- 7 月 28 日消息，Meta 发布的一份研究报告显示，其用于训练 4050 亿参数模型 Llama 3 的
16384 个英伟达 H100 显卡集群在 54 天内出现了 419
次意外故障，平均每三小时就有一次。其中，一半以上的故障是由显卡或其搭载的高带宽内存（HBM3）引起的。由于系统规模巨大且任务高度同步，单个显卡故障可能导致整个训练任务中断，需要重新开始。尽管如此，Meta 团队还是保持了 90% 以上的有效训练时间。IT之家注意到，在为期 54 天的预预训练中，共出现了 466 次工作中
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Meta Llama 3 英伟达 H100 显卡 GPU
- IT之家 7 月 26 日消息，摩根士丹利（Morgan Stanely）机构最新发布分析报告，预估仅 Blackwell “GB200” AI 服务器订单一项收入，将为英伟达带来 2100 亿美元（IT之家备注：当前约 1.52 万亿元人民币）的年收入。GB200 芯片发布于 3 月 19 日，由两个 B200 Blackwell GPU 和一个基于 Arm 的 Grace CPU 组成，推理大语言模型性能比 H100 提升 30 倍，成本和能耗降至 25 分之一。摩根士丹利表示最新的 GB2
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GB200 AI 英伟达 GPU
- IT之家 7 月 23 日消息，台媒《镜周刊》今日报道称，英伟达 CEO 黄仁勋今年 6 月率团来台出席 2024 台北国际电脑展活动时曾造访合作伙伴台积电，寻求加强 CoWoS 产能合作。英伟达 Hopper、Blackwell 等架构的 AI 算力 GPU 需要 2.5D 封装才能实现同 HBM 内存的集成。目前来看台积电凭借成熟的 CoWoS 工艺仍是英伟达唯一的 2.5D 封装量产供应商。英伟达方面提出希望台积电在厂外为英伟达设立独家专用的 CoWoS 先进封装产线。结果台积电高层当场回
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英伟达 GPU 封装工艺 台积电
- 7 月 22 日消息，高通几年前改用了新的芯片命名方式，放弃了骁龙 600、700、800 系列，改用骁龙 6、7、8 系列。虽然简化了命名，但如今这一命名体系也开始变得让人困惑，最近曝光的一款新芯片更是加深了这种混乱。爆料人 Yogesh Brar 透露，高通正在准备发布骁龙 7s Gen 3 芯片。根据爆料，这款芯片的大核频率为 2.5GHz，三个中核频率为 2.4GHz，四个能效核心频率为 1.8GHz。奇怪的是，Brar 声称这款芯片搭载了 Adreno 810 GPU。虽然高通不再公开披露
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高通 中端芯片 骁龙7s Gen 3 Adreno 810 GPU
- 7月18日消息，英国新创公司Spectral Compute近日推出了名为"SCALE"的GPGPU编程工具包，成功实现了英伟达CUDA软件在AMD GPU上的无缝运行，有望打破NVIDIA在GPU计算领域的垄断地位。CUDA是英伟达于2007年推出的并行计算平台和编程模型，广泛应用于高性能计算和深度学习等领域。由于其与英伟达GPU硬件的深度绑定，CUDA生态的丰富性使得其他厂商难以竞争。Spectral Compute的SCALE工具包通过兼容CUDA的工具链，使得开发者能够在AMD
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NVIDIA CUDA软件 AMD GPU
- 7 月 18 日消息，英伟达公司昨日（7 月 17 日）发布新闻稿，宣布全面转向开源 GPU 内核模块，后续版本将提供更强大、功能更全面的 GeForce 和 Workstation Linux 支持，并计划最终完全取代闭源驱动程序。英伟达于 2022 年 5 月发布公告，宣布自 R515 驱动程序开始，在 GPL / MIT 双许可证模式下发布开源 GPU 内核模块。开发人员可以追踪代码路径，了解内核事件调度如何与他们的工作负载交互，以更快地进行根本原因调试。此外，企业软件开发人员现在可以将驱动程序无缝
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闭源驱动 英伟达 开源 GPU 内核模块 Linux
- DLSS 到底是什么，为什么每个人都在谈论它？DLSS 值得吗？本指南将帮助您了解为什么 DLSS 是一项如此出色的技术。视频游戏和 PC 硬件中图形保真度的进步始终是成正比的。NVIDIA 或 AMD 等 GPU 制造商发布了可以处理更苛刻图形的新 GPU，这使得游戏开发人员能够创建具有更高级图形的游戏。 但是，随着 NVIDIA 推出 DLSS（深度学习超级采样），情况可能不再如此。借助这种独特的 AI 技术，DLSS 可以显着提高游戏的性能，而不会出现任何重大缺点，同时保持视觉质量。这听起
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DLSS gpu NVIDIA
