AI

CPU跑AI，不被时代抛下的自救

根据当前所观察到的算法方向以及实际案例来看，在CPU上运行AI工作负载拥有显著优势，包括更低的延迟以及更高的能效，比如避免在CPU和加速器之间来回移动数据，可以极大地降低能源消耗，这也是CPU的一个显著优势。
CPU AI

AI时代下的半导体测试革命

随着芯片不断迈向先进工艺节点技术及其设计规模的扩张，测试领域遭遇了前所未有的复杂度和挑战。采用先进工艺的设备导致了测试设备（ATE）成本的急剧上升，主要受到高引脚数、快速接口和深度模式存储器对高性能测试硬件的需求影响。
半导体 AI

人工智能打破医药研发“双十定律”

AI智药，即以医药大数据为基础，通过运用机器学习、深度学习等AI技术替代大量实验，对药物结构、功效等进行快速分析，以达到缩短试验周期、节省成本、促进新药发现、提升试验成功率等目的。
制药 AI

开源大模型正在“杀死”闭源？

GPU计算的开源生态越来越繁荣后，也为其带来了巨大的市场空间，Nvidia DGX企业级的深度学习训练平台概念应运而生，为英伟达的显卡和平台销售创造了千亿级市场。
GPU AI
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