异构计算

• “算力好用”：数字中国的新黄河
  

  在算力大会期间，联想主办了以“异构智算 纵横未来”为主题的2024异构智算产业生态联盟技术论坛。从中我们可以窥见数字中国建设的大背景下，面向智能化发展的算力建设最新趋势，以及在时代的趋势与需求下，联想做好了哪些准备。“算力好用”就是联想与整个智算产业眼中的新坐标。顺着其指的方向，就能发现并构筑数字中国的一条“新黄河”。

  脑极体

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  09/29 09:50

  AI 算力
• 最强服务器CPU来了！AI性能直接翻倍
  

  服务器CPU领域持续多年的核心数量大战，被一举终结了！英特尔最新发布的至强® 6 性能核处理器（P-core系列），超越了过去单一维度的竞争，通过“升维”定义了新的游戏规则：算力、存力，要全方位提升。不能做到这一点的CPU，不是智算时代的好U。

  量子位

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  09/29 12:00

  CPU 服务器
• AI引爆边缘计算，产业落地还需多元生态变革
  为了加速嵌入式应用AI化进程，研华正在积极建立“多元、开放与标准化”的Edge AI共生系统。基于超过40年的嵌入式市场经验，研华充分了解嵌入式应用需求，并且与AI主流芯片厂商紧密合作打造丰富的标准品服务模式，同时还提供平台与应用整合的Design in Service。

  张慧娟

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  06/04 18:08

  与非观察 边缘AI
• 联想深化异构智算布局，打造AI 2.0时代“智算基石”
  在人工智能（AI）和智能计算产业逐渐成为国家重点发展领域的当下，生成式AI在各行业的应用不断深入，以“大模型+大算力+大数据”为核心的新一代AI发展模式正在形成。为了适应未来计算资源的融合发展趋势，算力基础设施的快速发展变得尤为关键。联想作为智能基础设施及服务提供商，正在面向AI、云计算、大数据等多种计算场景，为中国智算产业发展和生态繁荣，夯实智算基石。 4月18日，联想创新科技大会（2024 L

  张慧娟

  2266

  04/19 16:50

  与非观察 生成式AI
• 国产GPU的崛起与PerfXAPI的生态创新
  

  随着人工智能技术的飞速发展，GPU（图形处理器）芯片已成为科技领域的核心竞争力。英伟达（NVIDIA）以其卓越的性能和全面的CUDA生态系统长期占据市场主导地位。然而，美国政府对英伟达高端AI芯片实施的出口限制为国产GPU厂商带来了新的发展机遇，特别是华为的昇腾910B芯片，这标志着国产GPU在国际舞台上的崛起。

  深圳王哥

  3077

  04/05 10:25

  GPU 异构计算
• 国产DPU创业怎么样了？产业落地三大场景可期
  随着国家对算力投入的增加，以及智能计算对产业的大力驱动，DPU发展前景令人期待，这预示着行业将迎来质的飞跃。

  张慧娟

  2890

  04/03 19:42

  与非观察 DPU
• Spark基于DPU Snappy压缩算法的异构加速方案
  Apache Spark是专为大规模数据计算而设计的快速通用的计算引擎，是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越。换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark SQL是Spark的计算模块之一，专门用于处理结构化的数据。Spark SQL允许用户使用标准的SQL语句来执行SQL的查询和读写，也可以使用Hive SQL来执行对Hive仓库的查询和读写。

  中科驭数

  2827

  03/26 08:26

  异构计算 计算引擎
• FPGA巨头Altera重新“出道”，Intel老将执掌，如何再写精彩？
  FPGA龙头Altera自2015年被Intel收购以来，一直作为其可编程解决方案事业部（PSG）运营。今年1月1日，Intel对该事业部进行拆分，开始独立运营。

  张慧娟

  3921

  03/10 18:11

  与非观察 AI
• 算力芯片，如何突围？
  

  最近跟一个朋友，交流了一些不那么“纯技术”的话题：后进如何赶超先进？在交流的过程中，也引发了我对技术发展的一些更深层次的思考。关于后进赶超先进，网上有太多的文章和视频。作为常年从事计算机算力芯片相关工作的我，今天就从算力芯片这个视角出发，谈谈对国内算力芯片如何实现突围的个人的一些看法。

  软硬件融合

  2265

  2023/11/14

  CPU 算力芯片
• 让AI无处不在，异构、开放开源是重点
  在CUDA拥有绝对话语权的AI生态中，其他硬件厂商包括英特尔在内，如何帮助开发者更轻松地开发、使其应用更容易推广，是非常现实又极具价值的工作内容。

