩张，正为废旧硬件、老旧配件及原材料回收打造出一个全新二级市场。在这一新兴回收经济中，退役 GPU、CPU、内存以及铜材等物料被重新利用，在其他设备中开启 “第二生命周期”，或至少被回收处理以备后续使用。AI 数据中心对 GPU 和 CPU 的更新换代速度，远快于传统 IT 硬件周期。部分硬件在使用三至四年后便会被替换，而在某些
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数据中心
CPU
GPU
UALink联盟近日发布了2.0版本通用规范，该版本新增了“网络内运算”功能，旨在实现加速器之间的运算和通信能力。相比1.0版本，2.0在降低延迟和提高带宽使用效率方面有了显著改进，同时增强了AI工作负载分布式训练和推理的扩展性能。 据综合Network World、The Register、SDX Central等报道，UALink联盟成立于2024年中期，由AMD、思科（Cisco）和慧与科技（HPE）等科技巨头支持，目标是创建一个开放、低延迟、高带宽的互连技术，以提供不同于NVIDIA N
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UALink
2.0
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网络标准
精准医疗与药物研发正被人工智能深刻重塑。作为AI for Science（AI4S）领域的核心阵地，解码生命奥秘的关键已从实验观测转向算力与算法的协同突破。蛋白质结构预测、基因组分析与医学影像，构成了生命科学AI的三类关键技术，其能力直接决定了新药研发的效率与精准医疗的进程。然而，作为这三类关键技术之一的蛋白质结构预测模型AlphaFold 3，其训练代码未完全开放，商业使用亦受限，这使得科学家难以基于该模型构建真正自主可控的研发环境。这种技术依赖还面临更深层的合规挑战：蛋白质结构预测与基因组分析涉及大量
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AI4S
摩尔线程
GPU
近日，奎芯科技自主研发的LPDDR5X PHY IP在8nm工艺上顺利完成流片验证。实测不仅稳定达到9600Mbps速率，更超频跑通10.8Gbps，展现出在先进工艺节点上挑战极致带宽的非凡能力，为高性能计算、AI边缘计算等场景提供了高性价比的内存接口方案。满血性能：从标准到巅峰的跨越2-rank DRAM测试子板挂载方案本次流片验证采用了挂载2-rank DRAM测试子板的方案，全面覆盖了从低速到极速的工作场景。满血达标：该IP在1000Mbps至9600Mbps的速率范围内实现了DLL的精准锁定。极致
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奎芯科技
LPDDR5X
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硅验证
9600Mbps
最开始紧缺的是GPU，随后是内存，而如今紧缺的矛头转向了CPU。据半导体行业分析机构Semianalysis Dylan Patel指出，GPU已不再是云厂商的瓶颈，这一角色现已转移至CPU。受Agentic AI爆发式增长影响此前，用于AI的GPU仅执行简单推理任务，随着新模型推出，任务形态发生根本性变化 —— Agentic AI如今被大量用于数据库调用，以及物理仿真、模拟运算等高度依赖CPU的任务。这些频繁的数据库访问与CPU密集型运算，导致云数据中心CPU使用率急剧飙升。这种爆发式需求已导致Git
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CPU
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AI
英伟达
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英特尔
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在AI热潮推动下，算力需求持续喷发，导致芯片资产出现罕见现象：GPU（图形处理器）的保值能力甚至超过汽车。 以英伟达H100为例，使用3年后仍可维持原价84%，折旧速度远低于一般耐用品，颠覆市场对科技硬件「快速贬值」的既有认知。据财经媒体《商业内幕》（Business Insider）报道，这样的价格表现并非个案，而是整体市场供需失衡的结果。 根据Silicon Data的数据，英伟达不论新款或旧款GPU，近几个月价格全面上升，显示AI算力需求仍持续超过供给。GPU价格颠覆常态 旧款芯片不跌反升过去芯片市
