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英伟达发布新<span style='color:red'>GPU</span>！

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英伟达发布新GPU！

　　9月10日，英伟达宣布推出新产品 Rubin CPX，这是一款专为大规模上下文处理而设计的专用 GPU，涵盖了像大规模编码和生成视频这样要求高的工作。该硬件旨在将理解 AI 提示的任务与生成响应的任务区分开，英伟达表示，这将使整个过程对客户的效率更高。　　该新硬件预计将作为较大的 Vera Rubin 平台的一部分工作，该平台同时集成了 Vera CPU 和 Rubin GPU。英伟达声称全机架版本 Vera Rubin NVL144 CPX 拥有 8 exaflops 的 AI 性能。　　据悉，独立的 Rubin CPX GPU 包含 128GB 的 GDDR7 显存。英伟达承诺，新硬件具有 3 倍的 attention capabilities，并使用公司的 4-bit NVFP4 精度提供 30 petaflops 的计算能力。　　英伟达 CEO 黄仁勋将 Rubin CPX 与 RTX 进行了比较，他说：“正如 RTX 革新了图形和物理 AI，Rubin CPX 是首款专为大规模上下文 AI 设计的 CUDA GPU，能够在同一时间推理跨越数百万个知识符号的模型。”他还试图量化客户的投资回报，提到部署新硬件的 1 亿美元投资可以产生 50 亿美元的收益。　　英伟达表示，该硬件将得到其完整软件栈的支持，包括 Nemotron —— 其一系列开放的多模态模型，专为构建企业级 AI 代理(旨在自主处理复杂任务的系统)而设计。Nemotron 模型提供不同尺寸，从 Nano 用于设备端应用，到 Super 用于单 GPU 设置，再到 Ultra 用于大型数据中心。　　英伟达表示，预计 Rubin CPX 将于 2026 年底推出。

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英伟达

发布时间：2025-09-10 14:33 阅读量：457 继续阅读>>

国产5nm <span style='color:red'>GPU</span>流片成功、6nm <span style='color:red'>GPU</span>送样！

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国产5nm GPU流片成功、6nm GPU送样！

　　近日，两款国产GPU传来新进展，分别是象帝先新一代“伏羲”架构芯片和砺算科技7G100芯片。　　象帝先新一代“伏羲”架构芯片已完成流片验证　　9月3日，安孚科技在互动平台表示，象帝先研发的新一代“伏羲”架构芯片已完成流片验证，该芯片在图形渲染能力与并行计算性能方面表现优异。　　据悉，象帝先在获得安孚科技投资后，新品迭代加速，新一代伏羲架构GPU将采用5nm工艺，算力达160TFLOPS(FP32)，并集成12GB HBM2显存。　　今年4月中旬，作为象帝先的股东——安孚科技在互动平台上透露象帝先的最新进展时表示，象帝先研发的新一代“伏羲”架构芯片目前正在流片，这一架构将带来两款新品，其性能和技术指标均达到国内领先水平。伏羲A0专注填补国产高端渲染产品空白;伏羲B0则是GPU与NPU融合的芯片，主打端侧模型部署和快速兴起的AIPC市场，伏羲B0将全面支持LLAMA 、ChatGLM-6B 、Stable-Diffusion 、Sora、DeepSeek R1 1.5B/7B等主流模型的端侧部署需求。　　安孚科技还透露，象帝先股东中包含具有国资背景的投资机构，如重庆两江产业发展集团等。象帝先的上市计划将根据市场情况、发展战略等因素进行决策。公司将持续关注象帝先的发展动态，并积极支持其成长。　　东芯股份：砺算科技正向部分客户进行送样　　9月3日，东芯股份在互动平台表示，截至目前，砺算科技已经向部分客户进行送样，并在持续优化中，后续将继续按计划推进产品生产、销售等相关工作。　　资料显示，砺算科技成立于2021年，是一家研发高性能GPU的公司，专注自研架构、全自有知识产权，深度掌握GPU大芯片的架构、设计、软件研发和know-how，对处理器生态状况和生态建设具有深厚经验。　　砺算科技6nm 7G100芯片经历近四年研发周期，于2025年5月25日该芯片成功点亮，主要功能测试结果符合预期要求，产品可覆盖端、云、边场景的主流图形渲染与AI加速需求，且对标主流GPU架构实现外部生态无缝兼容，核心目标是突破国产主流完整GPU架构自主可控难题。　　不久前，东芯股份还发布对外投资暨关联交易公告，宣布拟联合亨通集团、上海道禾旗下基金等投资方，合计向砺算科技增资5亿元。其中，东芯股份将以自有资金约2.11亿元认购新增注册资本，交易完成后持股比例将从37.14%微调至35.87%，仍为上海砺算重要股东，此举标志着东芯股份在“存、算、联”一体化战略布局中，进一步深化对GPU领域的投入。