  张慧娟

  3347

  2023/09/28

  与非观察 人工智能
• 夹缝中逆袭，RISC-V找到了什么商用密码？
  “大门关闭前，总要留个窗户”。对于RISC-V的快速发展，业内多数认为它的确是应对半导体管制的一条路径。不过，尽管此前多出于供应链安全考虑，但随着性能不断提升、产业链不断完善、生态不断构建，RISC-V的商业化价值将逐步凸显。

  张慧娟

  4832

  2023/08/25

  与非观察 RISC-V
• 异构加速计算崛起，不应只是关注计算芯片
  

  在第二个关于异构计算的一系列客座帖子中，James Reinders在短暂的“退休”后于去年回到了英特尔，他继续了讲述SYCL将如何为C++的异构未来做出贡献的文章。Codeplay Software Ltd.的Michael Wong也加入了他的行列，他也是现任SYCL委员会主席。他们一起对所谓的“SYCL房间里的大象”做出了回应。

  深圳王哥

  3413

  2023/08/22

  GPU 异构计算
• 第三代通用计算，大算力芯片”弯道超车“的历史时机
  

  今天这篇文章，我们探讨一下，在大算力芯片领域“弯道超车”的机会。

  软硬件融合

  2518

  2023/07/25

  算力芯片 异构计算
• 主题报告 | 高性能数学库与异构计算软件栈进展
  

  6月11日-13日，以“开源赋能，普惠未来”为主题的2023开放原子全球开源峰会在北京举办。张先轶博士受邀在开源工业软件分论坛作《高性能数学库与异构计算软件栈进展》主题报告。

  澎峰科技

  3311

  2023/06/13

  异构计算
• AI大爆炸，NPU的大时代开启
  伴随AI大时代一起来临的，还有NPU。 高算力、多样算力需求推动了芯片物种大爆发，NPU就是代表之一。你可以在很多支持AI应用的处理器或SoC中发现它的身影，比如苹果A15、特斯拉FSD、地平线征程系列、OPPO、马里亚纳X芯片等。而不止这些规模大、性能高的SoC芯片，甚至一些微控制器、应用处理器也开始集成NPU模块，以满足智能终端、智能边缘的需求。 一些趋势正在发生：智能驾驶、自动驾驶的算力需求

  张慧娟

  6490

  2023/04/03

  与非观察 人工智能
• CPU+GPU异构计算成芯片巨头新宠
  近日，英特尔宣布将在未来一年半内取消多款服务器GPU产品的发布计划，其中包括HPC级的Rialto Bridge GPU，以全力开发基于Falcon Shores的混合芯片。英特尔新一代Falcon Shores 专为超级计算应用而设计，将CPU和GPU技术结合到一个芯片封装中，届时将作为纯GPU架构面世。

  半导体产业纵横

  2651

  2023/03/22

  英特尔 GPU
• Imagination：RISC-V成功不能靠争抢，而是合作
  

  日前，由平头哥主办的2023“玄铁RISC-V生态大会”在上海举行。作为平头哥重要的生态合作伙伴之一，Imagination 受邀出席此次大会，现场展示了双方合作的最新成果。Imagination副总裁、中国区总经理刘国军带来了《RISC-V异构计算赋能产业升级》的主题演讲。 RISC-V生态是战略重点 尽管RISC-V是一个潜力巨大的开放式ISA，但它目前主要面临着标准化和生态体系搭建方面的挑战

  张慧娟

  3173

  2023/03/06

  与非观察 CPU
• PerfXPy白皮书发布，支持异构计算的高性能计算Python集成开发平台。MATLAB?
  PerfXPy由澎峰科技自主开发，集成了公司的核心技术PerfMPL（数学计算库），PerfXAPI（异构计算软件栈），使得Python应用拥有卓越的性能表现。研发过程获得了“青岛大学泛在网络与城市计算研究所”的大力支持，在这里表示诚挚感谢。

  澎峰科技

  1468

  2023/03/05

  Python 异构计算
• ChatGPT的根基：算力基础决定上层应用
  如何能够千倍万倍地提升算力？首先可以肯定的是，现有的各类大算力芯片肯定不行：做一个“裱糊匠”，把算力百分比提升，甚至数倍提升，是有可能的；但要想多个数量级的提升算力，“裱糊”的方式肯定是不行的。

  软硬件融合

  3542

  2023/02/28

  ChatGPT 算力
• 超异构计算时代的操作系统架构初探
  经常有软件的同学会问到一个尖锐的问题：在超异构软硬件融合的时代，操作系统等软件是不是需要重构，是不是要打破现有的整个软件体系。我赶紧解释：“超异构软硬件融合不改变现有的软件体系，所有的软件该是什么样还是什么样。”

  软硬件融合

  2755

  2023/02/13

  操作系统 异构计算

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