GlobalFoundries无限期叫停7nm芯片计划。
首席执行官Tom Caulfield表示,7nm芯片工厂的资源(包括研发重组)将转移到14nm和12nm FinFET研发上,他称这一块是GlobalFoundries大部分芯片客户的关注点。
Caulfield在宣布这一举措时表示,业界公司似乎对计划中的7nm架构并不感兴趣。这些公司都计划继续使用当前的架构及通过其他方式最大限度地提高性能。
Caulfield称,“绝大多数无晶圆厂客户现在希望的是从每一代技术中获得更多价值,以充分利用从设计到每个技术节点所需的大量投资。”
他表示,“这些节点实质上正在向设计平台过渡,设计平台可为多个应用程序提供服务,从而为每个节点提供更长的使用寿命期。”
AMD转用台积电
AMD其间宣布将使用台湾芯片巨头台积电处理旗下的7nm业务。AMD计划将旗下下一代CPU和GPU产品线转向7nm,GlobalFoundries曾一度被认为是其首选晶圆厂之一。现在,这一光荣的任务将转给台积电(TSMC)。
AMD的7nm芯片的推出颇为重要,原因是成功的部署可以令AMD在这一领域胜过英特尔;英特尔目前正在努力部署旗下下一代10nm产品线的运行。
AMD称此举不会影响其产品路线图,预计首批7纳米GPU将于今年秋季出厂,7纳米CPU准备于2019年上市。
AMD也并没有完全切掉与其前子公司的联系。 GlobalFoundries将继续制造AMD的14nm和12nm芯片,包括在过去一年里推动AMD收复市场的Ryzen、Radeon和Epyc产品线。
另据悉,AMD高层人事出现变动。
计算和图形业务集团总经理兼高级副总裁Jim Anderson准备离任,将在一周多以后的9月4日出任边缘计算专家公司Lattice Semiconductor的首席执行官。
Anderson的职责至少有一部分将由Saeid Moshkelani承担,Moshkelani已被晋升为客户计算集团的高级副总裁兼总经理。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。