总部位于得克萨斯州奥斯汀的初创企业 Neurophos 完成了一笔高达 1.1 亿美元的 A 轮融资，这笔资金将助力其光子人工智能芯片从实验室走向数据中心。该公司表示，此轮融资获得超额认购，融资完成后其累计募资总额达到 1.18 亿美元，为其实现百亿亿次级人工智能推理硬件的交付奠定了基础。这一动态意义重大。当前，数据中心供电受限、图形处理器供应短缺以及摩尔定律增速放缓已成为系统性难题。Neurophos 的技术路线有望催生全新一代人工智能加速器，进而重塑欧洲数据中心与工业人工智能领域的计算架构、供应链体系
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Neurophos 人工智能 芯片 光子学 GPU
昨天晚间，摩尔线程发布2025年业绩预告。公告显示，公司预计2025年年度实现营业收入14.5亿元到15.2亿元，同比增长230.70%到246.67%。2025年年度归属于母公司所有者的净利润预计将出现亏损，净利润预计亏损9.5亿元到10.6亿元，与上年同期相比，亏损收窄幅度为34.50%到41.30%。根据业绩预告数据，摩尔线程营业收入将连续四年保持高增态势，同时，净亏损亦将连续四年实现收窄。对于此次业绩表现，摩尔线程表示，得益于人工智能产业蓬勃发展及市场对高性能GPU的强劲需求，公司以AI训推一体智
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CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。这个视频，非常具象的表述了CPU和GPU在图像处理时的不同的原理和方法。看到GPU的模型喷射出的一瞬间，你就秒懂了。根据上面视频中的比喻，你应该很清楚CPU和GPU就呈现出非常不同的架构：绿色的是计
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深入了解AMD或英伟达最先进的AI产品包装，你会发现一个熟悉的布局：GPU两侧被高带宽内存（HBM）覆盖，这是市面上最先进的内存芯片。这些内存芯片尽可能靠近它们所服务的计算芯片，以减少人工智能计算中最大的瓶颈——将数十亿比特每秒从内存转化为逻辑时的能量和延迟。但如果你能通过将 HBM 叠加在 GPU 上，让计算和内存更加紧密结合呢？Imec最近利用先进的热仿真探讨了这一情景，答案在2025年12月的IEEE国际电子器件会议（IEDM）上给出，颇为严峻。3D叠加会使GPU内部的工作温度翻倍，使其无法使用。但
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英伟达在拉斯维加斯举办的国际消费电子展（CES 2026）上，意外发布全新 Vera Rubin 架构。这款计划于年内正式推向市场的新平台，官方宣称相较英伟达前代 Blackwell 架构，其推理成本可降低 90%，训练特定模型所需的 GPU 数量可减少 75%。通常而言，硬件性能的提升往往聚焦于 GPU 本身。诚然，新款 Rubin GPU 在面向大语言模型等基于变换器（Transformer）的推理负载时，4 比特精度运算性能可达 50 千万亿次浮点运算每秒（petaFLOPS），远超 Blackwe
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不管从哪个角度看，英伟达黄仁勋的演讲都是CES2026最受瞩目的一个环节。在这个言必称AI的科技展会上，作为AI浪潮获益最大的企业以及支撑了整个科技产业股价走势的英伟达，如何构建AI未来发展的蓝图，以及如何回应近些日子甚嚣尘上的AI投资泡沫论，都需要在这第一次没有GPU发布的演讲中寻找答案。 黄仁勋穿着熟悉的皮衣入场开启了CES2026的主题演讲，人们惊讶的发现英伟达颠覆了传统的叙事模式，黄仁勋以一种近乎发布“产业白皮书”的严肃姿态，向全世界系统性地解答了一个关键问题：当 AI 走出实验室，要融
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正当整个行业陷入零部件短缺危机之际，英伟达刚刚在 X 平台宣布，其 2026 年国际消费电子展（CES）主题演讲将 “不会推出新款显卡”，这给攒新机的用户仅剩的一丝期待泼了一盆冷水。此举打破了该公司连续五年在 CES 展会上发布新款显卡的惯例 —— 无论是台式机显卡还是移动版显卡；而本次展会，英伟达将完全不会推出任何新硬件。这场主题演讲的大部分内容，预计将聚焦于人工智能技术的进展。自 2021 年起，这家被业内称为 “绿厂” 的企业每年都会在 CES 展上带来新款芯片产品。就在上一届展会，RTX 50 系
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Linux 6.19为AMD、AMD GCN 1.0和GCN 1.1显卡注入了新活力。最新的Linux 6.1.9内核带来了巨大的性能提升——这并非针对最顶级的显卡，而是针对AMD早已被遗忘的Southern Islands和Sea Islands显卡，这些GPU已经发布超过13年。据Phoronix介绍，这些搭载AMD GCN（Graphics Core Next）1.0和GCN 1.1架构的老款显卡，现在性能提升了多达30%。人们很容易忘记GCN 1.0和1.1——虽然它们并不古老，但感觉像是PC游戏
