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 至强600 工作站处理器 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 GPU 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 GPU 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 IP 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 GPU AI 英伟达 AMD 英特尔 Arm
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 GPU
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 IP
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