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GPU

发布时间：2025-09-04 17:11 阅读量：791 继续阅读>>

美国，再次延长对华<span style='color:red'>GPU</span>关税豁免！

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美国，再次延长对华GPU关税豁免！

　　美国贸易代表办公室(USTR)再次推迟对从中国进口的显卡及相关PC硬件恢复25%关税的计划。该豁免原定于8月31日到期，现已延长至2025年11月29日。　　这意味着在中国组装的显卡、主板和固态硬盘(SSD)至少可以在三个月内继续免征高额进口税运往美国。美国贸易代表办公室援引公众意见和持续的供应链限制作为理由，同时也承认中国以外的其他供应商仍未准备好承担这一负担。　　关税风波始于2018年，当时特朗普政府根据301条款对大量中国电子产品征收25%的关税。显卡和主板曾一度受困，最终在2019年通过临时豁免得以脱身。此后，这项豁免在两届政府的领导下屡屡被延长——通常是在最后一刻。　　这项豁免原定于2025年6月1日到期。然而，美国贸易代表办公室却将其延长至8月31日。如今，临近截止日期，该机构再次将截止日期推迟到11月底。官方通知还指出，美国贸易代表办公室“可能会继续考虑进一步延期或酌情进行其他修改。”　　对于GPU制造商和合作伙伴来说，此次延期避免了进口成本突然上涨25%。大多数消费级显卡硬件仍在中国生产，将生产转移到其他地方并非快速且经济的解决方案。如果没有这项豁免，关税成本将直接转嫁给分销商和原始设备制造商(OEM)，这不可避免地意味着消费者将面临更高的价格。　　厂商们积极游说，希望保留这项豁免政策，并警告称关税将扰乱台式机、笔记本电脑和DIY组装机的价格稳定。华擎和其他厂商在2024年指出，如果没有这项豁免政策，本就容易出现短缺和价格飙升的GPU市场将陷入混乱。　　从地缘政治角度来看，再过三个月的关税僵局难以令人安心。持续不断的拉锯战表明中美贸易政策依然脆弱。但对于硬件爱好者和游戏玩家来说，这无疑是个好消息。在经历了一年动荡的时期(库存不足导致价格反复飙升)之后，GPU供应才刚刚开始企稳。　　关税延期意味着在经济复苏乏力的情况下，不会再突然加征25%的附加费。高端显卡可能仍会高价，但至少这些溢价不会在一夜之间因政策而大幅上涨。游戏笔记本电脑和预装电脑也是如此，它们通常依赖中国组装的主板和显卡。　　对于DIY玩家来说，这让他们在秋季升级季到来前有了些许喘息空间——有更多的时间去购物，而不必担心美国的贸易战再次让市场价格震荡。