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总部位于上海的拜伦目标是投资高达6.24亿美元，这将是大陆GPU开发商首次在香港上市。上海碧仁智能科技有限公司已开始筹备香港首次公开募股，目标筹集高达48.5亿港元（约6.24亿美元），中国人工智能芯片制造商在投资者强烈需求下加速上市以融资扩张。公司计划于1月2日开始交易，成为2026年首个新的香港上市企业。根据交易所申报，Biren正以每股17至19.60港元的价格发行约2.477亿股。该公司将成为首家在香港上市的内地GPU开发商，加入不断壮大的中国AI公司，这些公司正积极拓展离岸资本市场。此举正值国内
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MetaX于12月17日在上海STAR市场上市12月15日深夜，MetaX宣布其股票将于2025年12月17日在上海证券交易所STAR市场开始交易。由于公司尚未实现盈利，上市时将被归类为STAR市场的成长级。MetaX的IPO申请于6月30日获准，从监管受理到正式上市仅用了170天，显示出进展极为迅速。此次发行中，公司以每股104.66元人民币的要约价格发行了4010万股，筹集了约41.97亿元人民币的总收益。资金主要将用于包括“下一代高性能通用GPU的研发与工业化”以及“下一代AI推理GPU的研发与工业
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在有报道称英伟达开发了一款能够追踪其GPU物理位置的数据车队管理软件后，英伟达周四详细介绍了其GPU车队监控软件。该软件确实使数据中心运营商能够监控AIGPU群的各个方面。其中一项功能是能够检测这些处理器的物理位置，可能对芯片走私起到威慑作用。然而，有个问题：该软件是选择加入的，而非强制，这可能限制其作为打击走私者（无论是国家还是其他国家）工具的有效性。该软件收集大量遥测数据，然后汇总到托管在英伟达NGC平台上的中央仪表盘中。该界面允许客户可视化整个车队的GPU状态，无论是全球范围还是代表特定物理或云端位
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中国的人工智能芯片IPO热潮正在加速，MetaX也逐渐成为焦点。据《南华早报》报道，总部位于上海的MetaX集成电路已成为中国股市中最新的佼佼者，在上市前吸引了比同为芯片制造商Moore Threads更多的散户投资者关注。报告指出，MetaX通过其在线订阅吸引了517万散户投资者，最终配额率为0.033%，这是周一的一份文件。与此同时，Moore Threads在周五首发前吸引了482万散户投资者，最终配额率为0.036%，这意味着MetaX的零售配股率甚至更低。正如报告所解释的，在星市中，机构投资者获
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《科创板日报》12月14日讯 一直以来处于算力竞争边缘的量子计算，究竟还需多久才能步入主流？对于谷歌来说，这是一个尚待摸索的问题。12月12日，其宣布与英国国家量子计算中心达成合作，拟邀请后者为公司研制的Willow量子处理器寻找应用场景。根据新闻稿，研究人员或尝试运用这项技术去破解疑难化学和医学问题。而在英特尔前首席执行官帕特·基辛格（Pat Gelsinger）看来，量子计算仅需两年便可步入主流。日前接受《金融时报》采访时，基辛格表示，量子计算将在两年内普及并加速戳破AI泡沫，且将在2030年前彻底取
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英伟达可能垄断了连接生成式AI模型的计算引擎和网络市场，该公司也拥有大量进行推理的平台份额。但如果英伟达想将设备引入新云、人工智能模型开发者和大型企业，就必须依赖OEM和ODM来制造、测试、安装和支持这些设备——而且要快速且完美地完成。在生成式人工智能热潮的最初两年，超大规模开发商和主要云建设者几乎占据了英伟达能制造的所有数据中心GPU数据，即使英伟达希望大型企业采用其技术，全球的HBM内存也不足以支持他们。HBM内存供应仍小于需求，但已大幅扩展，经过多年等待，OEM终于轮到制造世界上最复杂、最昂贵的机械
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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
gpu介绍
GPU概念
GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。
GPU的作用
GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡 [
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