在算力即权力的AI时代，专用芯片的架构创新已演变为科技竞赛的核心战场。当某科技巨头在2016年意外亮出TPU底牌时，这场围绕矩阵计算的硬件革命正式进入白热化阶段。本文将从晶体管级设计到系统级优化，深度剖析四代AI加速芯片的技术演进路线，揭示不同技术路线背后的战略取舍与性能密码。 ...
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算力革命：从H100到LPU的架构突围战
在生成式AI模型参数量突破万亿门槛的今天，传统GPU架构正面临前所未有的挑战。本文通过解构英伟达H100与Groq LPU的设计哲学，揭示AI硬件加速领域正在发生的范式转移。我们将从芯片架构、内存子系统、指令集三个维度展开深度对比分析，并给出可落地的异构计算解决方案。一、H100的巅峰与局限 ...
自动驾驶算力霸权争夺战：解密Thor与Dojo的核心技术博弈
在智能驾驶步入深水区的当下，算力芯片已成为决定行业格局的战略要塞。英伟达DRIVE...
破解人工智能行业三大技术困局：算力突围、数据革命与模型进化
人工智能行业正经历从实验室走向产业化的关键转折期。根据权威机构测算，全球AI算力需求正以每年12倍的速度增长，而模型训练成本在过去5年暴涨300倍。面对算力饥渴、数据荒漠化、模型效率瓶颈三大技术困局，本文提出系统性解决方案。 一、算力饥渴的破局之道 ...
人工智能技术发展报告：破解三大技术瓶颈的工程实践路径
在人工智能技术迭代速度突破摩尔定律的今天，全球研发团队正面临着算法效率衰减、数据质量危机、算力成本飙升三重技术瓶颈。某跨国科技企业研究院的实证数据显示，其核心AI模型的训练成本在过去24个月内增长了470%，而模型准确率提升幅度却收窄至不足12%。这种投入产出比的急剧恶化，暴露出当前人工智能发展路径