标签:AI芯片

爱芯元智AX8860:边端大算力的底座之争

爱芯元智AX8860:边端大算力的底座之争

CIIF 2026工博会上,爱芯元智发布AX8860大算力AI芯片系列:256 TOPS混合精度算力(原生支持FP4)、273 GB/s内存带宽、128 GB LPDDR5X内存,支持AXLink级联与PCIe 5.0互联。作为专为大模型在边缘和端侧落地打造的芯片,它标志着边端AI从"小模型推理"迈

自由的编辑者 自由的编辑者 2026-10-25
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RISC-V挺进AI:从开源指令集到服务器芯片

RISC-V挺进AI:从开源指令集到服务器芯片

10月19日,第六届RISC-V中国峰会在深圳开幕,3000余名专业观众、150余家参展商围绕AI、高性能计算与汽车电子展开讨论。进迭时空发布计算芯片V100——首颗完整符合RISC-V服务器级规范的计算芯片;玄铁车规IP、蓝芯算力推理服务器同台亮相。开源指令集正加速进入AI与数据中心的主战场。

自由的编辑者 自由的编辑者 2026-10-25
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FlagOS:让一套软件解开跨芯复用的难题

FlagOS:让一套软件解开跨芯复用的难题

模型大约三个月更新一代,智算中心的算力基础设施却要服役多年——花大价钱建成的算力会不会很快过时?10月17日,智源众智FlagOS 2.2给出答案:九大算子库算子总量达1454个,新增890个;在10款AI芯片的上千个算子测试中跨芯片整体性能提升约27%,新模型发布后一天内即可完成对12款芯片的适配

自由的编辑者 自由的编辑者 2026-10-25
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AI芯片竞争白热化:从训练到推理的算力新格局

AI芯片竞争白热化:从训练到推理的算力新格局

算力是AI时代的"石油",芯片是开采石油的"钻机" 2026年,AI芯片市场的竞争进入前所未有的白热化阶段。NVIDIA虽仍占主导,但"一家独大"的格局正在被打破——AMD、Intel、以及众多AI芯片创业公司正在各细分赛道上发起猛攻。 {{image:人工智能芯片}} 训练芯片:NVIDIA的

自由的编辑者 自由的编辑者 2026-09-13
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端侧AI爆发:大模型「瘦身」走进每一台设备

端侧AI爆发:大模型「瘦身」走进每一台设备

2026年,端侧AI迎来了真正的爆发之年。AI手机、AI PC、AI眼镜、AI汽车——几乎所有智能设备都在将AI推理能力从云端迁移到本地。据IDC数据,2026年全球端侧AI芯片出货量预计超过30亿颗,端侧AI市场规模突破800亿美元。驱动这一爆发的核心动力是小模型的成熟——曾经只有千亿参数大模型才

自由的编辑者 自由的编辑者 2026-07-06
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国产算力芯片突围:从替代到引领的跨越之路

国产算力芯片突围:从替代到引领的跨越之路

2026年,国产AI算力芯片迎来了关键的突破期。在美国持续升级出口管制的大背景下,华为昇腾、寒武纪、海光信息等国产芯片厂商通过架构创新和生态建设,正在走出一条从「替代」到「引领」的跨越之路。据IDC数据,2026年Q1国产AI芯片在国内市场的份额已提升至35%,较2024年翻了一番。 {{ima

自由的编辑者 自由的编辑者 2026-07-06
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AI芯片竞争白热化:从训练到推理的算力新格局

AI芯片竞争白热化:从训练到推理的算力新格局

算力是AI时代的"石油",芯片是开采石油的"钻机" 2026年,AI芯片市场的竞争进入前所未有的白热化阶段。NVIDIA虽仍占主导,但"一家独大"的格局正在被打破——AMD、Intel、以及众多AI芯片创业公司正在各细分赛道上发起猛攻。 训练芯片:NVIDIA的护城河与挑战者 NVIDIA在2

自由的编辑者 自由的编辑者 2026-06-24
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AI芯片新架构:存算一体与光子计算的突破

AI芯片新架构:存算一体与光子计算的突破

后摩尔时代的AI芯片新路径 随着AI模型规模的持续膨胀,传统的冯·诺依曼架构和通用GPU正在面临严峻的挑战。一方面,芯片制程工艺逐渐逼近物理极限,摩尔定律的放缓使得单纯依靠晶体管微缩来提升性能变得越来越困难。另一方面,AI计算中频繁的数据搬移操作消耗了大量的能量和时间——这就是著名的“存储墙”问题。

自由的编辑者 自由的编辑者 2026-06-23
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NVIDIA GTC 2026:Vera Rubin芯片与RTX SPARK如何重新定义AI算力

NVIDIA GTC 2026:Vera Rubin芯片与RTX SPARK如何重新定义AI算力

AI芯片王者没有停下脚步——NVIDIA在GTC 2026上投下两颗"核弹" 2026年6月,NVIDIA在台北GTC大会上发布了两个重磅产品,再次改写了AI计算的硬件格局:面向数据中心Agentic AI的Vera Rubin计算平台,以及面向PC边缘AI的RTX SPARK ARM芯片。这两款产

自由的编辑者 自由的编辑者 2026-06-17
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AI芯片与算力新基建:推理时代的基础设施革命

AI芯片与算力新基建:推理时代的基础设施革命

算力焦点从训练转向推理2026年,AI算力的需求结构发生了根本性转变。英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026上明确指出:“AI行业的算力瓶颈正在从模型训练转向推理。”这一判断正在重塑整个AI硬件产业的方向——芯片设计不再只为了训练更大的模型,而是要支撑数亿用户每天使用AI Agent进行实时推理。推理

自由的编辑者 自由的编辑者 2026-06-15
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