标签： AI芯片

特斯拉Dojo超算架构揭秘：如何用芯片级创新重构边缘AI计算范式

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在人工智能与自动驾驶技术快速迭代的今天，算力需求正以每年10倍的速度增长。特斯拉推出的Dojo超算架构，以其独特的芯片级设计理念，为边缘AI计算领域带来了革命性突破。本文将深入解析其核心技术实现路径，揭示其背后的工程哲学。 一、分布式计算架构的范式转移 ...

NPU架构暗战：解密大模型训练背后的算力突围密码

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在生成式AI持续进化的今天，大语言模型的参数量正以每年10倍的速度膨胀。当业界惊叹于GPT-4展现出的推理能力时，鲜少有人注意到支撑这场革命的底层硬件正在经历颠覆性变革——传统GPU架构的能效墙已然显现，专为AI计算设计的NPU（神经网络处理器）正在重塑算力格局。 ...

AI芯片架构颠覆性革命：存算一体与光计算如何突破算力天花板

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在人工智能算法复杂度呈指数级增长的今天，传统计算架构的"存储墙"问题愈发凸显。根据国际半导体技术路线图（ITRS）研究显示，典型AI计算任务中数据搬运消耗的功耗已占系统总功耗的62%以上，存储与计算单元分离的冯·诺依曼架构正在成为制约AI发展的关键瓶颈。本文将从器件物理、架构设计和算法协同三个维度，

算力革命：从H100到LPU的架构突围战

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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 ...

AI芯片架构暗战：TPU与NPU的技术博弈如何重塑算力格局

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在人工智能算力需求呈现指数级增长的今天，专用加速芯片的架构演进已经成为决定技术突破速度的关键战场。这场始于2016年的硬件革命，从谷歌TPU的横空出世到NPU架构的百花齐放，背后隐藏着三条清晰的演进路径：计算范式创新、内存架构重构以及指令集革命。 一、计算单元架构的范式突破 ...

突破传统瓶颈：脉冲神经网络重构动态视觉处理的底层逻辑

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在自动驾驶和智能安防领域，动态视觉处理系统每天需要解析超过10^18帧的视觉数据流，传统卷积神经网络（CNN）的静态处理范式正面临根本性挑战。最新实验数据显示，基于时钟同步的CNN架构在120fps高速运动场景下的识别准确率骤降至41.7%，而脉冲神经网络（SNN）在同等条件下保持了82.3%的稳定

AI芯片战局白热化：解密TPU v5技术壁垒与国产替代破局之道

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在人工智能算力需求呈现指数级增长的今天，全球AI芯片市场正经历着前所未有的技术迭代与生态重构。本文通过深度剖析TPU v5架构设计哲学，结合国产算力芯片的突围实践，揭示硬件生态博弈中的关键技术路径与商业逻辑。 一、TPU v5的架构革新与生态护城河 谷歌第五代张量处理器（TPU...

NVIDIA Blackwell架构揭秘：2000亿参数背后的算力革命与工程哲学

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在AI模型规模以每年10倍速度膨胀的今天，算力供给已成为制约技术突破的关键瓶颈。NVIDIA最新发布的Blackwell架构，凭借对2000亿参数模型的直接支持能力，在AI芯片军备竞赛中投下一枚重磅炸弹。这不仅是晶体管数量的简单堆砌，更代表着一场从计算范式到系统设计的深层变革。 ...