IT之家 9 月 6 日消息，据界面新闻报道，在今日举办的 2024 REAL 科技大会上，商汤数字文娱事业部总经理栾青介绍称，目前商汤投建的国产化人工智能算力集群已拥有 5.4 万张 GPU，最高算力达 2 万 P。栾青表示，商汤正在上海临港投建全国最大规模人工智能数据中心，全国算力节点遍及上海、广州、重庆、深圳、福州等地。据IT之家此前报道，商汤截至 2024 年 6 月 30 日的半年报数据显示，2024 年上半年，集团总收入为 17.397 亿元，同比增长 21.4%。其中生成式 AI
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商汤科技 AI
虽然 Nvidia GPU 在 AI 训练中的主导地位仍然是无可争议的，但我们可能会看到早期迹象，表明在 AI 推理方面，这家科技巨头的竞争正在加剧，尤其是在能效方面。然而，Nvidia 新 Blackwell 芯片的纯粹性能可能很难被击败。今天早上，ML Commons 发布了其最新的 AI 推理竞赛 ML Perf Inference v4.1 的结果。本轮融资包括使用 AMD Instinct 加速器
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大多数人认为生成式 AI 会越来越好;毕竟，这是迄今为止的趋势。它可能会这样做。但有些人没有意识到的是，生成式 AI 模型的好坏取决于它们所训练的巨大数据集，而这些数据集并不是根据 OpenAI 和 Anthropic 等领先 AI 公司拥有的专有数据构建的。相反，它们由我们所有人创建的公共数据组成，包括任何曾经写过博客文章、发布过视频、在 Reddit 帖子上发表过评论或基本上在网上做过任何其他事情的人。AI 研究人员志愿者团体 Data Provena
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大多数手机和平板电脑都依赖于被动冷却，将热量散发到设备主体中（并最终散发到您的手掌中）。主动冷却风扇会有所帮助，但传统风扇太大，无法安装在智能手机、平板电脑甚至一些笔记本电脑中。微型扬声器制造商 xMEMS 认为它拥有世界上第一款全硅片上风扇 XMC-2400 的解决方案。它的设计大约厚一毫米，宽和深不到一厘米，借鉴了 xMEMS 音频产品的经验教训。“该行业有一系列从机械设备转移到硅的技术。从数据存储，然后到麦克风，他们完成了过渡，“xMEMS 副总裁 Mike Housholder
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据外媒报道，OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman）正在计划一项大规模的人工智能基础设施建设项目，重点首先是在美国各州启动，预计总投资将达到数百亿美元。从今年年初开始，阿尔特曼一直在寻求美国政府对该项目的支持 —— 旨在组建一个全球投资者联盟，为AI快速发展所需的昂贵物理基础设施提供资金。知情人士透露，正在讨论的项目类型包括建设数据中心、增加能源容量和传输设施（如涡轮机和发电机），以及扩大半导体制造能力。支持这一项目的投资者可能来自加拿大、韩国、日本和阿联酋等地，此外，Ope
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OpenAI AI 基础设施
英特尔终于公布了Lunar Lake平台的能效、性能以及应用表现。本次酷睿Ultra 200V系列芯片一共有9款，最高为酷睿Ultra 9 288V。在三位数的产品命名中，第一个“2”统一指代第二代酷睿Ultra芯片，第二个数字指代处理器频率的档次，第三个数字只有“6”和“8”，对应两个水平的内存。
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媒体报道，近日初创公司Sakana AI已完成一轮1亿多美元的融资，投资者名单中出现了英伟达身影。Sakana AI表示，它将与英伟达在日本当地进行研究、数据中心接入和人工智能社区建设方面的合作。资料显示，Sakana AI于2023年创立，采用小数据集来训练低成本的生成人工智能模型。Sakana AI透露，其算法可以帮助用户自动创建人工智能模型，通过模仿“进化和自然选择”来处理语言或图像，从而减少所需的人工输入量。该公司称这种方法可以大大降低人工智能开发的成本和速度。
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20个品牌，80款机型！英特尔酷睿Ultra 200V系列处理器上市
120 TOPS平台AI算力，酷睿Ultra 200V 为80款机型提供动力
AI PC来到120 TOPS级，80款基于酷睿Ultra 200V的机型震撼上市
AI算力破百，80款基于酷睿Ultra 200V的AI PC正式登场