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芯片
硅谷
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Nutanix 首席执行官拉吉夫・拉马斯瓦米表示，人工智能技术的应用已开始为公司贡献利润。不过，自主智能体 AI 真正开始显著影响客户的盈利状况，还需要一段时间。该厂商在上月的 GTC 大会上公布了自主智能体 AI 平台战略，并于本周推出了更多相关功能，其中包括一套多租户框架，旨在帮助企业与新型云服务商从 GPU 中榨取更多价值。但目前仍处于早期阶段，可以合理认为，真正规模化使用 Nutanix 全新 AI 技术的客户数量大概率仅有数十家，而非数千家。与此同时，公司在聚焦即将到来的自主智能体 AI 时代的
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GPU
虚拟化
CPU
虚拟化
SiFive 完成超额认购的 G 轮融资，募资 4 亿美元，由 Atreides Management 领投，英伟达参投，正式加速进军数据中心 CPU IP 领域。本轮融资后，这家总部位于圣克拉拉的公司估值达36.5 亿美元。据路透社报道，CEO 帕特里克・利特尔表示，本轮融资有望成为其 IPO 前最后一轮私募融资。融资用途与数据中心战略SiFive 表示，新资金将用于三大方向：加速下一代高性能数据中心架构研发扩大工程团队深化其 CPU 平台的软件栈建设具体投入领域包括：高性能标量、向量、矩阵 RISC-
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SiFive
数据中心
CPU
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AI 通常被定义为算力故事：更大的模型、更快的 GPU、布满加速器的数据中心。但随着系统持续扩容，真正的限制并非算力，而是数百、数千乃至数百万处理器间的通信。图一：人工智能数据中心规模扩展集群规模的演变。现代 AI 的核心是矩阵乘法，大型神经网络可将运算分配至多个处理单元，并行计算成为提升性能的首选方案。但模型规模超过约 100 亿参数后，小型本地计算域无法支撑扩容，工作负载需分配至多个图形处理器（GPU），覆盖板卡、服务器、机架，乃至跨建筑区域级光纤网络。实际应用中，GPU 需协同如同一台超大处理器，需
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人工智能
GPU
英特尔发布了最新基准测试成绩，展现了其在 CPU 与 GPU 平台上的最新人工智能推理能力。该结果作为 MLCommons 组织MLPerf Inference v6.0测试套件的一部分正式公布，凸显了英特尔至强 6 处理器搭配英特尔锐炫 Pro B 系列 GPU，在工作站、数据中心与边缘端部署场景下的性能表现。对于关注 AI 硬件平台演进的工程师与开发者而言，这些结果清晰展现了英特尔在当前由专有 GPU 生态主导的市场中，如何布局开放、可扩展的推理系统。基准测试凸显锐炫 Pro GPU 扩展能力MLPe
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人工智能
英特尔
GPU
核心要点智能体 AI 工作负载正在重塑数据中心算力需求，性能瓶颈从以 GPU 为中心的推理转向CPU 密集的调度与工作流管理。传统 AI 推理是单步前向传播，而智能体 AI 是分布式、多步骤、带规划 / 工具调用 / 验证 / 迭代推理的复杂流程，对 CPU 需求激增。实测显示：在金融异常检测、AI 代码生成等场景中，CPU 耗时超过 GPU 推理，仅靠提升 GPU 性能无法优化整体吞吐。数据中心需保持CPU 与 GPU 均衡配比，推荐比例为 1:1 到 1.4:1，即每颗 GPU 配 86–120 个
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智能体AI
Agentic AI
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我供职于一家 RISC‑V IP 公司晶心科技（Andes)，但我真心为 Arm 加油 —— 可能比我这个职位的大多数人愿意承认的还要多。不是因为我搞不清谁和谁竞争，而是因为对 Arm 股东最有利的一步，恰恰也是迄今为止给 RISC‑V 带来最大东风的一步。这本质上不是一个 “Arm 对决 RISC‑V” 的故事，而是一个平台经济学的故事：当中立的平台提供商开始与它赋能的客户正面竞争时，会发生什么。一、向价值链上游攀登 —— 这在商业上完全合理纵观历史，Arm 一直在稳步向价值链上游走：从 CPU IP，
