谷歌芯片设计网站新上映_yandex搜索引擎入口(2024年11月抢先看)
AI技术革新芯片设计,竟让新进制程芯片价格飙升? 近年来,AI技术的迅猛发展正在深刻改变着各行各业,其中芯片设计领域尤为显著。谷歌DeepMind团队推出的AlphaChip,凭借其强大的强化学习技术,正在重塑芯片设计的规则。这款革命性的工具不仅大幅缩短了设计周期,还能在极短时间内创造出性能超越人类设计师的芯片布局,为全球芯片行业带来了前所未有的效率提升和成本控制。然而,随着AI在芯片设计领域的广泛应用,新进制程芯片的价格却出现了飞涨的现象。这背后既有AI技术带来的设计成本增加,也有新材料和新工艺把控难度的提升。但不可否认的是,AI技术正在推动芯片设计行业向更高效、更智能的方向发展。龙芯中科等企业的股价涨停,也反映了市场对AI算力芯片和国产芯片概念的热烈追捧。 AI技术正在深刻改变芯片设计行业,让我们共同期待未来更多创新成果的出现。
谷歌G5芯片,对决苹果A系 谷歌自研的Tensor G5芯片将在明年的Pixel 10系列手机中首次亮相,这款芯片由台积电代工,采用了最新的InFO POP封装技术,这是业界首个3D晶圆级扇出封装。Tensor G5的设计包括定制的CPU和GPU,显示了谷歌在芯片设计方面的自主创新能力。 谷歌与台积电合作开发的这款芯片代号为“LGA(拉古纳海滩)”,采用了台积电的N3E工艺,支持16GB以上的RAM。Tensor G5将完全定制,抛弃了三星的SoC设计,并启用内部开发的新款GPU,以提高SoC的整体性能。 业内人士认为,谷歌通过推出Tensor G5并将其应用于Android系统,有望在与苹果公司的竞争中占据有利位置。苹果公司以其自研芯片和iOS系统在市场上占据领先地位,而谷歌现在拥有Tensor G5和Android系统,可以说底牌非常接近。 虽然具体的性能数据尚未公布,但可以推测,考虑到谷歌对Tensor G5的高度定制和先进的制造工艺,其性能应该会有显著提升。例如,谷歌之前的Tensor芯片已经展示了在AI模型运行上的优势,比如Tensor芯片的性能比Pixel 5快约80%。因此,可以合理预期Tensor G5在性能上也会有类似的表现。 总结来说,谷歌的Tensor G5芯片不仅标志着其在半导体设计领域的重大进步,也预示着其在全球智能手机市场中的竞争力将得到显著提升。通过与台积电的合作,谷歌能够利用最先进的制造技术,以期在未来的技术竞赛中超越对手,尤其是苹果公司。
【「谷歌起诉一位印度半导体工程师」HarshitRoy,因其泄露 Pixel 芯片有关机密】 据 The Register 今日报道,谷歌上周对一名印度半导体工程师提起诉讼,指控他将与谷歌 Pixel 芯片设计相关的商业机密泄露到网络上。 诉讼指控工程师 Harshit Roy 涉嫌“窃取商业机密”。根据领英资料,其自 2020 年起在印度班加罗尔的谷歌工作了近四年,这是他大学毕业后的第一份工作。 法院文件显示,Harshit Roy 的职责包括协助设计和开发谷歌 Pixel 设备(包括智能手机、平板和可穿戴设备)使用的下一代系统级芯片(SoC)。 谷歌表示,公司在 2023 年 12 月得知 Harshit Roy 收集了公司机密照片,并要求他删除这些照片、提供销毁的证据。然而尽管如此,Harshit Roy 直到 2024 年 3 月才辞职,并前往得克萨斯大学奥斯汀分校攻读博士学位。 谷歌还指出,当 Harshit Roy 辞职时,他并未归还公司配发的笔记本电脑,尽管他有义务这么做。 离开谷歌后,Harshit Roy 据称开始在 X 平台上发布机密信息,包括被删除的内部文件和 Pixel 处理芯片照片。他还继续在领英上发布谷歌的“未公开内部文件”,并威胁谷歌会公开更多信息。 Harshit Roy 发布的内容包括“记住,帝国会灭亡,你们也会”以及“不要指望我遵守任何保密协议”等言论(IT之家注:Harshit Roy 在 2020 年加入公司时签署了保密协议)。 谷歌表示,它曾多次要求删除相关帖子,但 Harshit Roy 未做回应。谷歌表示,公司一直尽力“在不诉诸司法的情况下解决此事”。但这名工程师仍继续泄露机密,谷歌称他在 11 月初泄露了 158 张照片,详细介绍了 SoC 的设计和 Pixel 智能手机的一些问题。 谷歌要求赔偿和法院命令禁止 Harshit Roy 进一步泄露机密信息。谷歌还列出了若干被泄露的机密,包括 SoC 的音频、视频处理能力和安全功能等详细信息。 这名工程师的动机目前仍不明确。在谷歌工作期间,他曾在社交媒体上表达过对公司不满,称公司对员工不好,并暗示员工应当被解雇。(来源:IT之家)
谷歌的芯片设计模型——AlphaChip,能在数小时内生成超人类水平或相当的芯片布局,而无需花费数周或数月的人类努力。 按照 Demis Hassabis 的说法:「训练最先进的芯片设计模型(AlphaChip)-> 使用它来设计更好的 AI 芯片 -> 使用这些芯片来训练更好的模型 -> 以此来设计更好的芯片」,谷歌实现了闭环。 AlphaChip,类似于 AlphaGo 和 AlphaZero,将其芯片布局设计视为一种游戏来对待。 从空白网格开始,AlphaChip 一次放置一个电路组件,直到完成放置所有组件。然后根据最终布局的质量进行奖励。一种新颖的“基于边缘”的图神经网络使 AlphaChip 能够学习互联芯片组件之间的关系,并在不同芯片之间泛化,让 AlphaChip 在设计每个布局时都能得到改进。 AlphaChip 自 2020 年发布以来,被用于 Google 的 TPU 的每一代;另外,谷歌的 Arm 通用数据中心 CPU Axion 也使用了 AlphaChip。在外部,联发科也使用了 AlphaChip。
