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AI芯片架构众多，谁会主宰算力芯片？
GPU主宰算力芯片，Al信创驱动国产算力发展：得益于硬件支持与软件编程、设计方面的优势，CPU+GPU成为了目前应用最广泛的平台。Al分布式计算的市场主要由算力芯片(55-75%)、内存(10-20%)和互联设备(10-20%)三部分组成。
解码异构 加速普惠 联想聚“三力” 拓宽“好用”边界
技术迭代也推动着算力的升级，算力内涵更是逐步拓展为集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力。
维谛技术 X 世纪互联 | 凝聚生态合力，共赢AI未来
在AI技术加速发展的今天，数据中心已成为支撑全球算力的中枢，同时，它们也正面临着能源需求激增、绿色环保的双重挑战。
全球智慧 · 全链驱动 | 维谛技术 Vertiv 360AI智算研讨会勾勒AI基础设施全景图
AI时代的快速到来要求我们不仅要把握当下，更要着眼未来，以应对AI算力的巨大需求。通过一系列战略性收购，维谛技术不断提升旗下AI解决方案的技术水平，巩固其行业领先地位。凭借强大的全球智慧及创新能力，维谛技术不断为中国智算行业注入新活力和新思路！
当超算遇到人工智能 2024中国算力发展专家研讨会在京举办
7月18日，由中国智能计算产业联盟与全国信标委算力标准工作组共同主办的2024中国算力发展专家研讨会在京召开。院士专家们齐聚一堂，共同探索超智融合技术的发展路径。
Meta的Llama-3.1-405B遭泄漏，可下载，性能超GPT-4o！
这个模型一般的GPU肯定是跑不起来，如此大的参数在部署方面个人开发者也负担不起（如果你有一些H100也没问题），估计是给企业、政务公共部门用的。对于Meta即将发布的模型，就有网友泼冷水。相比OpenAI最新的GPT-4o mini版本，Llama 3.1-70B推理成本提升了3倍，但编码的性能却要差很多。
院士热议“超智融合”，2024中国算力发展专家研讨会在京举办
7月18日，由中国智能计算产业联盟与全国信标委算力标准工作组共同主办的2024中国算力发展专家研讨会在京召开。院士专家们齐聚一堂，共同探索超智融合技术的发展路径。
算力先锋与可信数据守护者 北电数智助推中国AI产业突破
北京电子数智科技有限责任公司（简称“北电数智”）在2024全球数字经济大会上展示了四大AI创新产品和垂类行业模型矩阵。
新算力硬件：调度技术与挑战
算力需求爆发式增? vs. 算力硬件演进呈现领域化、规模化、异构化特征，应用的算力外需求驱动操作系统在调度机制上突破，新算力硬件体系对调度机制造成了多方面的挑战。
天府智算西南算力中心投运! 算效、能效创双高！
7月2日，在“元脑中国行”全国巡展成都站上，四川并济科技有限公司（简称并济科技）、四川省天府云数据科技有限责任公司（简称能投天府云）与浪潮信息联合宣布，由三方共建的天府智算西南算力中心正式投运，将成为成渝枢纽的重要算力节点，以智算力支撑成都打造千亿级人工智能核心产业，推动千行百业“智改数转”。
开放解耦的先进智算网络，是构建多元智算体系的关键
Gemini 1.5 Pro的面世，将进一步提高算力基础设施的建设要求，激活算力技术的不断创新和迭代升级。如今，算力市场已形成庞大的生态系统，涵盖CPU、GPU、DPU、FPGA等专用芯片，各种形态的交换机、光模块/线缆等连接介质，以及各服务提供商交付的算力运营、算力调度、算法交易平台等。
算力狂飙，未来已来：新华三携手运营商共谱AIGC时代新华章
机遇与挑战总是相伴而生。AIGC的蓬勃发展对算力提出了前所未有的需求，传统数据中心难以满足智能时代的要求，算力资源的协同、算力服务的灵活性和可持续性等问题日益凸显。如何跨越这些鸿沟，构建高效、可持续的智算体系，成为了摆在运营商和科技企业面前的时代考题。
向新而行 做智能新时代的领航者
AI in ALL”就是让我们的产品、解决方案以及产品研发过程全面嵌入AI，全面AI化。来，我们将全面推动网络、安全、计算、存储、云、大数据、智能终端等领域全栈产品和解决方案的智原生，让它们在AI技术的加持之下更智能。这是我们要做的事情，也是我们一直努力在做的事情。
我们花了1000亿美金，却离AGI越来越远了？
在AI界，对于如何进一步推动AI的发展，存在两种主要观点。第一种观点认为，计算能力是AI进步的唯一瓶颈。另一种观点却认为，数据才是关键。
收购落地在即！紫光股份大比例收购新华三股权
2024年以来，国家出台了一系列鼓励、引导并购重组的政策措施，积极鼓励行业龙头公司通过并购重组进一步巩固市场地位和提高上市公司质量，紫光股份此举既顺应政策鼓励导向，又具备更强的实操性和落地性。
新华三CTO尤学军： 用“多元算力×标准联接”发挥智能优势，重构企业核心竞争力
生成式人工智能（AIGC）的兴起，掀起了一场席卷全球的“智算”热潮。从聊天机器人ChatGPT到AI绘画工具Midjourney，AIGC应用繁花绽放，展现出巨大的商业潜力。企业如何利用AIGC构建新质生产力提升企业核心竞争力，对其背后的算力基础设施提出了严苛的挑战。
极智芯 | 解读NVIDIA B100 B200 以及两个"留了一手"
NVIDIA GTC 2024大会重点介绍了新一代GPU架构Blackwell及其产品B100、B200。SXM架构相比PCIe在带宽和多GPU互联方面具优势，适合大模型AI计算中心。B200是两颗B100 Chiplet化，提升全方位，特别是显存容量达到192GB。Blackwell架构新增FP4和FP6精度，B200在算力上相对B100有全面提升，但非理想倍数增长，显示NVIDIA有所保留。
有意见 | 2024年中国AI大模型产业发展报告显示，场景丰富和算力制约的冲突带来巨大商机
《报告》认为中国AI大模型产业发展源于多领域的广泛需求，例如来自办公、制造、金融、医疗、政务等场景中降本增效、生产自动化、降低风险、提高诊断准确率、提高政务服务效率等诉求。
HotChips 2023：UCIe协议和技术
Universal Chiplet Interconnect Express (UCIe)(R) 是一个开放的行业互连标准，旨在实现芯片间的封装级互连，提供高带宽、低延迟的连接，适用于云端、边缘端、企业等多个计算领域。UCIe支持不同晶圆厂、设计和封装方式的Die集成，满足对算力、内存、存储和互连日益增长的需求。
大算力时代, 如何打破内存墙
计算能力与带宽能力之间的巨大差距导致了内存容量和数据传输速度难以跟上AI硬件的计算速度，这已成为限制AI芯片性能发挥的主要瓶颈，通常被称为“内存墙”问题。
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