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关税

发布时间：2025-09-03 14:08 阅读量：1080 继续阅读>>

阿里、快手关注！这家国产<span style='color:red'>GPU</span>厂商即将上市

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阿里、快手关注！这家国产GPU厂商即将上市

　　据证监会消息，国内GPU企业瀚博半导体(上海)股份有限公司获上市辅导备案登记，拟在A股IPO，辅导机构为中信证券。　　资料显示，瀚博半导体成立于2018年12月，注册资本为5.43亿元，法定代表人是杨勤富。该公司是一家高端GPU芯片提供商，为智能核心算力和图形渲染提供全栈式芯片解决方案。目前拥有自主研发的核心IP以及两代GPU芯片，提供适用于通用计算和图形渲染的GPU产品。　　其中，瀚博半导体创始人兼CEO本科毕业于上海交大，硕士毕业于美国爱荷华大学计算机工程;拥有25年以上高端芯片设计经验，曾任AMD高管SeniDirector，直接负责设计团队超过800人，全面负责GPU(图像处理器和AI服务器)芯片设计和生产，现在市场上所有AMD Radeon图像处理器和AI服务器都是由其带队开发，包括多个系列DGPU和MI系列产品;共有40多款芯片设计和量产的经验，带队设计量产业界第一颗7纳米图像处理器和AI服务器芯片。　　瀚博半导体创始人&CTO张磊为加拿大滑铁卢大学电子工程本科，多伦多大学计算机工程硕士;曾任AMD Fellow(2013年晋升AMD院士，base在多伦多)，负责人工智能、深度学习，视频编解码和视频处理领域;近20多年的视频IP、芯片和系统经验，曾全面负责AMD所有关于视频的全球一线客户，技术、构架、产品路线图。产品广泛应用于视频转码、视频会议、视频直播、游戏直播和云游戏等领域20多年以上的芯片架构设计经验;持有40+项专利和专利申请。　　研发团队方面，该公司拥有500人以上的资深研发团队，核心技术人员主要来自AMD、英伟达和英特尔等著名公司。研发人员占比80%以上，硕士及以上学历占比超70%，规模还在快速增长中。　　2024年，瀚博半导体以100亿元人民币估值入选《2024胡润全球独角兽榜》，成为国产GPU赛道的代表性企业。累计融资超24亿元，投资方包括阿里巴巴、快手、中网投、经纬创投、红点中国、五源资本等。2023年新增股东国寿投资、阿里云等。　　相关人士表示，瀚博半导体启动上市辅导对公司在技术研发及商业化进程有重大帮助，公司希望借助资本市场进一步加速发展，提升中国在高端GPU芯片领域的自主可控能力。

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瀚博半导体

发布时间：2025-07-21 15:48 阅读量：935 继续阅读>>

英伟达恢复H20在中国销售，并推出全新<span style='color:red'>GPU</span>

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英伟达恢复H20在中国销售，并推出全新GPU

　　本月，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在美国和中国推广 AI，强调了 AI 将为全球商业和社会带来的诸多益处。　　在美国华盛顿，黄仁勋会见了美国总统特朗普和政策制定者们，重申了 NVIDIA 在支持政府创造就业机会、加强美国 AI 基础设施和本土制造业，以及保持美国在 AI 领域领先地位等方面所做出的努力。　　在中国，黄仁勋与政府和业界官员会面，探讨 AI 将如何提高生产力和扩大机遇。此次会谈强调了世界各地的研究人员如何推进安全可靠的 AI，进而造福全人类。　　黄仁勋还向客户分享了最新消息，NVIDIA 正在提交重新销售 NVIDIA H20 GPU 的申请。美国政府已向 NVIDIA 保证将授予许可证，并且 NVIDIA 希望尽快启动交付。最后，黄仁勋宣布推出一款全新且完全兼容的 NVIDIA RTX PRO GPU，该产品“是为智能工厂和物流打造数字孪生 AI 的理想选择”。　　黄仁勋在访问期间指出，世界已经到达一个拐点—— AI 已经成为一种基础资源，就像能源、水和互联网一样。黄仁勋强调，NVIDIA 致力于支持开源研究、基础模型和应用开发，从而实现 AI 的普及，并将为拉丁美洲、欧洲、亚洲以及所有其他地区的新兴经济体提供支持。　　“通用、开源的研究和基础模型是 AI 创新的支柱，”黄仁勋在华盛顿接受记者采访时表示。“我们相信，每种民用模型都能够在美国的技术堆栈上实现理想运行，这将帮助世界各国选择我们的解决方案。”

