作者：Rambus研究員與杰出發(fā)明家Steven Woo AI領(lǐng)域始終在不斷演進，我們正見證一場從“生成式AI”時代到“代理式AI”時代的深刻變革。這場變革有望重塑各行各業(yè)，并釋放前所未有的發(fā)展機遇。與此同時，這也需要我們提供更具創(chuàng)新性的技術(shù)解決方案，從而精準滿足這些新興工作... （來源：技術(shù)文章頻道）
AI半導(dǎo)體 2025-8-19 13:39
近年來，伴隨著生成式AI與大語言模型的快速發(fā)展，用來訓(xùn)練AI大模型的數(shù)據(jù)量越來越龐大，單芯片晶體管密度卻已逼近物理與經(jīng)濟雙重極限。以GPT-4為例，其訓(xùn)練參數(shù)量達到了1800B，OpenAI團隊使用了25000張A100，并花了90-100天的時間才完成了單次訓(xùn)練，總耗電在2.4億度左右，成本約為6300萬美元。 ... （來源：技術(shù)文章頻道）
CoPoSAI 2025-7-30 13:21
作者：應(yīng)用材料公司 Kevin Moraes從計算機行業(yè)的早期開始，芯片設(shè)計人員就對晶體管數(shù)量的需求永無止境。英特爾于1971年推出了具有2,300個晶體管的4004微處理器，激發(fā)了微處理器革命；到了今天，主流CPU已有數(shù)百億的晶體管。在過去多年的發(fā)展中，技術(shù)的變革在于——如何將更高的晶體管預(yù)算轉(zhuǎn)化為更好的芯... （來源：技術(shù)文章頻道）
摩爾定律 芯片布線 EUV光刻技術(shù) 2022-6-28 17:02
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