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IT之家 9 月 4 日消息，埃隆・马斯克（Elon Musk）昨日（9 月 3 日）在 X 平台发布推文，宣布 xAI 打造的超级 AI 训练集群 Colossus 已经正式上线。马斯克在推文中表示，超级 AI 训练集群 Colossus 搭建用时 122 天，共有 10 万张英伟达 H100 GPU 加速卡，而在未来几个月将再翻倍增加 10 万张 GPU，其中 5 万张为更先进的 H200。英伟达数据中心官方账号随后转发马斯克该条推文，表示 Colossus 是全球最大规模的超级 AI 训练
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本文作者是 Kernkonzept 公司的首席技术官 Adam Lackorzynski 博士，他将带领我们了解基于 Armv8-R 架构的 L4Re Micro Hypervisor，探讨其中的虚拟化功能是如何帮助构建灵活且面向未来的汽车系统，以实现软件定义汽车 (SDV)。ECU 整合的必要性随着各种用户功能的需求不断增加，以及实现这些功能的更强大硬件的出现，汽车的电子电气 (E/E) 架构正在持续演进。过去，经典的汽车 E/E 架构将功能分配到多达 100 个电子控制单元 (ECU) 中。
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Arm 软件定义 汽车架构
作者： Arm 工程部设计服务总监 Tim Thornton自 2019 年基于 Arm Neoverse N1 核心的 AWS Graviton2 推出以来，Arm 携手合作伙伴持续提升基于 Arm 架构的设计性能。如今，AWS Graviton 处理器已发展到了第四代，在 AWS Graviton4 全面上市之际，我们也一起来回顾一下过去几年所取得的进展。在 Arm，芯片设计流程的一个关键阶段是 RTL 仿真。在此过程中，验证工程师采用以 Verilog 表达的设计，并使用如西门子的 Que
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Arm AWS Graviton4
作者：Arm 物联网事业部主任软件工程师兼技术推广工程师Sandeep MistryTinyML 是机器学习 (ML) 的一个分支，专注于将 ML 模型部署到低功耗、资源受限的物联网 (IoT) 设备上。在物联网设备上部署 ML 模型有诸多好处，包括减少延迟和保护隐私性，因为所有数据都是在端侧处理。TinyML 在 2019 年引起了人们的关注，当时，Google 的 TensorFlow 团队发布了适用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 库 [1]
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Arm 始终专注于架构演进，确保生态系统能够适应未来的技术趋势和不断变化的计算需求。Armv9 架构上的 可伸缩矩阵扩展 (SME) 显著提高了 Arm CPU 对现有人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工作负载的处理能力，从而在各种 AI 驱动的设备和应用中带来速度更快、响应更灵敏的用户体验。在此前的内容中，Arm 技术专家为大家简要介绍了 SME 和 SME 指令 ，本期将带你了解如何使用 Neon、可伸缩向量扩展 (SVE)
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当人工智能 (AI) 下沉到各式各样的应用当中，作为市场上最大量的物联网设备也将被赋予智能性。Arm ® Helium™ 技术正是为基于 Arm Cortex ® -M 处理器的设备带来关键机器学习与数字信号处理的性能提升。上周，我们聊了聊 与内存访问相关 的内容。最后一期的 Helium 技术讲堂， 我们将要了解如何克服阿姆达尔 (Amdahl) 定律的影响。 若您想要了解如何高效利用 Helium，千万别错过文末
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Supermicro, Inc. 作为AI/ML、高性能计算、云端、存储和5G/边缘领域的全方位IT解决方案提供企业，预告将推出全新设计的X14服务器平台，并将通过新一代技术，使计算密集型工作负载与应用程序的性能进一步优化。继Supermicro于2024年6月推出的效率优化X14服务器获得了成功，新型系统以该系列服务器为基础进行全面重大升级，在单一节点中空前地支持256个性能核（P-Core），以及最高8800MT/s的MRDIMM内存，并与新一代SXM、OAM和PCIe GPU兼容。此项组合可显著加速
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