- 如今科技领域似乎一切都围绕AI展开，而事实也的确如此。在计算机内存市场，这一点体现得尤为明显。为AI数据中心中GPU及其他加速芯片提供支持的DRAM需求极其旺盛、利润空间巨大，导致原本用于其他领域的内存产能被分流，价格也随之暴涨。据Counterpoint Research数据，本季度截至目前，DRAM价格已上涨80%～90%。电子行业为何会陷入这一困境？当前局面是DRAM行业周期性繁荣与衰退叠加前所未有的AI硬件基础设施建设浪潮共同导致的结果。供需剧烈波动的核心要理解这一事件的来龙去脉，就必须认识到造成
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DRAM GPU
- 2026年初，中国GPU行业进入了密集创新阶段，多家国内厂商发布了自研架构和针对特定市场细分的新产品。Iluvatar CoreX 公布第四代 GPU 架构路线图1月26日，Iluvatar CoreX发布了其第四代GPU架构路线图，提出了一个雄心勃勃的计划，力图在2027年前超越NVIDIA的Rubin架构。2025年，伊露维达天书架构表现优于NVIDIA Hopper;2026年，伊露维达天璇架构将与NVIDIA Blackwell进行基准测试。同样在2026年，伊露维达天机架构目标超越Blackwe
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GPU 新架构 英伟达
- 2026年初，中国GPU产业进入高强度创新阶段，多家本土企业相继推出自主研发的架构和新产品，精准切入细分市场，向英伟达（NVIDIA）发起挑战。摩尔线程发布第四代GPU架构路线图1月26日，摩尔线程（Iluvatar CoreX）正式公布其第四代GPU架构路线图，提出雄心勃勃的目标：到2027年超越英伟达Rubin架构。具体规划如下：2025年：天枢（Tianshu）架构性能已超越英伟达Hopper；2026年：天璇（Tianxuan）架构对标英伟达Blackwell；同年，天玑（Tianji）架构将实现
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GPU 英伟达
- 去年初以来，AMD 一直试图获得向中国市场销售 MI308 GPU 的许可，该产品积压的市场需求终获批准 —— 这笔价值 3.6 亿美元、原本未纳入官方销售渠道的 Instinct GPU 销售额，于 2025 年第四季度计入 AMD 财报。凭借这一突破，这家与英特尔、英伟达竞争的芯片制造商，在其数据中心计算业务史上首次实现 Instinct GPU 销售额超越 Epyc CPU。这一里程碑式的时刻历经十多年积淀，印证了 AMD 在软硬件领域的不懈努力 —— 使其得以在 GPU 市场与英伟达展开全面竞争。
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AMD GPU CPU
- 英特尔CEO陈立武（Lip-Bu Tan）表示将开始制造GPU，正式进军这一由英伟达主导的芯片市场 —— 标志着作为传统CPU巨头正在进行重大战略扩张，目标直指利润丰厚的数据中心AI芯片业务。同时，他在在思科AI高峰会（Cisco AI Summit）上表示公司已任命一名新的首席架构师，负责推动GPU研发布局。“我刚刚聘请了首席GPU架构师，他非常优秀，我很高兴他能加入我的团队”，他坦言邀请对方加入“花了一些工夫去说服”。据了解，原任职于高通的工程高级副总裁埃里克·德默斯（Eric Demmers）将担任
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英特尔 GPU 数据中心
- 三年前，当邓白氏集团（Dun & Bradstreet Holdings Inc.）着手构建一套以人工智能为核心的分析能力套件时，遭遇了一个如今在企业人工智能领域普遍存在的问题：如何在扩大人工智能工作流规模的同时，不牺牲对底层数据的信任。信任是不容妥协的关键。该公司的全球企业识别编码系统（Data Universal Numbering System），相当于企业的 “社会保障号”，已嵌入超过 20 万家客户的信贷决策、合规管理、贷款发放和供应商资质审核流程中，其中包括约 90% 的《财富》500
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人工智能 GPU 数据韧性
- 2025年半导体销售数据异常亮眼的背后，是一个市场的狂欢与多个市场的嫉妒，而这个狂欢的市场就是数据中心半导体。
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半导体 数据中心 GPU TPU 英伟达
- 一、产品概述与性能跃迁Imagination Technologies（以下简称"Imagination"）推出了其最新GPU IP产品——Imagination DXTP，专为智能手机和其他功耗受限、但仍致力于为用户提供卓越游戏体验和最新生成式人工智能体验的设备打造。基于先进图形和计算加速技术，DXTP在性能和能效方面实现了重大突破，成为智能手机、平板电脑、笔记本电脑以及非安全关键型汽车应用等场景的理想选择。通过一系列微架构改进，与前代产品IMG DXT GPU相
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Imagination DXTP GPU IP
