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本文目录一览：

• 1、微软拟自研AI芯片“戴安娜”:降低机器学习成本
• 2、国内首款存算一体智驾芯片,这家公司只用了两年
• 3、为什么是GPU?一文深度梳理AI算力芯片
• 4、大模型国产化适配7-华为升腾LLM落地可选解决方案(MindFormers、Model...
• 5、华为、阿里、百度、地平线…国内8家AI芯片厂商梳理
• 6、为什么高性能计算HPC会是通向未来人工智能的主赛道?

微软拟自研AI芯片“戴安娜”:降低机器学习成本

1、微软自研AI芯片“戴安娜”（此处应为“雅典娜”Athena，因“戴安娜”为误传，故在此纠正）旨在降低机器学习成本。 研发背景与目的：- 微软自2019年起便开始研发AI芯片，旨在为其聊天机器人ChatGPT等AI业务提供动力。

2、随着科技巨头微软、谷歌等公司致力于将尖端AI技术融入搜索引擎，以及OpenAI和StableDiffusion等公司的激烈竞争，一颗价值约1万美元的Nvidia A100芯片在人工智能领域扮演着关键角色。

3、正如Nuance 通信医疗保健公司副总裁兼总经理戴安娜·诺尔在文章中提到的，“随着医疗保健机构和研究人员为医疗保健数据的安全共享建立起强有力的标准，新的人工智能协作项目将推动更明智的医疗决策。

国内首款存算一体智驾芯片,这家公司只用了两年

1、昨日，后摩智能正式发布了旗下首款存算一体智驾芯片——鸿途H30，最高物理算力达到256TOPS，典型功耗35W，这也意味着，国内科技公司自研资产的存算一体大算力AI芯片，终于在智驾领域落地了。 “是物理算力，不是稀疏虚拟算力。” 吴强手里拿着一颗H30，向大家介绍该芯片的核心指标。

2、中国科技界迎来了一场振奋人心的创新突破，自主造芯的新里程碑——后摩智能推出的12nm工艺存算一体智驾芯片鸿途H30，以卓越性能强势刷新了国产芯片的性能榜。

3、月10日，是后摩智能成立两年来最重要的里程碑，公司研发两年的存算一体大算力AI芯片产品——鸿途H30亮相，“就像自己培养的孩子开始接受检验一样。” 鸿途H30是国内第一款量产存算一体智驾芯片，于行业来说，将多了一个底层架构完全不同的大算力AI芯片的选择，于后摩来说，公司第一款产品，终于等到推向市场的时刻。

4、立足于天枢架构，后摩成功研发出首款存算一体智驾芯片——鸿途H30。 该芯片物理算力达到 256TOPS@INT8，典型功耗 35W，简单计算可得，SoC 层面的能效比达到了 3TOPS/Watt，而在传统的冯·诺依曼架构下，采用 12nm 相同工艺，所能实现的能效比多在 2TOPS/Watt 的水平。

5、早在2020 年 10 月，零跑就发布了国内首款具有完全自主知识产权的车规级 AI 智能驾驶芯片“凌芯01”，零跑是第一家自研自动驾驶计算芯片的国内车企，时间上仅晚于特斯拉。

6、不是。根据查询东方财富网得知。后摩智能是国产AI大算力智驾芯片领域跑出的一匹黑马。ChatGPT等人工智能应用的爆火再次引发了行业对大算力的需求。后摩智能正式发布首款存算一体智驾芯片，鸿途H30。仅用12nm工艺制程，该芯片的物理算力实现了高达256TOPS。

为什么是GPU?一文深度梳理AI算力芯片

1、在AI算力芯片领域，产业链分为CPU、GPU、ASIC、FPGA等。从CPU到GPU，再到ASIC、FPGA，各有特点。CPU是中央处理器，负责执行指令；GPU侧重并行计算，处理大规模简单计算；ASIC根据特定需求定制计算能力，但应用场景有限；FPGA则通过现场编程满足特定需求。在CPU的发展中，多线程和多核设计提高了处理效率。

2、国际主流AI芯片 谷歌TPU：专为机器学习设计，最新升级版本TPU v5p性能显著提升，训练效率是TPU v4的8倍，同时在内存和带宽方面也有显著增强。谷歌对AI芯片市场的迅速扩张持乐观态度。AMD MI300系列：包括MI300X和MI300A，分别在训练和推理方面表现出色。