- 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
- 7月12日消息，近日中国科学院院士刘明公开表示，创新来自产业，走向产业对社会发展会有更多帮助。刘明表示，“在集成电路领域，10年前我们在三大顶会上很难看到中国的文章，但是现在中国已经做到了全球第一，但是我们好像针对一个规则把它弄透了，做好了，这种能力特别强。”“但在集成电路整个发展的历程中，无论是新的器件结构，在产业上用的CPU、GPU等这样一些架构，非常遗憾，没有来自于大陆土生土长人的贡献。”刘明说道。在刘明看来，非常多的创新来自于产业，如果大家能够勇敢地走向产业，也许对这个国家的发展，对整个社会的发展
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CPU GPU 架构
- 一站式定制芯片及IP供应商——灿芯半导体（上海）股份有限公司近日宣布成功研发出一款通用高性能小数分频锁相环（fractional-N PLL） IP，支持24bits高精度小数分频，最高输出频率4.5Ghz，另外还支持扩频时钟（SSC）功能，可以为客户提供多功能的小数分频 PLL解决方案。PLL电路一般用于产生输出频率，输出频率值与PLL的参考输入频率呈倍数关系。小数分频PLL通过频率乘法比例的小数值，实现更精确的输出频率控制，从而提供更高精度和准确度的输出频率。SSC发生器是在一定频率范围内调制时钟信号
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灿芯半导体 小数分频 锁相环 IP
- 源自台积电2016年之InFO（整合扇出型封装）的FOWLP（扇出型晶圆级封装）技术，伴随AMD、辉达等业者积极洽谈以FOPLP（扇出型面板级封装）进行芯片封装，带动市场对FOPLP（扇出型面板级封装）关注。集邦科技指出，该应用将暂时止步于PMIC（电源管理IC）等制程成熟、成本敏感的产品，待技术成熟后才导入至主流消费性IC产品，AI GPU则要到2027年才有望进入量产。 集邦科技分析，FOPLP技术目前有三种主要应用模式，首先是OSAT（封装测试）业者将消费性IC封装从传统方式转换至FOPLP，其次是
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FOPLP AI GPU 台积电
- 英伟达（NVIDIA）恐受到法国反垄断监管机关的指控，「非英伟达阵营」同唱凯歌，UALink（Ultra Accelerator Link）联盟及UXL基金会两大阵营反扑，将大幅提升专用ASIC开发力度，相关硅智财可望获得多方采用。法人指出，台厂受惠晶圆代工领导地位，ASIC、IP布局完整，抢搭非辉联盟崛起列车。 半导体业者表示，ASIC大厂创意、智原、巨有科技，硅智财M31、力旺，及神盾集团积极布局该领域。神盾年初以约当47亿元价值并购新创IP公司干瞻，旗下安国、芯鼎也同步抢进ASIC市场。GPU在AI
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英伟达 ASIC GPU AI模型训练
- 精打细算的游戏玩家很少愿意在显卡上花费超过 200 美元，这使得这个价格范围对于售出的 GPU 数量非常重要。在过去的几年里，AMD和Nvidia都没有为这个市场发布新卡，因此选择有限，很少有人会进入我们的最佳显卡列表。RTX 3050 和 RX 6600 这两款达到理想预算价位的 GPU 将相互对抗，进行 GPU 对决。RTX 3050 于 2022 年初首次亮相，是 Nvidia 的最终 RTX 30 系列 SKU 之一。这张卡最初以 249 美元的价
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Nvidia RTX 3050 AMD RX 6600 GPU
- 在人工智能计算架构的布局中，CPU 与加速芯片协同工作的模式已成为一种典型的 AI 部署方案。CPU 扮演基础算力的提供者角色，而加速芯片则负责提升计算性能，助力算法高效执行。常见的 AI 加速芯片按其技术路径，可划分为 GPU、FPGA 和 ASIC 三大类别。在这场竞争中，GPU 凭借其独特的优势成为主流的 AI 芯片。那么，GPU 是如何在众多选项中脱颖而出的呢？展望 AI 的未来，GPU 是否仍是唯一解呢？GPU 如何制胜当下？AI 与 GPU 之间存在着密切的关系。强大的并行计算能力AI 大模型
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- 多年来，英伟达在许多机器学习基准测试中占据主导地位，现在它又多了两个档次。MLPerf，有时被称为“机器学习的奥林匹克”的人工智能基准测试套件，已经发布了一套新的训练测试，以帮助在竞争计算机系统之间进行更多更好的同类比较。MLPerf 的一项新测试涉及对大型语言模型的微调，该过程采用现有的训练模型，并用专业知识对其进行更多训练，使其适合特定目的。另一个是图神经网络，一种机器学习，一些文献数据库背后的一种机器学习，金融系统中的欺诈检测，以及社交网络。即使使用谷歌和英特尔的人工智能加速器的计算机增加和参与，由
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