快科技5月10日消息，後摩智能發佈國內首款存算一體智駕芯片鴻途H30，最高物理算力256TOPS，典型功耗35W，12nm工藝制造。
據官網介紹，鴻途H30基於SRAM存儲介質，采用數字存算一體架構，擁有極低訪存功耗和超高計算密度，Int8數據精度下，其AI核心IPU能效比達15Tops/W，是傳統架構芯片7倍以上。
此外，鴻途H30還支持PCIe 4.0，支持EP或者RC模式，外擴內存最高可達128GB。
鴻途H30已成功運行CV類的經典網絡，以及自動駕駛領域先進的BEV、Pointpillar等模型。
後摩智能創始人兼CEO吳強表示：存算一體架構將存儲和計算功能融合，比傳統架構更接近人腦的計算方式，具備遠高於傳統方式的計算效率。”
官網顯示，存算一體芯片具備四大優勢，包括強大的AI算力、高能效比、低延時及敏捷開發等，AI計算數據處理時延相較傳統芯片減少2倍以上，適用各類時延敏感型場景。
同時提供強大且開放易用的工具鏈，支持TensorFlow，PyTorch，ONNX和第三方自定義的框架，極大提高開發效率。
類腦計算原理，如異步、基於事件的脈沖神經網絡(SNN)、存算一體不斷變化的稀疏連接，而且神經元之間能夠直接通信，不需要繞過內存。尤其是在新興的小規模邊緣工作負載上，它實現效率、速度和適應性數量級的提升。比如
芯片賽道熱度一點即著。創始成員來自GoogleTPU團隊的美國存算一體AI芯片公司Groq便是最新贏傢。這傢創企自稱其自研AI推理引擎LPU做到“世界最快推理”，由於其超酷的大模型速度演示、遠低於GPU的token成本，這顆AI芯片最近討論
會采用互補堆疊器件（CFET）結構。在這些新架構方面，國內外不少廠商、專傢和科研機構都有所研究。二是在先進封裝上的創新，如SiP、2.5D封裝和3D封裝等。Chiplet技術是一個非常有潛力的技術，目前在產業界也廣受追捧。蘋果
個速度。“從定律狹義角度來說，摩爾定律確實是死。”國內通用GPU高端芯片設計公司天數智芯CTO呂堅平對鈦媒體App表示，因為摩爾定律的定義是集成電路在單位成本及功耗變動不大的條件下，晶體管數目提升一倍。也就是說，
體管芯片生產後，這傢韓國電子科技巨頭又將於下周展示首款GAA芯片。與當前5nm工藝相比，3nmGAA可在收縮尺寸的同時，帶來更低的功耗和更高的性能，未來的GalaxyS等旗艦設備有望獲益於此。同時競爭對手臺積電也於本月開啟3nmFi
占大約5%。但隨著中美兩國在半導體產業“脫鉤”，加上國內芯片半導體行業“國產替代”風向，無論是半導體材料、設備、EDA領域國際巨頭，還是三星、英特爾、英偉達、AMD等芯片供應商，他們在國內處於非常敏感且尷尬的局
支持，可為邊緣傳感和控制應用實現任意連接。這還是AMD首款搭載硬化LPDDR5內存控制器的FPGA產品，最高頻率4266MHz，同時繼續兼容LPDDR4X，並支持最多8個PCIe 4.0接口。封裝也非常靈活，提供CSP、BGA兩種規格，尺寸小至10×10毫米，最
級RDNA3架構，采用臺積電5nm工藝，而且這次會首次使用小芯片設計，有GCD計算核心及MCD存儲核心組成。RX 7000顯卡能不能幹過NVIDIA的RTX 4090顯卡？現在沒實測，不過AMD日前又重申RX 7000顯卡的架構優點，其能效相比目前的7nm RDNA2提升
雖然臺積電3nm芯片已經量產，但截止昨天，我們都沒有看到芯片公司發佈相關產品。到今天，這個局面終於被打破。美國芯片公司Marvell表示，公司基於臺積電3納米(3nm)工藝打造的數據中心芯片正式發佈。據Marvell介紹，公司在該
據報道，三星即將推出的GalaxyS25系列將堅持雙芯片組發佈策略，其中一些地區將提供Snapdragon8Gen4，而另一些地區將銷售Exynos2500版本。Exynos2400帶來一系列驚喜，因為該公司大幅改進其當前一代旗艦SoC。明年，三星有望更上一層樓
Nero、Blender、SolidWorks、育碧、Unity、Topaz Labs、Zoom、Webx。國內則有網易遊戲、中科加禾、方正、G++、智慧記、清昴智能、騰訊、無問芯穹、巖山科技等等。銳龍PRO 8040系列共有八款不同型號，分為高性能的35-54W 8045HS、20-28W 8040HS、
。截至目前，智繪微電子已與國產整機廠商長城/浪潮、國內CPU龍頭蘇州國芯、多傢科研院所形成商業夥伴或戰略合作關系，上升態勢明顯。2020年10月，智繪微電子成功推出第一代高性能桌面級顯卡GPU芯片IDM919，適配麒麟、統信
之無愧是現在世界最強的AI芯片。如此逆天的性能，但在國內，關於這款芯片的新聞卻寥寥無幾。那麼，它究竟是何方神聖？把腦子裝進芯片，就行？首先，IBM的“北極”NorthPole是一種類腦芯片，我們需要先解什麼是類腦芯片。
技競爭的焦點所在。”中國工程院院士倪光南曾說。伴隨國內政策、資本、人才以及應用的紅利，一大批國內GPU企業已然嶄露頭角。但GPU作為復雜的高端芯片，不止要面臨國外巨頭的高壁壘，還要在硬件、生態、應用層面做大量