3、算力，作为衡量计算设备性能的指标，是GPU等硬件评估的重要标准之一。然而，TFLOPS、TOPS等术语在算力行业中常引发误解，本文将对此进行梳理，以帮助读者更好地理解这些概念及其区别。TFLOPS，即每秒浮点运算次数万亿次，是评价GPU算力的主流指标之一。与此不同，TOPS则通常用于评估处理器算力或INT8运算能力。

4、升腾AI平台的普及与应用，进一步推动了人工智能的普惠化。通过“中国算力网—智算网络”的上线，升腾AI平台实现与多地人工智能计算中心的互联，形成智算网络，推动城市AI算力资源的共享与优化，加速AI技术在各行业的应用与普及。

5、过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流(大数据)的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

大模型国产化适配7-华为升腾LLM落地可选解决方案(MindFormers、Model...

随着ChatGPT的全球轰动，AI大模型时代迎来了变革，算力需求急剧上升。在中美贸易战和AI芯片制裁的背景下，AI算力的国产化适配成为必要选择。本文将介绍华为升腾芯片落地大模型的几种可选解决方案：MindFormers（基于MindSpore）、ModelLink（PyTorch+Megatron）和HuggingFace Transformers（PyTorch）。

安装MindSpore和MindFormers时，需根据具体版本选择驱动和固件，支持物理机、容器和虚拟机安装，但固件包仅适用于物理机。对于GPT2模型的推理，升腾进行了适配，但可能存在不稳定性和多卡并行推理不支持的问题。尽管升腾初接触可能显得复杂，文档较多但有些杂乱，社区支持相对有限。

华为、阿里、百度、地平线…国内8家AI芯片厂商梳理

AI芯片大致可分为GPU、FPGA、ASIC等技术类型，按照功能分为训练与推理两类，应用场景则包括服务器端与移动端、云端、边缘与终端等。中国AI芯片厂商包括百度昆仑芯、阿里平头哥、腾讯、华为、寒武纪、璧仞科技、地平线、燧原科技等。

华为海思：华为旗下的半导体公司，产品线丰富，AI芯片广泛应用于智能手机、智能驾驶、智能监控等多个领域。 寒武纪：专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，主要产品为Cambricon系列AI处理器，应用于智能驾驶、智能安防、智能语音等众多场景。

此外，中国还有许多其他创新型企业也在AI芯片领域展现出强大实力：地平线机器人：专注于为无人驾驶汽车提供高性能计算解决方案。Cambrian（寒武纪）：致力于推出更加先进且具备边缘计算功能的AI处理器。这些中国AI芯片巨头不仅推动了国内产业升级和经济增长，还对全球科技格局产生了深远影响。

华为海思是华为旗下的半导体公司，拥有强大的研发实力和丰富的产品线，广泛应用于智能手机、智能驾驶、智能监控等领域。寒武纪专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片，产品包含Cambricon系列解决器，应用于智能驾驶、智能安防、智能语音等多个领域。

以下为人工智能公司相关排名信息：综合实力：华为：优势在AI芯片、云计算、自动驾驶等，代表技术有盘古大模型、鸿蒙OS，全球AI专利领先，政企市场渗透率第一。百度：擅长自然语言处理、自动驾驶、智能云，有文心一言、Apollo L4级方案，国内大模型技术落地最成熟。

为什么高性能计算HPC会是通向未来人工智能的主赛道?

1、综上所述，高性能计算作为通向未来人工智能的主赛道，其发展不仅依赖于硬件性能的提升，还涉及多晶片系统设计、边缘计算优化、全生命周期管理以及可持续发展策略。这些因素共同推动着HPC系统不断升级，以满足人工智能应用的需求，并确保技术的长期繁荣与可持续发展。

2、例如，近几年车企在研发生产过程中，越来越多借助CAE工具在设计阶段验证产品的适应性，数字孪生赋能下的汽车全生命周期管理也增加了数据复杂程度，车企需要高性能、高弹性的存储和计算能力，随之而来的HPC集群资源需求成倍增加。

3、但 RISC-V 因其本身低功耗、低成本特性，具备进入服务器、高性能领域的潜力。服务器定制化及 HPC 对加速器和异构平台的需求增加，为 RISC-V 进入服务器和 HPC 领域提供了机会。

4、然而，全球GPU市场格局呈现三足鼎立的寡头竞争态势，NVIDIA在独立GPU领域占据绝对领先地位，Intel在集成GPU市场独占鳌头，AMD则在高性能独立显卡和CPU领域拥有优势。近年来，AMD凭借新一代AI/HPC加速器Instinct MI300X和MI300A，以及自研ROCm技术，与NVIDIA展开激烈竞争。