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晶心科技
IP
RISC‑V
Arm
在AI大模型、超算集群和云原生数据中心蓬勃发展的今天，芯片内部和节点中的“数据高速公路”和“存储中枢”正成为制约处理器算力释放和节点整体性能的核心瓶颈。SmartDV作为领先的半导体知识产权（设计IP）与验证IP（VIP）解决方案提供商，正以其全面的高速接口、内存控制器与互连IP产品，为各类AI处理器、加速器和系统级芯片（SoC），高性能计算（HPC） 及数据中心处理器注入“超高速、低延迟、可扩展”的设计基因。3月10日至12日，SmartDV在于德国纽伦堡展览中心举办的2026年嵌入式世界展（Embed
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SmartDV
连接与存储
IP
算力芯片
Equinix 正在扩大其数据中心容量，以满足来自人工智能与云基础设施日益增长的需求，特别是高密度 GPU 部署场景。此次扩建反映出计算架构的整体转变 ——AI 推理负载正对供电、散热和网络互联能力提出越来越高的要求。这一动态凸显出基础设施限制正成为 AI 系统设计的关键因素，同时也表明半导体生态系统的价值重心正在转移：不再局限于芯片本身，而是延伸到支撑芯片运行的物理基础设施层面。为 AI 负载扩展基础设施Equinix 正在升级设施以支持更高的功率密度，其数据中心专为大型 GPU 集群（例如基于英伟达架
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Equinix
液冷
GPU
人工智能
基础设施
在各大存储巨头竞相押注 HBF（高带宽闪存）等后 HBM 时代技术之际，被公认为 **“HBM 之父”的韩国科学技术院（KAIST）教授金正浩（Joungho Kim）** 抛出重磅判断：当前由英伟达主导的GPU 中心化 AI 架构，终将转向内存中心化架构。随着 AI 从生成式模型向智能体模型演进，内存瓶颈正成为关键制约。金正浩在接受《Aju News》采访时将这一转变称为 **“上下文工程”的兴起 —— 海量文档、视频及多模态数据需被并行处理。他强调，要跟上这一趋势，内存带宽与容量必须提升最高 1000
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HBM
HBF
AI
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3月25日至29日，以“科技创新与产业创新深度融合”为主题的2026中关村论坛年会在京举行，汇聚来自100多个国家和地区的上千名嘉宾，共促创新与发展。摩尔线程作为国产全功能GPU领军企业，深度参与未来产业、量子科技、人工智能等多个平行论坛。同时，摩尔线程重点展示了与生态伙伴在量子计算等前沿领域的最新合作进展，并携全栈自主算力解决方案亮相“人工智能+”展区，以自主可控的底层算力引擎，驱动智能经济高质量发展。 &n
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中关村论坛
摩尔线程
GPU
1 VPU向高效、高质、低延迟发展随着AI技术的爆发，带来了视频分辨率和数据量的不断攀升，专用于视频编解码处理的VPU应运而生，成为各类视频应用的“超级工匠”。如今，VPU已成为支撑云、边、端等关键场景的核心算力单元，是半导体和AI算力赛道的重要组成部分。VPU主要由两大类芯片/硬件模块构成：一类是VPU芯片；另一种是嵌入在各种SoC、处理器、控制器等芯片/硬件模块中的VPU引擎。但是万变不离其宗，都离不开强大的VPU IP核芯。目前VPU、VPU IP的发展趋势是什么？答案是：在云、边、端场景中AI无
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VPU
VPU IP
安谋科技Arm China
安谋
随着半导体制造工艺不断向更先进的纳米制程迈进，计算光刻已从芯片设计的辅助环节，发展成为先进芯片设计的核心支柱。如今，掩模合成、光刻仿真以及光学邻近效应校正（OPC）对计算精度和数据处理吞吐量提出了前所未有的要求。而这些工作流程的核心环节便是光栅化—— 将复杂的几何版图转换为超高分辨率像素网格的过程。西门子EDA部门近期发布了一份白皮书，提出了应对该问题的创新方案。书中深入剖析了光栅化成为技术瓶颈的原因，以及基于大规模并行 GPU 架构的创新光栅化算法如何破解相关难题，并通过实际性能测试结果，展现了这一创新
