谷歌推出基于 Arm 的数据中心处理器 Axion 和下一代 TPU 芯片

谷歌推出基于 Arm 的数据中心处理器 Axion 和下一代 TPU 芯片 谷歌9日在其年度云计算会议上公布了其下一代数据中心 AI 加速芯片 TPU 的细节，并宣布推出自行设计的基于 ARM 架构的数据中心 CPU。 谷歌的张量处理单元 (TPU) 是英伟达制造的先进 AI 芯片的少数可行替代品之一，但开发人员只能通过谷歌云访问它们，而不能直接购买。谷歌表示，下一代 TPU v5p 芯片可在8,960个芯片的芯片集群中运行，原始性能可达到上一代 TPU 的两倍。为了确保芯片组以最佳性能运行，谷歌采用了液体冷却技术。TPU v5p 将于9日在谷歌云正式发布。 谷歌计划通过谷歌云提供被称为 Axion 的基于 ARM 的 CPU。Axion 芯片的性能比通用 ARM 芯片高出30%，比英特尔和 AMD 生产的当前一代 x86 芯片高出50%。Axion 已在多项谷歌服务中使用，并计划于今年晚些时候向公众开放。

苹果公司正开发数据中心人工智能芯片

苹果公司正开发数据中心人工智能芯片 苹果公司已经在开发自己的可以在数据中心服务器中运行人工智能软件的芯片，有望为该公司在 AI 军备竞赛中带来一项关键优势。过去十年间，苹果公司积极推进 iPhone、iPad、Apple Watch 和 Mac 电脑的自研芯片设计。知情人士透露，这个服务器项目内部代号为苹果数据中心芯片 (ACDC) 项目，将利用苹果在自研芯片方面的实力开发服务器芯片。ACDC 项目已经进行了几年，目前还不清楚这款新芯片将于何时亮相，甚至是否会亮相。苹果公司此前承诺将在6月份的全球开发者大会上发布多款新的人工智能产品和相关消息。

谷歌已成为数据中心处理器市场第三大供应商

谷歌已成为数据中心处理器市场第三大供应商 与其他大型云运营商一样，谷歌也生产自己的定制芯片，也就是张量处理单元 (TPU)。尽管没有出售，但谷歌为其自己的定制芯片的出货量去年达到了 200 万片，半导体研究机构 TechInsights 认为，就市场份额而言，谷歌仅次于 Nvidia 和英特尔，已经超越 AMD。如果仅计算加速器市场， 200 万颗这一数值则远超其他数据中心加速器供应商出货量的总和的 50 万颗，仅次于出货 380 万颗的英伟达。 TechInsights 在一份新发布的报告中称，随着公司的发展，谷歌的 TPU 出货量随着每一代新产品的推出而加速。随着 TPU v4 和大型语言模型的出现，谷歌芯片业务的规模显著扩大，其主要 ASIC 合作伙伴博通从中受益。谷歌云服务即将在今年晚些时候部署基于 Arm Neoverse V2 架构的 Axion CPU，谷歌有望在年内超越英特尔，成为世界第二大数据中心处理器供应商。

美国芯片巨头英伟达在本周提交文件 “华为被列为最大对手”

美国芯片巨头英伟达在本周提交文件 “华为被列为最大对手” 据德国之声电台网站2月23日报道，美国芯片巨头英伟达在本周提交给美国证券交易委员会的文件中，在包含AI芯片等多个类别中，首度将华为认定为“最大竞争对手”。 英伟达提及的其他竞争对手还包括英特尔、超微、博通、高通、亚马逊和微软。 英伟达指出，华为在供应图形处理器（GPU）、中央处理器（CPU）等用于AI的芯片领域，都可与业界竞争。 标签: #英伟达 #芯片 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

英伟达发布新一代数据中心超级芯片

英伟达发布新一代数据中心超级芯片 在周二的主题演讲中，黄仁勋介绍了下一代 DGX GH200 Grace Hopper 超级芯片，专为 OpenAI 的 ChatGPT 等大内存生成性人工智能模型设计，以扩展全球的数据中心。 在发布会前的新闻发布会上，英伟达的超大规模和高性能计算部门主管 Ian Buck 告诉记者，GH200 比该公司的 H100 数据中心系统容纳了更多的内存和更大的带宽。GH200 采用了英伟达的 Hopper GPU 架构，并将其与 Arm Ltd. 的 Grace CPU 架构结合起来。该芯片拥有 141 GB 的 HBM3 内存，以及每秒 5 TB 的带宽。 GH200 可以在 NVLink 的双 GH200 系统中叠加使用，使内存增加 3.5 倍，带宽增加两倍。这两种产品都将在 2024 年第二季度上市，但英伟达没有透露定价。

黄仁勋敦促企业采购更多AI芯片：你买的越多 省的就越多

黄仁勋敦促企业采购更多AI芯片：你买的越多 省的就越多 黄仁勋通过描述为什么公司应该同时投资图形处理器（GPU）和中央处理器（CPU）来解释这个概念。他说，这两种处理器可以自主工作，将执行任务所需的时间从“100个单位时间减少到1个单位时间”。所以，你买的越多，省的就越多。将这两种处理器结合在一起已经是个人电脑行业的普遍做法。黄仁勋说：“我们在1000美元的电脑上添加了一个500美元的GPU，性能得到了极大的提升。”“我们在数据中心做这件事。一个价值10亿美元的数据中心，加上价值5亿美元的GPU，突然之间，它就变成了一个AI工厂。”黄仁勋随后展示了一张图表，显示当公司同时使用这两种技术时，它们的速度将提高100倍，而成本仅增加了1.5倍。今年3月，英伟达推出了售价7万美元的Blackwell B200 GPU，据称这是“世界上最强大的人工智能芯片”。它正在将芯片封装成更大的设计，如GB200 NVL72，结合了72个GPU和36个CPU，旨在满足“最计算密集型的工作负载”，并将成本和能耗降低至多25倍。 ... PC版： 手机版：