尽管GPU目前在大语言模型中占据主导地位，但苏姿丰女士也指出了未来的变化。她预测，在未来五年或七年内，虽然GPU仍将保持其重要地位，但AI芯片领域将出现更多种类的专用芯片，以满足日益复杂的AI需求。

“Tractable 公司联合创始人兼首席技术官 Razvan Ranca 在一篇博文中写道："我们看到速度提高了大约 5 ...

据媒体报道，AMD首席执行官苏姿丰表示，目前，GPU是大语言模型的首选架构，因为GPU在并行处理方面非常高效，但在可编程性方面有所欠缺。 苏姿丰预计，五年或七年时间内GPU还不会失势，但会出现GPU以外的新势力。

在科技日新月异的今天，计算力已成为推动社会进步和产业升级的重要驱动力。 而在这片浩瀚的计算海洋中，CPU、GPU、ASIC与FPGA作为四大核心力量，各自扮演着不可替代的角色。 下面就由文档君带领大家深入探索这四种计算单元的奥秘。 CPU（中央处理器 ...

虽然距离国际最先进差距甚远，驱动兼容性不足。但这也是目前国内少有的面向消费者市场的产品。整体来看，国产GPU距离“平替”英伟达还有相当长的路要走，但曙光已现。 返回搜狐，查看更多 ...

对人类语言进行大规模建模是一个复杂的过程，研究人员花了几十年的时间才开发出来。这项技术最早可追溯于 1950 年，当时克劳德・香农将信息理论应用于人类语言。从那时起，翻译和语音识别等任务取得了长足的进步。

FPGA 芯片属于逻辑芯片大类。逻辑芯片按功能可分为四大类芯片：通用处理器芯片（包含中央处理芯片 CPU、图形处理芯片 GPU，数字信号处理芯片 DSP等）、存储器芯片（Memory）、专用集成电路芯片（ASIC）和现场可编程逻辑阵列芯片（FPGA）。 FPGA 兼具灵活性和 ...

理论上，在生成式AI算法丰富多变的当下，FPGA的可编程特性和并行计算优势能够在芯片企业的前期研发和应用调试中发挥作用。

科技巨头纷纷布局自研AI芯片。国家发改委副主任赵辰昕在会上表示，支持组建中国资源循环集团，推动设立全国性、功能性资源回收利用平台。AI芯片的未来未必是GPU据媒体报道，AMD首席执行官苏姿丰表示，目前，GPU是大语言模型的首选架构，因为GPU在并行处理方面非常高效，但在可编程性方面有所欠缺 ...

计算系统是由输入、计算和输出三部分组成，这个架构就是冯·诺依曼架构，非常的简单。现在行业内有很多号称打破冯·诺依曼架构的系统，但背后逻辑都是遵照冯·诺依曼架构的指导思想，严格来说不存在打破的说法。 然后是摩尔定律。基于CPU的摩尔定律真的已经到了极限 ...

大模型的崛起，宛如一场技术革命，迅速蔓延至云计算的每一个角落。过去，云计算的竞争更多集中在计算资源的规模和成本上。然而，随着AI大模型的不断演进，企业对计算资源的要求早已超越了传统范畴。如今，训练一个具有千亿级、甚至万亿级参数的大模型，需要的不仅是巨 ...

在当今汽车产业快速发展的背景下，汽车传感器和数字座舱对尺寸更小的芯片器件的需求日益增长。AMD 敏锐地捕捉到这一市场趋势，推出了尺寸更小、成本优化的车规级 FPGA 系列，为汽车行业的智能化发展注入了新的活力。根据咨询机构 Yole Intelligence ...