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全球最快移動SoC登場：定制Oryon CPU與智能體AI重塑Galaxy S26體驗
2026年2月25日，高通技術(shù)公司與三星電子再度攜手，正式揭曉了專為Galaxy S26系列量身打造的“第五代驍龍8至尊版移動平臺for Galaxy”。作為雙方數(shù)十年戰(zhàn)略合作的最新結(jié)晶，這款被譽為“全球最快”的移動SoC不僅集成了定制的第三代Oryon CPU、開創(chuàng)性的Adreno GPU及先進的Hexagon NPU，更將終端側(cè)智能體AI推向了新的高度。從重塑專業(yè)視頻拍攝的高級專業(yè)視頻（APV）功能，到提供直覺化交互的Now Nudge體驗，該平臺旨在通過極致的性能與能效，為Galaxy用戶開啟一個更加個性化、高效且無縫連接的移動智能新時代。
2026-02-26
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MUSA生態(tài)再驗證：原生優(yōu)化助力Qwen3.5在MTT S5000高效推理
在阿里繼重磅開源Qwen3.5-397B-A17B之后，再次釋放Qwen3.5系列三款中等規(guī)模模型（35B、122B及27B版本）之際，國產(chǎn)算力生態(tài)迎來了又一次關(guān)鍵的協(xié)同升級。摩爾線程迅速響應(yīng)，宣布其旗艦級AI訓推一體全功能GPU MTT S5000已率先完成對這三款新模型的全方位適配。這一舉措不僅標志著MUSA生態(tài)在應(yīng)對前沿大模型時的成熟度與完備性得到了有力驗證，更通過原生MUSA C支持與深度兼容Triton-MUSA兩大核心能力，為開發(fā)者構(gòu)建了從CUDA生態(tài)無縫遷移至國產(chǎn)算力的高效橋梁。
2026-02-26
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24人團隊挑戰(zhàn)英偉達？Taalas HC1橫空出世：將大模型直接“刻”進硬件
由前AMD集成電路總監(jiān)、Tenstorrent創(chuàng)始人柳比薩·巴吉克（Ljubisa Bajic）領(lǐng)銜，Taalas于2026年2月正式浮出水面，宣布完成超2億美元融資并推出首款將模型權(quán)重直接固化于硬件的HC1平臺。這款僅由24人團隊耗時兩年打造的芯片，宣稱能將Meta Llama 3.1 8B模型的推理速度提升至每秒17000個token，成本僅為傳統(tǒng)GPU方案的幾十分之一，甚至有望讓大模型推理進入“亞毫秒級”時代。
2026-02-25
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從“能用”到“好用”：國產(chǎn)GPU MTT S5000賦能物理AI高置信度閉環(huán)
在智能駕駛算法迭代日益深化的今天，如何高效處理長尾場景并構(gòu)建高置信度的閉環(huán)仿真體系，已成為制約行業(yè)發(fā)展的核心痛點。面對海量非結(jié)構(gòu)化Log數(shù)據(jù)挖掘難、4DGS（4D高斯?jié)姙R）合成數(shù)據(jù)生成門檻高等公認技術(shù)挑戰(zhàn)，國產(chǎn)算力正迎來關(guān)鍵的破局時刻。摩爾線程攜手五一視界，依托旗艦級AI訓推一體GPU MTT S5000的強勁性能，成功打通了從大模型感知挖掘到4DGS全鏈路仿真推理的技術(shù)閉環(huán)。這一里程碑式的合作，不僅驗證了國產(chǎn)芯片在復雜智駕任務(wù)中的卓越表現(xiàn)，更標志著物理AI高置信度閉環(huán)仿真與合成數(shù)據(jù)生成正式邁入全棧國產(chǎn)化的新紀元。
2026-02-24
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納秒級響應(yīng)與可重構(gòu)安全：FPGA重塑AI數(shù)據(jù)中心運營基石
隨著AI工作負載爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)中心逐漸形成融合GPU、定制加速器、先進冷卻系統(tǒng)等多元組件的異構(gòu)架構(gòu)，復雜度與規(guī)模同步攀升，也催生了對統(tǒng)一控制、嵌入式安全及靈活適配能力的迫切需求。傳統(tǒng)運營模式已難以應(yīng)對異構(gòu)環(huán)境下的協(xié)調(diào)難題與安全風險，多層控制架構(gòu)成為保障系統(tǒng)韌性的關(guān)鍵，而FPGA憑借硬件級的確定性、安全性與靈活性，正成為支撐AI數(shù)據(jù)中心高效、安全運行的戰(zhàn)略使能器件。
2026-01-26
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ADI推出面向±400V/800V的熱插拔保護與遙測方案
在AI技術(shù)迅猛發(fā)展的當下，GPU的性能不斷躍升，其功耗也隨之水漲船高。這一變化使得AI服務(wù)器對供電的要求愈發(fā)嚴苛，供電需求呈爆發(fā)式增長態(tài)勢。在這一關(guān)鍵演進中，確保高壓電源在熱插拔、故障保護與實時監(jiān)控方面的可靠性，成為了AI基礎(chǔ)設(shè)施不可忽視的核心課題。本文聚焦于此，探討模擬器件行業(yè)領(lǐng)導者ADI在此領(lǐng)域的創(chuàng)新，解析其面向±400V/800V系統(tǒng)的熱插拔保護與高精度遙測技術(shù)，如何為下一代AI數(shù)據(jù)中心構(gòu)建安全、高效且智能的電力底座。
2025-12-26
