- 我们仍在思考近几个月在圣路易斯SC25超级计算会议前后宣布的所有新型HPC-AI超级计算机系统，特别是HPC国家实验室发布的一系列新机器不仅推动技术进步，还将降低仍驱动大量高性能计算仿真和建模工作的FP64浮点运算成本。和你们许多人一样，我们认为高性能计算的本质正在发生变化，这不仅因为机器学习和现在的生成式人工智能，还包括混合精度的出现，以及可以更换求解器以使用它，或者使用更低精度的数学单元模拟FP64处理。这肯定会是十年后半段的有趣表现。与此同时，鉴于仍有大量FP64原生代码存在，我们认为有必要从长远角
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HPC 超算性能 FP64 浮点运算 GPU 集群
- 凭借盈利的个人电脑业务，全球出货量占25%（很大程度上得益于二十年前收购IBM的个人电脑业务），加上通过收购摩托罗拉而拥有的可敬智能手机业务，联想的客户设备业务终于回到了新冠疫情高峰期的水平，并持续为这个竞争激烈的IT部门带来不错的利润。我们通常不会在“下一个平台”中关注这些问题，除非客户设备业务给数据中心业务带来压力，或者相反，当它减轻了数据中心业务的部分压力时。在联想，后者而非前者才是真实的。截至9月的季度，即联想2026财年的第二季度，公司智能设备集团（IDG）销售额为151.1亿美元，增长11.8
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联想ISG 业务 HPC-AI 融合 人工智能 智能计算
- 在过去两年里，我们一直在剖析被称为Top500的超级计算机半年排名，采用另一种方式，重点关注每年六月或十一月进入各榜单的新机型。我们认为，这让我们了解人们目前购买超级计算机时的做法，而不仅仅是仅仅关注那些通过高性能LINPACK（HPL）基准测试提交基准测试的五百台机器。这是自2024年6月以来最弱的榜单，当时我们首次以这种方式分析Top500，包括新机器和核心和Rpeak flop的整体表现。不过，这并不算糟糕。只是名单上没有太多新的大型机器，就像2024年6月时一样。这是升级周期和融资周期的一部分，而
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- 英伟达今年大部分时间都在推出新产品和合作伙伴关系，旨在确保其在仍是人工智能市场的狂野西部中保持领先地位，同时确立其在新兴量子计算领域的地位，联合创始人兼首席执行官黄仁森认为英伟达将成为关键的基础设施提供商和加速器。最近，英伟达在十月底于华盛顿特区举办的GTC大会上，发布了公司一贯的大量公告，黄和英伟达高管发布了新产品，如NVQLink——一种开放的高速互联系统，将量子处理器与超级计算机中的GPU连接起来，打造公司所称的“加速量子超级计算机”;BlueField-4，一款数字处理单元（DPU），结合了64核
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- 正如我们所预料的那样，德克萨斯先进计算中心去年安装的“Vista”超级计算机，作为当前“Stampede-3”和“Frontera”生产系统与明年即将推出的未来“Horizon”系统之间的桥梁，确实是TACC为Horizon机器选择架构的先驱。TACC所做的事情和不做的事情很重要，因为作为美国国家科学基金会学术超级计算的旗舰数据中心，公司为那些需要拥抱人工智能、不仅拥有需要整个系统运行的大型作业（所谓的能力类机器）的高性能计算组织树立了领先地位，这些组织不仅拥有需要整个系统运行的大型作业（即所谓的能力类机
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Horizon超级计算机 Vista HPC Blackwell B200 GPU
- 当今 HPC 和 AI 数据中心中使用的电源架构即将发生重大变化，以提高能效。虽然芯片级的电压将保持不变，但通向这些芯片的电压将在更远的距离内保持较高。这一变化对DC-DC转换器具有广泛的影响。现有架构将交流电带到每个机架上，将其转换为直流电，然后分两级将电压降至必要的芯片电压。新方法以为电动汽车 （EV） 市场制定的协议为蓝本，将交流转换转移到建筑物的边缘或一排机架的末端，并为该排中的所有机架提供比目前采用的更高的直流电压。其结果是电流更低、损耗更低、铜更少。这一变化发生之际，数据中心正在努力应对不断增
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- 台积电已为其第一代 15 纳米 （N2） 工艺节点技术获得了 2 家客户。KLA 半导体产品和解决方案部门总裁艾哈迈德·汗 （Ahmad Khan） 在最近的高盛活动中透露了这一消息。他接着说，其中大约有 10 家客户专注于高性能计算 （HPC） 设计。台积电 2nm 技术目前计划于 2026 年下半年量产，预计将于 2027 年初采用。在X（前身为Twitter）上，分析师Junkan Choi表示，值得注意的是，台积电的大多数2nm客户都处于HPC领域，因为传统上，这家芯片制造商的新先进节点主要被苹果
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台积电 15nm HPC