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并行
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光栅化器
加速计算
光刻技术
西门子EDA
人工智能的发展之路并非一帆风顺。媒体与华尔街对人工智能行业情绪的任何细微变化，都会表现出极端且剧烈的反应。狄更斯早已预见这般光景：“那是最美好的时代，那是最糟糕的时代；那是智慧的年头，那是愚昧的年头；那是信仰的时期，那是怀疑的时期；那是光明的季节，那是黑暗的季节；那是希望的春天，那是失望的冬天。” 在这些喧嚣的头条背后，人工智能推理的规模化发展正面临一个关键难题：芯片的理论峰值性能与系统厂商能实际保障的性能之间，差距正不断扩大。这一差距对算力的功耗需求和系统安全性，都产生了重大影响。这一性能差距究竟从何而
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人工智能
IP
Arteris
Ceva-Waves UWB 是业界率先符合 IEEE 802.15.4ab 标准的 UWB IP 协议，可提供高达 30 倍的扩展测距和 4 倍的数据传输速率，适用于安全访问、定位、雷达和先进数据应用. 超宽带 (UWB) 技术正从基于近距离的数字密钥和跟踪器扩展到更远距离的定位、雷达传感和高性能数据应用。为了应对这一转变，领先的智能边缘芯片和软件 IP 授权商 Ceva 公司(纳斯达克股票代码：CEVA)宣布推出其新一代 Ceva-Waves™ UWB IP，这是业界率先符合 IEEE 80
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Ceva
UWB
IP
传输距离
吞吐量
过去一年，如果你关注通信行业的新闻，大概很难躲过「AI-RAN」这个词。英伟达和软银牵头成立的 AI-RAN 联盟，T-Mobile 西雅图的实验室测试，Indosat 在印尼完成的 AI 通话演示——一连串的动态似乎在传递一个信号：GPU 即将大规模进入基站，AI 正在从「网络上层」下沉到「无线底层」。但如果你有机会和运营商的朋友聊一聊，会发现他们的态度远没有发布会舞台上那么激动。兴奋是有的，但更多的是审慎、观望，甚至是一丝不易察觉的疑虑：基站里真的需要塞进一块 GPU 吗？这笔账到
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GPU
AI-RAN
在过去三年里，AI服务器市场的叙事逻辑高度单一：谁拥有更多的GPU，谁就掌握了通往通用人工智能（AGI）的钥匙。然而，随着AI应用从简单的聊天机器人升级为能自动执行复杂流程的代理AI（Agentic AI），数据中心的底层算力需求正在发生本质性的剧变。汇丰证券在最新发布的深度行业报告中指出，一个“算力再平衡”的时代已经开启，CPU正重新成为AI数据中心的决策枢纽。早期的AI模型主要依赖大规模GPU进行并行计算，但代理AI的工作流则完全不同，涉及大量的逻辑分支、任务同步和多线程处理。代理AI不仅需要输出内容
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代理AI
Agentic AI
CPU
GPU
芯原股份（芯原，股票代码：688521.SH）今日宣布图像处理SoC芯片公司合肥六角形半导体有限公司（简称“六角形半导体”）在其高性能HX77系列图像处理SoC中采用了芯原成熟的IP组合，包括GCNanoUltraV 2.5D图形处理器（GPU）IP、DW100畸变矫正处理器（DeWarp Processing）IP，以及DC9200Nano显示处理器（Display Processing）IP。该SoC芯片已顺利完成流片，并实现一次流片成功。 天相芯HX77系列是一款高度集成、低功耗的图像处理
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六角形半导体
天相芯
HX77
芯原
Nano IP
AR显示处理器
2.5d gpu ip介绍
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欢迎您创建该词条，阐述对2.5d gpu ip的理解，并与今后在此搜索2.5d gpu ip的朋友们分享。
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