宁畅参与发布AI加速卡液冷设计白皮书
2024-01-10近日，由宁畅参与起草的《基于标准PCIe接口的人工智能加速卡液冷设计》白皮书正式发布。该技术白皮书由开放计算标准工作委员会(OCTC)归口，旨在为冷板式人工智能加速卡的设计提供重要指导。 大模型时代下，AI算力需求呈现指数级增长，带来人工智能加速卡和服务器功耗的不断提升。尽管冷板式液冷已成为当前解决高功耗问题的主流方案，但由于冷板结构设计复杂，一旦工艺和质量不过关，容易产生散热不均、漏液等问题，直接影响液冷的效率、成本及可靠性。 宁畅在冷板液冷领域拥有领先的技术与丰厚的经验，通过对冷板材料、结
索尼与微软合作加速车载AI技术发展
2024-01-10微软和索尼，这两家在游戏领域激烈竞争的公司，近日却宣布了一项令人意外的合作。在近日举办的 CES 活动上，索尼宣布将与微软联手，共同推进车载 AI 功能的发展。 尽管在游戏领域是竞争对手，但索尼和微软都深知在 AI 领域合作的重要性。因此，他们决定联手，共同定制和优化汽车内的 AI 体验，为用户提供更智能、更便捷的驾驶体验。 这一合作无疑将对车载 AI 领域产生深远影响。索尼和微软的联合将有助于加速车载 AI 技术的发展，推动整个行业向前进步。 通过这一合作，索尼和微软不仅能够共享彼此的技术和
Arm携手Cadence加速AI时代芯片开发
2024-01-05随着人工智能 (AI) 的快速发展，使用经优化的芯片对于打造新一代应用至关重要。Arm 凭借其 CPU、GPU 和相关技术，以及诸如 Arm Neoverse 计算子系统 (CSS)[1] 等开创性解决方案，为芯片的优化创新奠定了基础。 CSS 是经过验证和性能优化的子系统，可令构建模块无缝集成到系统级芯片 (SoC) 上，旨在降低风险，减少非经常性工程 (NRE) 成本并加快产品上市进程。Arm Neoverse CSS 为合作伙伴提供采用这些构建模块所需的灵活性，使合作伙伴能够针对前沿的工
兰钧新能源加速大圆柱产业化进程
2024-01-05摘要 为加速大圆柱装车进程，兰钧新能源正式推出BTL大圆柱电池系统，通过侧碰安全、底部球击安全、热电分离、抑制热蔓延等方面构筑了圆柱电池系统安全高墙。 近年来，新能源汽车电池技术从电芯到系统层级的不断创新，使得新能源车续航里程、快充、安全等性能得到不断攀升。 且伴随着动力电池单体结构在方形、刀片、大圆柱之间的不断变化，动力电池系统也经历了CTP、CTC等结构进阶，而不同形态的电池影响着电池包的空间利用、安全设计等，也影响着系统的集成效率与集成成本。 大圆柱电池凭借尺寸标准、通用性广等优势，可以
广汽能源加速充电换电布局，2024年实现"万桩计划"
2024-01-051 月 1 日消息，昊铂超级充换电中心开业仪式和广汽能源 2024 “万桩计划”新闻发布会在重庆市举行。在此次会议中，广汽集团宣布将加大在高压充换电站领域的部署力度，计划于 2024 年完成首批 1 万座沃尔沃EV 高压平台超充网的建设，私人充电桩达 100 万个。未来，广汽能源计划以昊铂重庆江北嘴超级充换电中心为模板，将业务覆盖至全国城乡。 广汽集团认为，昊铂重庆江北嘴超充站的投用，表明广汽能源已进入能源补充体系 2.0 的新时代 - 高品质充电阶段。它代表了广汽集团对可充可换、可买电可卖电
国产碳化硅行业加速发展
2024-01-051. 碳化硅具有耐高温、高压等优势，渗透率提升空 间大 近年来，第三代半导体发展迅速。由于第一代及第二代半导体材料自身的物理性能局 限，越来越无法满足新型领域如新能源汽车、智能电网、5G 通信等。根据 Yole（悠乐咨 询《全球碳化硅市场 2022 年度报告》）数据，2022 年全球第三代半导体材料碳化硅（SiC） 渗透率为 3%。 1) 第一代半导体材料以硅（Si）、锗（Ge）为代表，广泛应用于低压、低频、低功率 的晶体管和探测器中，90%以上的半导体产品是用硅基材料制作的； 2) 第二代半
GaN加速商业化进程 国内GaN产业市场现状及前景分析
2024-01-05一、氮化镓的特性 氮化镓（GaN）是一种由氮和镓组成的半导体材料，因其禁带宽度大于2.2eV，故又称为宽禁带半导体材料。是微波功率晶体管的优良材料，也是在蓝色发光器件中具有重要应用价值的半导体。。GaN材料的研究和应用是目前全球半导体研究的前沿和热点，是发展微电子器件和光电子器件的新型半导体材料。 二、氮化镓行业市场现状分析 据统计，在GaN电力电子方面，到2020年，转换为6英寸的GaN-on-Si外延晶圆的生产能力约为每年28万件，转换为6英寸的GaN-on-Si器件/模块的生产能力约为每
如何加速生成2 PyTorch扩散模型
2024-01-05产生性人工智能的近期进展大部分来自去除传播模型,这些模型能够从文本提示中产生高质量的图像和视频。 这个家族包括图像、 DALLE、 延迟传播等。 但是,这个家族的所有模型都有一个共同的缺点: 生成速度相当缓慢, 因为生成图像的取样过程具有迭接性。 这使得优化取样圈内运行的代码非常重要 。 我们以开放源实施流行文本到图像传播模式作为起点,利用PyTorrch 2:编集和快速关注实施中的两种优化方法加快其生成速度,同时对代码进行少量的记忆处理改进,这些优化使原实施速度比原实施速度加快49%。旧前和
FPGA加速语言模型如何重塑生成式人工智能
2024-01-05作者：Bill Jenkins，Achronix人工智能/机器学习产品营销总监 探索FPGA加速语言模型如何通过更快的推理、更低的延迟和更好的语言理解来重塑生成式人工智能 简介：大语言模型 近年来，大型语言模型（Large Language Models，LLM）彻底改变了自然语言处理领域，使机器能够生成类似人类的文本并进行有意义的对话。这些模型，例如OpenAI的GPT，拥有惊人的语言理解和生成能力。它们可以被用于广泛的自然语言处理任务，包括文本生成、翻译、自动摘要、情绪分析等。 大语言模型
Achronix推出基于FPGA的加速自动语音识别解决方案
2023-12-26提供超低延迟和极低错误率（WER）的实时流式语音转文本解决方案，可同时运行超过1000个并发语音流 加利福尼亚州圣克拉拉，2023年11月——高性能FPGA芯片和嵌入式FPGA（eFPGA IP）领域的领先企业Achronix半导体公司日前自豪地宣布：正式推出Achronix与Myrtle.ai合作的最新创新——基于Speedster7t FPGA的自动语音识别（ASR）加速方案。这一变革性的解决方案，实现了高精度和快速响应，可将超过1000个并发的实时语音流转换为文本，同时性能比竞争方案高2