AI底层课 第15讲|GPU登顶：英伟达如何从游戏卡变身AI霸主
AI 底层课 · 第 15 讲上一讲我们聊到封装测试，特别是 CoWoS 把 GPU 和 HBM 紧挨着堆叠在一起，直接决定了 AI 芯片的出货能力。但所有封装最终指向的，都是那颗「大脑」——GPU。缺少 GPU 提供的大规模并行算力，大模型训练根本无法跑起来，前面提到的先进制程、光刻机、材料、封测，也都失去了最大的需求源头。这一讲，我们终于触及 AI 算力的心脏。英伟达（Nvidia）从一家做游戏显卡的厂商，一路成长为 AI 时代最显赫的算力霸主，市值一度突破万亿美元。它的壁垒究竟在哪里？是那颗芯片本身
RISC-V AI 生态 SIMT 扩展指令集正式开源 构建开放编程接口赋能并行算力
RACE 委员会、北京开源芯片研究院与北京风华创智科技有限公司携手推进面向 RISC-V + AI 生态的 SIMT 扩展指令集开源发布进程。该指令集在 RISC-V 基础指令集之上规定 SIMT 线程级并行执行的软件可见语义，服务于人工智能与通用并行计算场景，为编译器及处理器实现构建开放、共性的架构接口。项目背景当下，从生成式 AI 到 Agentic AI，人工智能应用正由单一模型推理，迈向由感知、规划、工具调用与多模型协同构成的复杂任务链。相应地，AI 处理器所面对的也不再局限于高吞吐矩阵运算，而是
AI往事（四）：一块显卡如何颠覆人工智能？
从游戏娱乐到加密货币挖矿，再到AI训练，这块芯片经历了怎样的蜕变？如果我问各位：在当今的AI时代，谁才是真正的赢家？很多人可能会脱口而出：OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek。但实际上，如果从市值角度衡量，最大的受益者。可能是一家过去被许多年轻人视为游戏装备的公司：NVIDIA（英伟达）。如今，全球几乎所有的大模型。几乎所有AI训练中心，几乎所有超级计算机，内部都搭载着它的GPU。然而，二十多年前，没人能预料到，这家公司最终会彻底改变世界。因为，它的起点，只是销售游戏显卡。GP
AI文本生成的进化之路
AI文本生成的进化之路初期的AI在创作文本时，的确走过一段“半天吐不出一个字”，并且“总在煞有介事地瞎编乱造”的愚笨岁月。若将如今的AI视作“才思敏捷、挥毫成文”的文科学霸，那早年的AI便如一个反应木讷、正翻查字典的磕巴新手。我们可将其演进历程划为三个时期，每一时期皆在同“速率低”与“谬误频”相抗争：1.刻板套规则时期（上世纪中叶）：响应极快，却错得荒谬运作方式：初代AI（如1966年的ELIZA程序）毫无“智慧”可言，全凭人工编撰数万条固定法则。遇见“你好”，便调取库中预设的“你好，请问您今日心情如何？
IC修真院AI编译器特训营：掘金高薪新赛道
IC修真院最新课程震撼发布IC修真院🎉AI编译器实战训练营🎉现已隆重推出！谈及AI编译器，便是“紧俏”与“高额薪酬”的代名词。“NPU领域最棘手的并非硬件设计，而是AI编译器。”“技术壁垒高，需同时掌握软硬件知识。”“实在找不到合适的人才，无论大小厂商都面临缺口，急需推荐！”“国内顶尖AI算力芯片企业，月薪高达3-7万元，为何鲜有人应聘？”总而言之——入门门槛高，但薪资待遇更优厚，人才招聘困难重重。这是否让您联想起五年前的IC设计行业？那时把握住机遇的人，如今已成功转型，收入翻了数番。AI编译器，正是当前
黄仁勋驳斥中国AI芯片短缺论：纯属无稽之谈
英伟达首席执行官黄仁勋在近期受访时直言，所谓中国无法获取AI芯片的说法纯属谬论。他指出，人工智能的核心在于并行运算，而中国具备从人才储备到制造能力再到能源供给的完整产业生态优势。
中国量子计算迈入生态新时代
“本源悟空”等量子计算机机群。孙 超摄（资料图片） 2024年9月20日，在2024世界制造业大会上，参观者在参观“本源悟空”超导量子计算机模型。新华社记者 黄博涵摄 想象一下，有一座超大规模的未来计算中心，精密仪器密布其间，数据流以不可思议的速度飞驰。当指令下达瞬间，数以亿计的部件便精准协同、全力运转。要让这一切成为现实，靠的是什么？ 答案或许出人意料：不只是更强大的芯片，还需要一个能纵观全局、调度千军万马的“大管家”。 近日，我国首款自主研发的量子计算机操作系统“本源司南”正式面向全球开放下载，其扮演