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英伟达

发布时间：2025-07-15 13:13 阅读量：928 继续阅读>>

重大突破！国产首颗6nm <span style='color:red'>GPU</span>芯片点亮

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重大突破！国产首颗6nm GPU芯片点亮

　　5月26日，东芯半导体股份有限公司发布对外投资进展公告。此前，2024年8月18日东芯股份董事会审议通过投资砺算科技(上海)有限公司议案，8月19日与多方签署《投资协议》及补充协议，拟以2亿元自有资金向砺算科技增资，认购新增注册资本500万元，本轮投前估值2亿元，除东芯外其他投资人拟增资1.28亿元认购新增注册资本320万元，投资完成后砺算科技注册资本增至1320万元。　　公告指出，东芯股份于2025年5月26日收到上海砺算科技出具的《关于G100芯片进展的告知函》，具体情况如下：　　2025年5月24日，上海砺算科技收到首批封装完成的G100芯片并启动功能测试，25日完成主要功能测试，结果符合预期，后续将进行性能测试、优化提升并向客户送测。不过，G100芯片后续还有多项测试工作，存在研发周期延长、成本超支、良率提升不及预期、量产进度与经济效益受影响、销售收入延迟等风险，且上海砺算科技未来研发投入需销售利润支撑，否则利润和现金流将承压。　　砺算科技成立于2021年，专注研发高性能GPU，创始团队技术能力及工程经验深厚，联合创始人宣以方、孔德海、CTO牛一心均在GPU领域有丰富履历。此前，砺算科技首款GPU计划2023年入市，却于2023年6月被曝欠薪及人员流失，2024年5月传出“烧光3亿融资，处于破产边缘”，5月起南京砺算尝试大额融资或并购，9月并购谈判接近成功却告吹，如今G100芯片点亮带来新曙光。

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GPU芯片

发布时间：2025-05-27 13:37 阅读量：2237 继续阅读>>

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gpu是什么？和cpu的区别

　　GPU指的是图形处理单元(Graphics Processing Unit)，是一种专门用于处理图形和图像相关计算任务的处理器。最初，GPU主要用于图形渲染、视频处理和游戏图形方面，但随着其高并行计算能力的发展，现在广泛应用于人工智能、科学计算、密码学等领域。　　1. CPU与GPU的区别　　1.1 架构设计　　CPU：中央处理器(CPU)是计算机系统中的核心组件，负责执行各种通用计算任务。CPU拥有少量的强大核心，适合处理顺序和串行任务。　　GPU：GPU拥有成千上万个较小而弱的处理核心，被设计用于同时处理大规模并行计算任务。这种设计使得GPU非常擅长处理密集型并行计算任务。　　1.2 计算能力　　CPU：CPU在单个任务的性能表现上非常出色，适合处理逻辑复杂、不可并行化的任务。CPU更适合执行顺序计算、控制流程和IO操作。　　GPU：GPU在并行数据处理和大规模计算方面具有显著优势。由于拥有大量小核心，GPU能够同时处理数千个线程，适用于需要高度并行处理的计算任务。　　1.3 功耗和散热　　CPU：CPU通常拥有更高的时钟频率和更复杂的电路结构，因此在相同计算任务下通常消耗更多的功耗，并产生更多的热量。为了维持稳定运行，CPU通常需要更好的散热系统。　　GPU：GPU的功耗通常较高，但考虑到其并行计算能力，其性能功耗比可能会更高效。然而，GPU的设计也要求更复杂的散热解决方案来保持稳定的运行。　　1.4 内存架构　　CPU：CPU通常配备有小规模但更快速的缓存(Cache)层次结构，以满足对计算任务的快速响应需求。　　GPU：GPU通常配备有更大容量的显存，以支持大规模图像和数据处理任务。显存的高带宽和大容量对于GPU运行计算任务至关重要。　　2. 应用领域　　2.1 CPU应用领域　　数据管理和处理　　操作系统执行和资源管理　　网络通信和安全任务　　2.2 GPU应用领域　　游戏图形处理　　视频编辑和后期制作　　科学计算和数值模拟　　人工智能和深度学习任务　　CPU和GPU在计算领域扮演着不同而又互补的角色。CPU擅长处理逻辑复杂、不可并行化的任务，而GPU则适合处理大规模并行计算任务。随着人工智能和科学计算等领域对计算能力的需求不断增加，GPU在高性能计算和深度学习方面的应用将变得越来越重要。