能设计芯片的AI黑科技来了! 就在刚刚,谷歌DeepMind推出名为AlphaChip的AI系统。 无论是设计最先进的用于构建AI模型的TPU,还是数据中心的CPU,它在相关的众多领域,都产生了广泛影响。 AlphaChip设计芯片,用的是强化学习的原理。 也就是说,芯片布局设计对它来说是一种游戏,就像AlphaGo一样,它在游戏中,学习如何设计出最好的芯片布局。 几小时内,它就能生成超出人类水平,或是与人类专家相当的芯片布局了。 现在,它已经用于设计多代TPU芯片(TPU v5e、TPU v5p和Trillium)。而且跟人类专家相比,AlphaChip放置的块数越来越多,线长也减少了许多。网页链接
【「传小米自主设计芯片」料明年量产】彭博引述知情人士称,小米正为其即将推出的智能手机准备一款自主设计的移动芯片,以减少对外国供应商联发科(MediaTek)和高通(Qualcomm)的依赖,该芯片预计2025年开始量产。对于小米而言,这标志着进军另一个前沿领域。但要在智能手机芯片领域取得突破并非易事。 英特尔(Intel)和英伟达(Nvidia)未能抢占制高点,小米的同行Oppo未能成功,只有苹果公司和Alphabet旗下谷歌已经成功将其全系列设备转换到自行设计芯片;即便行业领先者三星电子也严重依赖高通的芯片,以获得更高效率和移动连接性。 小米发展自己的芯片制造能力,除了有助于造出更具竞争力的移动设备,还有助于打造更智能、互联性能更佳的电动汽车。 此外,小米进军芯片领域可能给其芯片代工制造商带来挑战,因为台积电面临美国当局不断加大的压力,要求其限制与中国客户的业务。传小米自主设计芯片 料明年量产
【D1net阅闻】 英伟达正帮助谷歌设计量子计算处理器; 首个国家汽车芯片质检中心落户上海; 工信部:新一批400个高水平5G工厂带动总投资超220亿元; 传腾讯混元大模型技术负责人刘威离职,腾讯官方暂无回应; 李彦宏:大模型赋能科技创新和产业创新,在自动驾驶领域应用广泛; …… 网页链接
「谷歌AI芯片AI设计」 芯片加速AI发展,AI反过来又推动芯片进步? 刚刚,谷歌芯片设计算法AlphaChip正式亮相。 DeepMind CEO哈萨比斯调侃:这下闭环了。 “训练最好的芯片设计算法→用它设计更好的AI芯片→用它们训练更好的模型→再设计更好的芯片→……” 要知道,AlphaChip只需几个小时就能生成比肩人类水平的芯片设计图。 谷歌目前最强TPU“Trillium”,AlphaChip就参与了设计,而TPU又训练了Gemini、Imagen、Veo等新算法。 以及联发科、三星等芯片厂商,也都将其用到了实际生产中。 这不,最近处在转型逆风期的英特尔深陷并购风波。于是网友给出主意:要不谷歌把英特尔买了吧。 谷歌表示AlphaChip现在不仅速度更快,而且需要的计算资源更少,已经达到人类专家级水平。 最新发布中,谷歌还开源了一个预训练版本,这样大家都能用AlphaChip更简易地开发芯片(但也还是自己预训练的效果更好)。 围观群众都相当兴奋:这真的是超酷的贡献,对于工程领域很重要。 网页链接
近年来,量子计算作为新兴技术的前沿领域,正受到全球科技巨头和科研机构的广泛关注。英伟达作为全球芯片巨头,已经携手谷歌共同探索量子计算领域,这一合作无疑为量子计算的发展注入了新的动力。随着英伟达“Eos超级计算机”在量子芯片仿真、外围控制硬件设计、算法验证以及加速软件工具链等方面的全面融合,量子计算领域正步入快速发展的新阶段。在此背景下,本文将重点关注国内量子计算领域最强的七家公司,它们分别是国盾量子、光迅科技、苏州科达、科大国创、中国长城、科华数据和浩丰科技。
AI智囊 AI技术 AI技术突飞猛进,竟然让芯片设计成本和价格都大幅攀升? 近年来,人工智能技术的发展确实日新月异,特别是在芯片设计领域,AI的创新应用正引领着行业的变革。谷歌旗下的DeepMind团队推出的AlphaChip,就是一个革命性的工具。这款工具不仅极大地缩短了芯片设计的周期,还能在极短的时间内,比如几小时内,创造出性能超越人类设计师的芯片布局。这种前所未有的效率与成本控制,正在重塑全球芯片行业的格局。然而,AI在芯片设计上的广泛应用,也带来了新的问题。由于芯片技术的发展涉及到新材料和新工艺的把控,这对AI芯片的适应性提出了更高的要求。同时,AI技术的崛起,使得新进制程芯片的价格也随之飞涨。以龙芯中科为例,这只AI算力芯片概念股在10月1日涨停收盘,收盘价高达119.62元,足见市场对AI芯片的热捧。但这也引发了人们的思考,AI与人类设计师的有机结合,如何在设计过程中发挥出各自的优势,将是未来芯片设计行业的重要课题。 AI在芯片设计领域的应用前景广阔,但也需我们不断探索和完善。感谢大家的观看,期待与您一起见证科技的不断进步!
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