CDNLive;生成人工智能协作;微软的人工智能芯片;24 Gb / s GDDR6体育;3纳米高速并行转换器和互联;MIPI C-PHY / D-PHY IP;数据中心冷却解决方案;RISC-V;量子光学。
节奏推出一系列新产品在本周的CDNLive硅谷,包括:
讨论使用人工智能在所有职业本月达到了白热化。芯片行业也不例外,讨论检查,平衡和未知数AI /毫升在半导体设计在这最后一篇文章一个跳板。
微软是发展中自己的人工智能芯片,代号为雅典娜,权力大语言模型(LLM),根据发布的信息。第一个版本预计将使用台积电的5 nm过程和可能减少一些对NVIDIA的依赖。
合作越来越多地利用生成的人工智能,其中包括一个涉及微软和西门子。该合资企业整合西门子产品生命周期管理(PLM)软件与微软的团队平台,语言模型在Azure OpenAI服务,以及其他Azure AI功能。
大型制药公司现代化签署了一个处理IBM利用生成人工智能科学和量子计算,增强其mRNA,背后的技术Covid疫苗。
Rambus实现新产品里程碑GDDR6内存接口性能,提供24 Gb每秒(Gb / s),提供每秒96字节(Gb / s)的带宽/ GDDR6记忆装置。
Mixel的MIPI C-PHY / D-PHY IP解决方案是现在集成成赫拉克勒斯微电子HME-H3 FPGA和大规模生产。这是该行业的第一FPGA支持MIPI C-PHY v2.0。
有限元分析软件推出了一个一体化的开发人员门户网站,提供访问支持、文档和Ansys模拟技术合作。
迈威尔公司证明了高速、硅互联基于超高带宽台积电3纳米的过程,包括112 g XSR并行转换器(序列化器/部分),长达到并行转换器,作为PCIe创6 / CXL 3.0并行转换器,和240真沸点平行die-to-die互连。速度对chiplets至关重要,马维尔已经自2016年以来出售为其客户使用的菜单选项。
英特尔是倾销Blockscale 1000系列ASIC,近一年之后介绍比特币挖掘芯片系列。
增长的数据量,所以需要处理它接近源。边缘是云计算和终点之间的中间地带,接近数据生成的减少所花费的时间的过程,数据,但仍然强大到足以迅速分析数据并将其发送需要的地方。但这一切工作,需要更快的渠道数据以减少延迟,这就是100 g以太网是至关重要的。
英特尔的追求数据中心冷却解决方案仍在继续。除了浸没冷却,它所追求的是3 d蒸汽室嵌入coral-shaped散热片和AI-adjusted小飞机拍摄冷水在芯片中的热点去除热量。
图1:24电源基于Intel xeon的服务器在一个盛满合成non-electrically导电油。来源:英特尔
IBM和西门子数字行业软件正在开发一个新的系统工程和资产管理组合软件解决方案来支持可跟踪性和可持续发展的产品开发。
做已经完成在过去只能带你走那么远,但是RISC-V导致某些方面的验证从根本上重新思考。
在一项新的报告中,不莱梅大学研究人员提出了一个多项式形式验证(PFV)方法基于二元决策图(bdd)充分验证RISC-V处理器。
研究人员佐治亚理工学院和卡尔Poly-SLO最近出版了一本技术论文名为“天空体:开源图形编程RISC-V gpu渲染”,呈现一种“开源硬件实现和仿真框架RISC-V-based 3 d图形渲染的加速器,支持API,凡尔康”包括小说支持RISC-V编译器和系统优化。
一个研究小组莱布尼兹汉诺威大学,特文特大学和启动QuiX量子建立了一个纠缠量子光源完全集成在一个芯片。“我们的突破让我们缩小源大小超过1000倍,允许再现性,稳定在较长时间,缩放,和潜在的大规模生产。实际应用程序所需的所有这些特点都是如量子处理器,”Michael ku博士教授提到的,汉诺威莱布尼茨大学新闻发布会上。
光子学准备大幅增长是由于数据量的快速增长,需要快速移动数据和用最小的热量。阅读行业是如何回应通过加入更多的光子到工具和突出的挑战测试和标准需要解决。
发现即将到来的芯片行业183新利 ,包括:
下周的在线研讨会包括:数据中心multi-die芯片设计、系统级热从芯片到机架签收,和路径与224克1.6此种以太网PHY IP。
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