半导体产业、产业分析、人工智能技术专题 · 共 29 篇内容

# GPU

「GPU」是电子工程与半导体产业、产业分析、人工智能领域的重要技术专题。纳米网为您深度聚合了 29 篇关于 GPU 的硬件电路设计方案、芯片选型参数对比、产业动态研判与原厂参考资料(最近更新于 2026年04月)。核心收录议题涵盖《快讯:杭州GPU独角兽曦望再获超10亿融资落地》《GPU和LPU,谁才是AI“最优解”?读完这篇你也能说清。》《英伟达加速拥抱光芯片》等实战工程解析。工程师可结合站内芯片选型库与 Datasheet 资料库进行一站式方案验证。

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快讯:杭州GPU独角兽曦望再获超10亿融资落地

快讯:杭州GPU独角兽曦望再获超10亿融资落地

36氪获悉,浙江杭州GPU创企曦望近日宣布完成新一轮超10亿元融资,这也是2026年AI产业迈入“推理落地、智能体普及”时代后,国内GPU赛道诞生的最大单笔融资之一。 据悉,本轮融资由多家产业方战投、地方国资及头部财务机构共同参与,杭州资本为投资方代表,其表示看好曦望“All-in推理”的战略前瞻性及技术与商业化能力。融资资金将主要用于新一代S3推理GPU的规模化量产交付、全栈软件生态建设,以及

GPU和LPU,谁才是AI“最优解”?读完这篇你也能说清。

GPU和LPU,谁才是AI“最优解”?读完这篇你也能说清。

本文介绍了GPU和LPU的区别与各自适用场景。 众所周知,AI芯片领域,英伟达GPU一家独大,但最近有个新选手跳出来叫板——LPU,专门做大语言模型处理(LLM)的新架构。 这玩意到底是黑科技还是炒概念?今天咱就硬核拆解,谁才是AI的最优解,看完你就懂了。 核心结论先给你撂这:GPU仍是全能扛把子,LPU是LLM推理领域的专门杀手,如果你只做大语言模型推理,LPU现在已经比GPU更强。但是做LLM

英伟达加速拥抱光芯片

如果你觉得英伟达的GB200机架式系统已经够庞大了,那么CEO黄仁勋的野心才刚刚开始。在上个月的GTC大会上,这家全球市值最高的公司公布了计划,拟利用光子互连技术,在2028年前将超过一千个GPU集成到一个巨型系统中。 该公司并未坐等供应链的稳定。过去一个月,这家GPU巨头已向Marvell、Coherent和Lumentum等光学和互连技术公司投资数十亿美元,为这些系统的广泛部署做好准备。 黄仁

别卷GPU了,CPU才是AI当下核心瓶颈

在AI狂飙的这些年里,行业几乎被一条逻辑主导:算力决定上限,而GPU就是算力的核心。 不过,进入2026年,这套逻辑开始变动:模型推理不再是唯一瓶颈,系统性能越来越取决于执行与调度能力。GPU依然重要,但决定AI“能不能跑起来”的关键,正逐渐转向长期被忽视的CPU。 美国当地时间4月9日,谷歌与英特尔达成多年协议,在全球AI数据中心规模部署英特尔的“Xeon至强处理器”,正是为了破解这个瓶颈。英特

AI Infra 基础知识 - NVLink 入门

AI Infra 基础知识 - NVLink 入门

    NVLink是一种专有系统互连硬件,可促进多个 Nvidia GPU 和支持CPU之间的一致数据和控制传输。 概述     NVLink 于 2014 年初发布,旨在作为 PCI Express 的替代解决方案,具有更高的带宽和附加功能(例如共享内存),专门设计用于与 Nvidia 自己的多 GPU 系统的 GPU ISA 兼容。在推出 NVLink 和 Pascal(例如Kepler)之

对于2026年芯片行业的预测

去年,代表英国和爱尔兰授权分销商的电子元件供应网络(ecsn)报告称,其成员对2025年的前景“极其谨慎”。由于贸易问题和客户内部库存水平高企,客户需求难以判断。 其对 2026 年的预测与全球贸易问题类似,例如贸易关税、汽车制造业下滑、欧洲经济增长放缓以及中国经济增长速度放缓,所有这些都造成了不确定性。 ecsn的市场分析师奥布里·邓福德(如图)表示,有迹象表明,内部库存正在被消耗以降低库存

一个70000亿美元的芯片机会

一个70000亿美元的芯片机会

人工智能 (AI) 正通过前所未有的硬件驱动型投资超级周期重塑全球技术格局。到 2030 年,用于 AI 优化数据中心的资本支出 (CapEx) 预计将超过 7 万亿美元,这一规模是以往任何计算转型都无法比拟的。这一激增反映了两大结构性转变的融合:生成式 AI 模型的产业化以及能够训练和服务万亿参数系统的超大规模计算园区的物理建设。仅超大规模数据中心运营商就占了其中的 3200 多亿美元,亚马逊投

液冷产业信息更新

液冷产业信息更新

前段时间液冷的β行情一直不在,我们虽然一直在跟踪,但写的也比较少了。 星球中今天更新了一些液冷的产业信息,有兴趣的朋友可以到星球查看具体的数据。 今晚还有个关于kcxy的段子非常火,这是某个卖方今晚发出来的,但我还没有验证,后面验证到了会在星球讲。 GPU价值的反直觉现象 OpenAI与Anthropic的战略分歧 大型科技公司的算力军备竞赛 ASML——AI时代的终极瓶颈 EUV光刻机为何

摩尔线程GPU助力数字孪生:本土算力推动行业创新

摩尔线程GPU助力数字孪生:本土算力推动行业创新

本文介绍了由中国互联网协会数字孪生技术应用工作委员会组织的“阆风同行,名企探营”活动,深入探讨了摩尔线程基于MUSA架构的全功能GPU在数字孪生领域的应用。