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从芯片大类来看，目前所有芯片都可被分为CPU、GPU、FPGA和ASIC四大类。CPU是“芯片之母”，拥有最强的通用型，适合复杂的指令与任务；GPU是人类历史上的第一大类“ASIC”芯片，通过大量部署并行计算核，实现了对异构计算需求的优化；
随着电子技术高速发展，半导体芯片迭代更新速度加快，高端芯片开始有大量的技术壁垒瑟，被少数大厂严重垄断，而我国起步较晚，目前只限于中低端芯片领域发展。很多人好奇，中国要多久才能攻克高端芯片？近日，阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信接受了外媒采访，其
选择GPU时，需要考虑处理能力、内存和操作系统支持。这些因素可确保硬件兼容性和数据中心的有效性能。哪些GPU规格最重要？在选择和评估GPU时，有几个关键规格是非常重要的，它们会直接影响到GPU的性能和适用场景。以下是几个最重要的GPU规格：
目前尚无正式的行业基准来定义消费级和数据中心GPU。不过，不同GPU产品之间存在硬件和处理速度差异，从而区分数据中心和基于PC的使用情况。传统消费级GPU在64位浮点处理中最高可达0.38万亿次浮点运算(Tflops)，而企业级Nvidia
自从人工智能（AI）大模型的横空出世，人们开始意识到算力的重要性，算力是计算能力的简称，算力实现的核心是CPU、GPU、FPGA、ASIC等各类计算芯片，并由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。可以说，谁的算力最多最强，就意
简介生成式人工智能（AI）的兴起正在改变众多行业，数据中心也不例外。人工智能模型是计算密集型的，其日益增长的复杂性要求 GPU、节点、服务器机架和数据中心园区之间实现更快、更高效的互连。这些互连将极大地影响数据中心架构的扩展能力，并使其能够可持续地处理人工智能模型的需求。适合这个新人工智能时代的收发
几种GPU虚拟化技术介绍
1、GPU 和软件架构GPU可以用于图形渲染，GPU 作为加速图形绘制的芯片时，它主要面向的产品主要是会集中在 PC 和游戏两个市场。也能够用于高性能计算领域(GPGPU)和编解码场景(子模块)等。下载链接：全店铺技术资料打包(全)架构师技术全店资料打包汇总(全)服务器基础知识全解(终极版)存储系统
近几年，AI技术的迅猛发展，有力推动了众多领域的蓬勃发展，先进封装领域便是其中之一。近日，有业界消息传出，英伟达因最新的Blackwell架构GPU芯片需求强劲，已包下台积电今年超过七成的CoWoS-L先进封装产能，预计出货量每季环比增长20%以上。可见，今年的先进封装需求仍将维持在高位，尽管台积电
GPU可以用于图形渲染，GPU 作为加速图形绘制的芯片时，它主要面向的产品主要是会集中在 PC 和游戏两个市场。也能够用于高性能计算领域(GPGPU)和编解码场景(子模块)等。GPU虚拟化实现为什么需要GPU虚拟化：资源共享：GPU性能过强，资源浪费资源隔离：显存，算力隔离隔离场景：容器、虚机应用场
半导体行业里通常会把半导体芯片分为数字芯片和模拟芯片。其中，数字芯片的市场规模占比较大，达到70%左右。数字芯片，还可以进一步细分，分为：逻辑芯片、存储芯片以及微控制单元（MCU）。存储芯片和MCU以后再介绍，今天小枣君重点讲讲逻辑芯片。逻辑芯片，其实说白了就是计算芯片。它包含了各种逻辑门电路，可以