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cpu

发布时间：2024-09-14 09:28 阅读量：1300 继续阅读>>

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cpu和gpu的区别和用处

　　在计算机领域，CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器)是两个常见且重要的概念。它们都是计算机系统中的核心组件，但在设计、功能和应用方面存在着一些重要的区别。本文AMEYA360电子元器件采购网将详细介绍CPU和GPU的定义、特点以及它们在计算机系统中的作用。　　一、CPU：中央处理器　　CPU是一种通用处理器，也被称为中央处理器。它是计算机系统的大脑，负责执行各种指令和计算任务。CPU由多个核心组成，每个核心都能够独立地执行指令，具有高度的灵活性和通用性。CPU通过调度和控制数据的流动来处理各种计算任务，并与其他系统组件进行交互。　　CPU具有以下特点：　　通用性：CPU是一种通用处理器，可以执行各种不同类型的指令和计算任务。　　单指令多数据(SIMD)：CPU通过使用SIMD技术，可以同时处理多个数据元素，提高并行计算能力。　　控制逻辑：CPU具有强大的控制逻辑，能够解析和执行复杂的指令序列，实现复杂的计算和控制流程。　　多核处理：现代CPU通常由多个核心组成，每个核心可以独立地执行任务，提高整体计算能力。　　CPU广泛应用于各种计算机系统和设备中：　　个人电脑：CPU是个人电脑的核心处理器，负责运行操作系统、应用程序和处理用户输入输出等任务。　　服务器：在服务器领域，CPU承担着处理大量请求和数据的重要角色，以支持网站、云服务和数据库等应用。　　移动设备：CPU在智能手机、平板电脑和可穿戴设备等移动设备中发挥着关键作用，实现高效的计算和功耗管理。　　二、GPU：图形处理器　　GPU是一种专门设计用于图形渲染和并行计算的处理器。它最初被设计为处理图像和视频数据，并在显示屏上呈现出高质量的图形效果。随着计算需求的增加，GPU逐渐演变为具有强大并行计算能力的通用处理器，可用于高性能计算和深度学习等领域。　　GPU具有以下特点：　　并行计算：GPU采用了大量的处理单元，可同时执行大规模的数据并行计算任务。　　浮点运算：GPU具有强大的浮点运算能力，可以高效地执行大量的浮点计算操作。　　存储带宽：为了支持高速计算和数据传输，GPU通常拥有较大的存储带宽，以满足对大规模数据的处理需求。　　GPU广泛应用于以下领域：　　游戏和图形渲染：GPU最初被设计用于游戏和图形渲染，能够实现逼真的图像效果和流畅的动画呈现。　　科学计算：由于其强大的并行计算能力，GPU在科学计算、物理模拟和天文学等领域发挥着重要作用。科学家可以利用GPU的高性能计算能力加速复杂的模拟、数据分析和计算任务。　　深度学习和人工智能：深度学习需要大量的并行计算来处理神经网络模型的训练和推断。GPU的并行架构和高性能计算能力使其成为深度学习和人工智能领域的关键技术。　　密码学和密码破解：由于GPU在处理大量数字运算方面的优势，它们也被广泛应用于密码学和密码破解领域，以提供快速的密钥生成和攻击。　　三、CPU和GPU的区别　　CPU和GPU之间存在以下明显的区别：　　架构设计：CPU是一种通用处理器，具有强大的控制逻辑和较少的核心数，适用于处理各种类型的指令和计算任务。而GPU则采用了并行计算的架构设计，具有大量的处理单元，用于高效地执行大规模的并行计算任务。　　计算能力：GPU在浮点运算和并行计算方面具有出色的性能，尤其擅长处理大规模数据集和复杂的数值计算。相比之下，CPU在单个线程和串行计算任务上的性能较为突出。　　用途：CPU主要用于通用计算任务，包括操作系统、应用程序和各种常规计算。而GPU则主要用于图形渲染、游戏开发、科学计算、深度学习等需要大规模并行计算的领域。　　功耗和散热：由于GPU具有大量的处理单元和高功率消耗，它们通常会产生较高的热量。相比之下，CPU的功耗和散热要低一些，适合于运行在功耗受限环境中的设备。　　价格和成本效益：由于其专用的设计和高性能计算能力，GPU相对较昂贵。而CPU则更加普遍且价格相对较低。

