以色列初创公司NeoLogic开发节能AI服务器CPU，尽管业内普遍质疑其可行性，创始人仍坚持创新，挑战半导体领域成熟技术。
在近日的 CES 展会上，英伟达 CEO 黄仁勋表示，公司的 AI 芯片性能提升速度已经超越了摩尔定律的历史标准。摩尔定律是由英特尔联合创始人戈登・摩尔于1965年提出的，预测计算机芯片上的晶体管数量每年大约会翻一番，进而使芯片性能也相应翻倍。然而，近年来，摩尔定律的进展速度已显著放缓。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney黄仁勋指出，英伟达的最新数据中心超级芯片在运行 AI 推理工作负载时的速度是前一代的30倍以上。他表示:“我们能够同时构建架构、芯片、系
在最近的一次采访中，NVIDIA 的首席执行官黄仁勋谈到了公司未来的发展前景和技术趋势。他提到，NVIDIA 目前面临着一个巨大的市场机遇，而这与过去的互联网泡沫时期完全不同。他强调，NVIDIA 正在 “重塑计算”，未来将是一个 “高度机器学习” 的时代。黄仁勋还表示，摩尔定律作为我们熟知的规则已经结束。为了应对未来计算密集型软件的需求，现有的数据中心在未来四到五年内可能需要大约1万亿美元的 GPU 进行现代化升级。这一观点无疑引发了广泛关注，尤其是在计算能力日益重要
["智能手机行业进入AI大模型时代，芯片厂商成为关键推动者。","手机端侧大模型需应对超过10亿参数的挑战，考验芯片性能。","联发科和高通成为手机芯片领域的焦点，推动AI能力竞争。","摩尔定律的减速使得突破性能瓶颈成为芯片厂商的创新挑战。","智能手机用户期望更智能、个性化的体验，推动大模型集成需求。"]
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