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技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動 生態(tài)協(xié)同賦能——MDC 2025為數(shù)字經(jīng)濟注入國產(chǎn)算力新動能
國產(chǎn)算力自主化攻堅關(guān)鍵期，2025年12月20日，摩爾線程首屆MUSA開發(fā)者大會（MDC 2025）于北京中關(guān)村召開，以“自主計算創(chuàng)新與開發(fā)者生態(tài)共建”為核心，匯聚2000余名產(chǎn)學研人士共商國產(chǎn)GPU發(fā)展。大會集中呈現(xiàn)政府生態(tài)規(guī)劃、院士“主權(quán)AI”闡釋及摩爾線程MUSA架構(gòu)戰(zhàn)略，同步發(fā)布系列核心技術(shù)產(chǎn)品，既是國產(chǎn)GPU核心進展的系統(tǒng)展示，也明晰了自主可控計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)藍圖，為數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供算力支撐。
2025-12-24
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AI 芯片監(jiān)管新路徑？解析英偉達 GPU 車隊監(jiān)控軟件
英偉達推出的可追蹤GPU物理位置的車隊監(jiān)控軟件備受關(guān)注。該軟件聚焦AIGPU集群管理，通過NGC平臺整合數(shù)據(jù)，實現(xiàn)GPU狀態(tài)全方位可視化，能監(jiān)控核心性能指標，其位置檢測功能為反走私提供了新路徑。但軟件“選擇加入”的模式及僅具備觀察性、無強制干預能力的特點，使其威懾力受限，也引發(fā)了行業(yè)對工具功能與效用平衡的探討，為運營商提供了管理參考。
2025-12-15
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新思科技：通過EDA和IP助力中國RISC-V發(fā)展
“泛在人工智能時代，AI算力場景的復雜程度已經(jīng)遠超以往，無論是 GPU、DSP，還是矩陣運行的異構(gòu)計算、大語言模型等，都變得更為復雜和精專。此時，RISC-V靠著靈活配置、可拓展以及能聚焦不同垂直行業(yè)的特性，展現(xiàn)出獨特魅力?！?025年7月17日，在“第五屆RISC-V中國峰會”主論壇上，新思科技應(yīng)用工程資深副總裁Yankin Tanurhan如是說。
2025-07-18
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汽車 GPU 算力新高度支持智駕芯片實現(xiàn)架構(gòu)創(chuàng)新
隨著汽車行業(yè)在“新四化”領(lǐng)域內(nèi)迅猛地進步，汽車電子電氣架構(gòu)正在發(fā)生顯著的變化。智能化的深入促使汽車計算架構(gòu)逐步由傳統(tǒng)的以分域來進行風險控制的分布式架構(gòu)，轉(zhuǎn)向以強調(diào)高性能計算同時減少冗余硬件和系統(tǒng)復雜性，從而提高系統(tǒng)效率和可靠性的中央計算架構(gòu)。與此同時，一些新興的功能在新車中的滲透率也在不斷提升，例如在汽車座艙內(nèi)人機界面（HMI）領(lǐng)域，諸如車內(nèi)屏幕顯示交互及后排娛樂屏幕等，其年度增長率大致維持在8%左右；而在高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）方面，增長率基本達到10%，部分研究機構(gòu)所報告的增長率數(shù)據(jù)甚至更高。在此背景下，汽車對GPU算力的需求呈現(xiàn)出爆發(fā)增長的趨勢。
2024-12-03
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基于GPU器件行為的創(chuàng)新分布式功能安全機制為智能駕駛保駕護航
隨著汽車智能化程度的快速提高，大量新的處理器和系統(tǒng)級芯片（SoC）被廣泛引入到車輛中，無論是在駕駛還是座艙等場景，無論采用域控制器模式還是新興的中央控制單元模式，都無一例外地在考慮加入更加智能化的新功能。但是隨之而來的是這些控制單元中的相關(guān)芯片的系統(tǒng)級故障或意外行為可能引起的危險，因此需要發(fā)現(xiàn)這些故障或可能的意外并提供相應(yīng)的保護措施，這個過程就是為汽車芯片建立和提供功能安全（Functional Safety，亦簡稱FuSa）解決方案。
2024-10-12
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先進封裝下的芯粒間高速互聯(lián)接口設(shè)計思考
近年來，隨著AIGC的發(fā)展，生產(chǎn)力的生成方式、產(chǎn)品形態(tài)都在發(fā)生重大的變化。計算規(guī)模和模型規(guī)模的不斷增大，尤其是大模型的出現(xiàn)和廣泛應(yīng)用對算力的需求呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長。這一系列的變化對計算架構(gòu)提出了新的挑戰(zhàn)，首先是系統(tǒng)規(guī)模越來越大，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)越來越復雜；其次計算形態(tài)的變革，傳統(tǒng)的計算形態(tài)，主要是基于CPU或GPU的同構(gòu)計算越來越難以滿足算力的持續(xù)增長。
2024-08-08
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