- 高性能计算 （HPC） 内存墙通常是指处理器速度和内存带宽之间不断扩大的差距。当处理器性能超过内存访问速度时，这会在整体系统性能中造成瓶颈，尤其是在人工智能 （AI） 等内存密集型应用程序中。本文首先探讨了内存墙的传统定义，然后着眼于另一种观点，该视图将内存容量与 AI 模型中参数数量的增长进行比较。无论从哪个定义来看，记忆墙已经到来，这是一个严重的问题。它以一些翻越墙壁或至少降低墙壁高度的技术结束。当然，HPC 的定义正在不断发展。几年前被认为是 HPC 的东西不再符合最新的定义。根据处理器在峰值每秒浮
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HPC 内存墙
- 超强性能，精巧尺寸，适应各种空间限制重点摘要：● 三合一超强架构：搭载Intel® Core™ Ultra处理器，最高14核CPU+8核Xe GPU+集成NPU，AI算力与能效双优● 军工级紧凑设计：95mm×70mm迷你尺寸，板载64GB LPDDR5x内存（7467MT/s），支持-40°C至85°C宽温运行（特定型号）● 丰富工业级接口：集成16通道PCIe、2个SATA、2个2.5GbE网口及DDI/USB
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- 在半导体领域，随着技术的不断演进，对CMOS（互补金属氧化物半导体）可靠性的要求日益提高。特别是在人工智能（AI）、5G通信和高性能计算（HPC）等前沿技术的推动下，传统的可靠性测试方法已难以满足需求。本文将探讨脉冲技术在CMOS可靠性测试中的应用，以及它如何助力这些新兴技术的发展。引言对于研究半导体电荷捕获和退化行为而言，交流或脉冲应力是传统直流应力测试的有力补充。在NBTI（负偏置温度不稳定性）和TDDB（随时间变化的介电击穿）试验中，应力/测量循环通常采用直流信号，因其易于映射到器件模型中。然而，结
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- 3 月 11 日消息，据 ZDNet Korea 今日报道，三星电子 11 日的业务报告称，三星电子第四代 4 纳米工艺（SF4X）已于去年 11 月开始量产。由于该工艺专注于人工智能等高性能计算（HPC）领域，预计将在三星代工业务的复苏中发挥关键作用。三星第一代 4 纳米于 2021 年量产。图源：三星电子据了解，与前几代相比，三星的第四代 4 纳米芯片采用了先进的后端连线（BEOL）技术，能够显著提升芯片的整体性能，同时降低制造成本。此外，该芯片还配备了高速晶体管，还支持 2.5D 和 3D 等下一代
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- 随着人工智能和大数据的发展，企业数字化转型加速，数据量剧增，推动了存储市场需求的逐年增长，针对存储测试设备的需求也越来越复杂和多样化。研华SOM-C350高端COM-HPC解决方案，具备出色算力、高速数据传输、丰富I/O接口，且兼容PCIe Gen5，是存储ATE测试设备的优选方案。
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- AMD将于台积电亚利桑那州新厂生产高效能芯片，成为继苹果之后的第二位知名客户。 据独立记者 Tim Culpan 报道，消息人士证实这项协议，不过台积电拒绝回应。台积电位于亚利桑那州的21号厂房已开始试产5纳米制程，其中包括N4/N4P/N4X和N5/N5P/N5X制程。 虽然第一阶段制程尚未完全开始，但有消息指出，苹果A16芯片目前已在Fab 21生产，使用N4P制程。A16 芯片于 2022 年推出，适合作为新厂的制造测试，根据彭博社报道，Fab 21 目前良率与台积电在中国台湾的晶圆厂相似。至于AM
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- 7 月 16 日消息，台媒 Anue 钜亨网本月 14 日报道称，英特尔下代AI 与 HPC 用 GPU 芯片 Falcon Shores 将交由台积电生产，目前已完成 Tape out 流片，明年底进入量产。具体来说，英特尔的 Falcon Shores GPU 将采用台积电 3nm、5nm 先进制程制造，HBM 集成方面也将采用台积电的 CoWoS-R 工艺。注：CoWoS-R 是一种完全以 RDL 层取代硅中介层，成本更低的 2.5D 封装集成工艺，结构如下图所示：▲ 图源台积电官网报道还指出，英特
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台积电 英特尔 AI HPC GPU 芯片 Falcon Shores
- 摘要：● 业界唯一完整PCIe 7.0 IP，包含控制器、IDE安全模块、PHY和验证IP，可实现高达512 GB/s的数据传输速度；● 预先验证的PCIe 7.0控制器和PHY IP在保持信号的完整性的同时，可提供低延迟数据传输，功耗效率比以前的版本最多可提高50%；● 新思科技PCIe 7.0 IDE安全模块与控制器IP进行预验证，提供数据保密性、完整性和重放保护，能够有效防止恶意攻击。● 该解决方案以新思
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新思科技 PCIe 7.0 IP解决方案 HPC AI 芯片设计
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