人工智能（AI）基础设施正在加速向 Arm 架构迁移。如今，Arm 技术已部署在所有主要超大规模云服务提供商的平台中。根据 IDC 数据，基于 Arm 架构的机架级服务器市场规模现已超越 x86，成为加速计算领域的主流平台。随着 AI 迈入智能体时代，这一转变显得愈发重要。AI 智能体不仅能够生成答案，还能够持续运行、调用工具、访问数据并自主执行任务。随着智能体规模不断扩大，两项基础计算需求随之产生，分别是运行智能体与保护智能体所需的算力。Arm 为这两类计算需求提供支持。一方面，高性能 CP
Imagination Technologies（以下简称“Imagination”）今日公布了其E系列GPU IP的首批性能数据和演示结果，并推出全新的Neural Super Resolution（NSR，神经超分辨率）AI加速超分辨率解决方案。这些最新进展进一步体现了Imagination的GPU-first战略：通过一套架构和一套软件栈，让芯片设计厂商能够运行图形、计算和AI等不同类型的工作负载。随着边缘设备应用日趋复杂，芯片设计厂商不断新增针对不同工作负载的专用加速模块、软件栈与数据通路；这种碎
英伟达 Vera CPU 是一款面向智能体 AI（agentic AI）打造的服务器处理器。在智能体 AI 场景中，大语言模型会反复执行观测、推理、调用工具、访问内存并做出动作。这类工作流依靠 GPU 完成模型推理，但同时会产生大量 CPU 负载：浏览器执行、任务编排、数据预处理、安全管控、存储访问、网络通信以及工具调用。英伟达认为，传统云 CPU 一味追求总核心数量；而智能体系统，则需要在整机柜规模下具备强劲且性能可预测的单核性能。Vera 内置 88 颗自研 Olympus 核心，支持 176 线程。
据 DIGITIMES 报道，英特尔计划在 2026 年 10 月上旬再次上调 PC CPU 价格，预计涨幅约为 10%。与此同时，部分毛利率偏低的 Small Core 产品线可能进入 EOL（End of Life，生命周期终止）—— 英特尔正通过调整价格和产品组合，提高 CPU 业务的整体盈利能力。如果此次涨价最终落地，将是英特尔近一年内又一次调整 CPU 价格。自 2025 年底以来，英特尔 PC CPU 已连续涨价：2026 年第一季度价格上涨约 10%，7 月又调高部分消费级和服务器 CPU
英特尔为新一代开源多模态视频模型MiniMax H3提供Day 0首发支持。依托英特尔锐炫™ Pro B70的硬核实力及完整软件生态，英特尔在第一时间实现了对该模型的深度适配，充分展现出其在AIGC前沿应用领域中高效响应、快速交付的卓越表现，也为广大创意人士打开了一条低门槛、低成本、快速出片的视频创作新路径。视频生成模型改写了AI在创意行业中的产业定位：借助AI开启创作的形式，已从边缘变成了主流，大模型也逐渐从辅助工具成长为核心担当，商业潜力持续释放。但成本依然是其规模化落地的道路上绕不开的一道坎。作为开
NVIDIA 最近将 ST 认定为 NVIDIA AI Factory MGX 生态系统的贡献者。NVIDIA MGX 是一种模块化参考架构，可作为数百种 GPU、CPU、存储设备等组件的基础。得益于双方的持续合作，ST 的 40 V、12 V 和 6 V 架构可帮助打造高密度供电板卡，并将其用于 NVIDIA MGX 机架中。简单来说，NVIDIA MGX 通过提供一个工程师可以快速构建的基础，加速了 AI 数据中心的创建。随着行业向 800 V HVDC AI 数据中心 迈进，这类协作将确保平稳而快速
除了加速器，AI 性能还要看内存输送数据的速度聊到AI，大家往往关注的是整个系统中最瞩目的部分，比如加速器、集群规模、模型大小。但随着 AI 系统变得越来越复杂，数据中心负责人们必须要面对一个务实且重要的问题：我们的平台能否迅速调度数据，让整个庞大的算力系统满载运转？ 比拼内存带宽的时刻，到了现代 AI 主机 CPU 需要支持更大的模型、更密集的 GPU 配置以及数据密集程度越来越高的管道。在这种环境下，内存性能不再是一个次要的规格指标。它将决定 CPU、加速器和存储是作为一个协同系
在英伟达GPU与CUDA生态长期垄断AI训练、科学仿真领域的行业背景下，以LineShine（灵晟）纯CPU超算为代表的全新算力体系登上了TOP500榜首，印证了矩阵增强型CPU 正在重构高性能计算底层硬件标准。近日，杰克・唐加拉、松冈聪、托尔斯滕・赫夫勒三位 高性能计算的权威学者联合发布论文《Do We Still Need GPUs? Rethinking AI and Scientific Computing on Matrix-Enhanced CPUs》，完整拆解了无 GPU 同构超算的四层核心
领先的智能边缘芯片和软件IP授权商Ceva公司近日宣布与一家美国软件和 AI 平台巨擘达成一项重大的AI授权协议，进行一项面向下一代智能计算设备的定制AI芯片项目。Ceva通过该协议将客户群体从传统的半导体公司和设备OEM厂商扩展到软件平台公司，这些公司越来越多地设计定制芯片以优化性能、功耗和面积 (PPA) 以及整体用户体验。Ceva首席执行官Amir Panush表示：“一家业界领先的软件和 AI 平台公司决定在NeuPro-M上构建定制 AI 芯片，这反映了转向 AI 优先计算架构的更广泛业界趋势。
AI 行业重心正从大模型训练转向常态化推理，具备超大寻址内存容量的 CPU 成为市场刚需。惠普企业（HPE）在年度 Discover 大会上正式宣布，将搭载英伟达 Vera CPU 的 ProLiant DL394 计算服务器纳入私有云 AI（Private Cloud AI） 整体解决方案。本次大会上，HPE 还同步发布数据湖、网络设备等多条产品线的系列更新。HPE 两年前推出 Private Cloud AI，面向企业交付一体化 AI 软硬件堆栈，整机方案整合 HPE 服务器、存储、网络与配套软件，底
实验室台面上摆放两台机械臂，右侧机械臂正将一块显卡举至主板上方。多组 AI 编码智能体可自主训练机器人完成各类精细操作任务。配图说明：多组 AI 编码智能体能够训练机器人执行显卡插装至主板等操作｜图源：英伟达如果给 AI 编码智能体配备一整间实验室机械臂、充足算力资源，再提供高额的大模型调用令牌额度，用以训练机器人完成各类实操任务，会发生什么？答案是：这些智能体能够自主设计完整训练流程，教会机器人顺利剪断塑料扎带，甚至把显卡精准插入主板细小插槽。一套全新智能体调度框架让 AI 实现全自动机器人训练成为现实
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