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CPU

发布时间：2023-12-13 09:41 阅读量：2076 继续阅读>>

什么是CPU和<span style='color:red'>GPU</span> CPU的特点是什么

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什么是CPU和GPU CPU的特点是什么

　　在现代计算机技术中，我们经常听到有关CPU和GPU的术语。它们是计算机系统中两个重要的组件，扮演着不同的角色和功能。本文AMEYA360将详细介绍CPU和GPU的定义、原理、特点以及它们在计算领域的应用。　　1.CPU(中央处理器)　　CPU(Central Processing Unit)中央处理器是计算机系统的核心部件之一。它负责执行计算机程序中的指令，协调和控制计算机的各种操作。CPU通常由一个或多个处理核心组成，每个核心都可以处理指令流和数据。　　CPU基于冯·诺依曼体系结构设计。它根据指令集架构(ISA)执行指令，并通过控制单元、算术逻辑单元(ALU)和寄存器等组件来完成计算任务。CPU从主存储器中读取指令和数据，并进行解码、执行和写回操作。　　CPU的性能取决于其时钟频率、微架构、核心数量和缓存大小等因素。较高的时钟频率可以提高指令执行速度，而更多的核心可以实现并行处理，加快多线程任务的执行。　　CPU的特点　　通用性：CPU是一种通用处理器，可以执行各种计算和控制任务。它适用于广泛的应用领域，包括操作系统、数据分析、编程开发等。　　高时钟频率：CPU具有较高的时钟频率，能够快速执行指令和计算操作。　　复杂指令集：CPU支持复杂的指令集，并提供丰富的操作和功能，如整数运算、浮点运算、逻辑运算等。　　2.GPU(图形处理器)　　GPU(Graphics Processing Unit)图形处理器是专门设计用于处理图形和图像相关计算的处理器。传统上，GPU主要用于计算机图形渲染，但现在也广泛应用于科学计算、机器学习和人工智能等领域。　　GPU基于SIMD(Single Instruction, Multiple Data)架构设计，可以同时处理多个数据项。它具有许多并行处理单元(CUDA核心)，每个核心都可以执行相同的指令，但处理不同的数据。GPU通过高度并行化的特性，能够快速处理大规模的数据集。　　GPU还配备了大容量的显存，用于存储和处理图形渲染所需的纹理、顶点和像素数据等。它还提供了专门的图形处理管线，包括顶点处理、几何处理、光栅化和像素处理等阶段。　　GPU的特点　　并行处理能力：GPU具有大量的并行处理单元，能够同时执行多个计算任务。这使得GPU对于高性能计算和并行计算非常有效。　　专门的图形处理功能：GPU在图形渲染方面具有专门的硬件和算法支持，能够快速处理复杂的图形和图像计算。　　高存储带宽：GPU配备了高速显存，能够快速读取和写入大量的图形数据，提高计算效率。　　3.应用领域　　3.1 CPU的应用　　个人计算机：CPU是个人计算机的核心组件，负责执行操作系统和应用程序。　　服务器和数据中心：CPU在服务器和数据中心中承担大规模计算和处理任务，如虚拟化、数据库管理和网络通信等。　　移动设备：CPU被广泛用于智能手机、平板电脑和可穿戴设备等移动设备中，实现高效的计算和多媒体处理。　　嵌入式系统：CPU常用于嵌入式系统，如家电、汽车导航和工业控制等领域，用于控制和处理各种设备。　　3.2 GPU的应用　　游戏和图形渲染：GPU最初用于游戏和图形渲染，提供更真实和流畅的游戏画面和视觉效果。　　科学计算：GPU在科学计算领域具有广泛应用，如分子模拟、气候模拟和天体物理学等，加速复杂计算任务的执行。　　机器学习和人工智能：GPU被用于加速深度学习和神经网络的训练和推理过程，提高模型训练的速度和效率。　　加密货币挖矿：GPU在加密货币挖矿中发挥重要作用，通过并行计算提供高性能的哈希计算能力。　　四、CPU和GPU的比较　　4.1 性能　　单线程性能：CPU在单线程任务上具有优势，由于其较高的时钟频率和复杂指令集。　　并行处理性能：GPU在大规模并行任务上具有优势，由于其大量的CUDA核心和并行处理能力。　　4.2 功能　　CPU具有更广泛的应用范围，可以执行各种计算和控制任务，适用于通用计算需求。　　GPU专注于图形和图像计算，在图形渲染和科学计算等领域具有突出的性能表现。　　4.3 能效比　　在相同功耗下，GPU通常能够提供更高的计算性能，但对于轻负载和串行任务，CPU的能效比较高。　　CPU和GPU是现代计算机系统中至关重要的组件。CPU作为中央处理器，负责执行计算机程序中的指令，适用于通用计算任务。而GPU作为图形处理器，专注于图形和图像相关计算，具有强大的并行处理能力。　　CPU和GPU在不同的应用领域中发挥着重要的作用。CPU广泛应用于个人计算机、服务器、移动设备和嵌入式系统等领域。而GPU主要用于游戏和图形渲染、科学计算、机器学习和加密货币挖矿等领域。　　虽然CPU和GPU具有不同的特点和功能，但它们也可以相互补充和协同工作，提供更强大的计算能力和性能。