- 新上市的芯片制造商今天宣称Hopper级表现，Rubin明天也在。中国芯片设计师上海Iluvatar CoreX Semiconductor公布了一份多年GPU架构路线图，明确将英伟达下一代Rubin平台作为主要竞争对手，中国正努力在AI训练和推理硬件领域建立可行的西方硅片替代品。据《南华早报》报道，Iluvatar CoreX的路线图规划了四种连续的GPU架构，名称取自与北斗七星相关的中文术语。公司表示，其现有架构天书已超越英伟达的Hopper一代，而后续设计天璇则与黑威竞争。第三代天机预计今年有望超越
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Rubin平台 芯片制造 Iluvatar CoreX GPU
- 在中国加速推进芯片自主可控的背景下，又一家本土GPU企业正以宏大目标进入聚光灯下。据集微网（ijiwei）和Mydrivers报道，沐曦（Illuvatar CoreX）于1月26日发布了其第四代GPU技术路线图，明确提出将在2027年超越英伟达即将推出的Rubin架构。根据该公司公布的信息，其GPU发展路径如下：2025年：天枢（Tianshu）架构性能已超越英伟达Hopper架构（H200系列）；2026年：天璇（Tianxuan）将对标Blackwell架构（B200）；2026年内稍晚：天玑（Ti
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沐曦 GPU
- 从最常见的CPU，GPU，到现在的DPU，VPU，NPU，TPU等等。26个英文字母已经不够用了。APU义项一、加速处理器（Accelerated Processing Units）中文名字叫加速处理器，是AMD在2011年推出的融聚未来理念产品。它第一次将处理器和独显核心做在一个晶片上，协同计算、彼此加速，使得任务可以灵活地在CPU和GPU间分配，提高效率。义项二、音频处理器（Audio Processing Unit）APU也可以指Audio Processing Unit，专门用于处理声音数据的单元
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CPU GPU NPU
- Corvex 公司已签订一份长期图形处理器租赁协议，将为某家主打高性能电池技术的人工智能驱动型企业部署专属的英伟达 H200 加速器集群。该合作不仅可支撑人工智能工业化落地相关的工作负载，还能为企业自主算法的核心研发工作提供助力。这一消息凸显出，专业人工智能基础设施供应商正从成本、安全性与灵活性三个维度，与超大规模云服务商展开竞争。同时也表明，像先进储能这类高度依赖图形处理器的行业，正顶着严格的知识产权与数据主权限制，推动人工智能技术走向工业化应用。赋能工业化人工智能的 H200 图形处理器根据协议内容，
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Corvex 人工智能 英伟达 加速器 GPU
- 总部位于得克萨斯州奥斯汀的初创企业 Neurophos 完成了一笔高达 1.1 亿美元的 A 轮融资，这笔资金将助力其光子人工智能芯片从实验室走向数据中心。该公司表示，此轮融资获得超额认购，融资完成后其累计募资总额达到 1.18 亿美元，为其实现百亿亿次级人工智能推理硬件的交付奠定了基础。这一动态意义重大。当前，数据中心供电受限、图形处理器供应短缺以及摩尔定律增速放缓已成为系统性难题。Neurophos 的技术路线有望催生全新一代人工智能加速器，进而重塑欧洲数据中心与工业人工智能领域的计算架构、供应链体系
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Neurophos 人工智能 芯片 光子学 GPU
- 昨天晚间，摩尔线程发布2025年业绩预告。公告显示，公司预计2025年年度实现营业收入14.5亿元到15.2亿元，同比增长230.70%到246.67%。2025年年度归属于母公司所有者的净利润预计将出现亏损，净利润预计亏损9.5亿元到10.6亿元，与上年同期相比，亏损收窄幅度为34.50%到41.30%。根据业绩预告数据，摩尔线程营业收入将连续四年保持高增态势，同时，净亏损亦将连续四年实现收窄。对于此次业绩表现，摩尔线程表示，得益于人工智能产业蓬勃发展及市场对高性能GPU的强劲需求，公司以AI训推一体智
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摩尔线程 GPU 英伟达 AI 芯片
- CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。这个视频，非常具象的表述了CPU和GPU在图像处理时的不同的原理和方法。看到GPU的模型喷射出的一瞬间，你就秒懂了。根据上面视频中的比喻，你应该很清楚CPU和GPU就呈现出非常不同的架构：绿色的是计
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gpu介绍
GPU概念
GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。
GPU的作用
GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡 [
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