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发布时间：2023-11-14 10:15 阅读量：2105 继续阅读>>

华为<span style='color:red'>GPU</span>对标英伟达A100,刘庆峰宣布重要进展

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华为GPU对标英伟达A100,刘庆峰宣布重要进展

　　8月26日消息，2023年亚布力论坛夏季高峰会于24日-27日在深圳召开，科大讯飞创始人，董事长刘庆峰出席并演讲。　　谈及算力问题，刘庆峰表示，我特别高兴我只好告诉大家，华为的GPU能力现在已经跟英伟达一样，任正非高度重视，还有华为的三个董事到科大讯飞专班工作，现在已经把它做到了一些对标英伟达的A100。　　“大家知道去年10月美国对中国极限施压，其中A100中国是不能买的，在今年的815，我们跟华为联合发布了讯飞声谷一体机，能够在国产平台上自己做训练做推理，这是非常了不起的。”刘庆峰说。　　近日，针对企业用户对于人工智能的需求，科大讯飞与华为联合发布了讯飞星火一体机，为企业提供国产自主创新平台上的自主、安全、可控的私有化部署大模型。　　星火一体机将提供从底层算力、AI框架、训练算法、推理能力、应用成效等全栈AI能力，可用于问答系统、对话生成、知识图谱构建、智能推荐等多个领域的应用，具备大模型预训练、多模态理解与生成、多任务学习和迁移等能力。　　在内容安全方面，星火一体机可以针对污语料和幻觉问题，形成立体化的“内容安全机制”。无监督的互联网语料，经过语句判别器、质量判别器、隐私判别器、安全判别器等关卡，得到清洗后的高质量文本;为了解决“幻觉问题”，科大讯飞针对各类型任务构建专业知识库，以类搜索插件技术实现知识获取，基于大模型的理解和概括摘要能力给出答案。　　科大讯飞董事长刘庆峰在发布会上介绍：“星火一体机可用于大模型的训练和推理，企业开箱可用，每一家企业都有机会构建自己的专属大模型。科大讯飞正在与华为打造面向超大规模参数大模型训练的国产算力集群，对标英伟达的A100芯片。”　　在算力安全上，星火一体机基于昇腾AI硬件、昇思AI开源框架打造。据第一财经消息，星火一体机使用的是华为尚未官方对外发布的昇腾910B人工智能芯片，星火一体机是910B芯片首个对外商业化应用产品。

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发布时间：2023-08-28 10:10 阅读量：2870 继续阅读>>

型号	品牌	询价
CDZVT2R20B	ROHM Semiconductor
BD71847AMWV-E2	ROHM Semiconductor
TL431ACLPR	Texas Instruments
MC33074DR2G	onsemi
RB751G-40T2R	ROHM Semiconductor

型号	品牌	抢购
TPS63050YFFR	Texas Instruments
BU33JA2MNVX-CTL	ROHM Semiconductor
ESR03EZPJ151	ROHM Semiconductor
STM32F429IGT6	STMicroelectronics
IPZ40N04S5L4R8ATMA1	Infineon Technologies
BP3621	ROHM Semiconductor

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