颇具影响力的芯片设计公司Nvidia已经提出以400亿美元收购Arm。本周二,Arm详细介绍了两款针对服务器市场设计的芯片,有望在性能上实现大幅提升。
Arm的半导体设计蓝图是全球大多数智能手机和其他无数设备的处理器基石。近年来,Arm还在数据中心领域站稳了脚跟。
本周Arm推出的Neoverse V1和N2芯片设计,可以被半导体制造商作为服务器级CPU的基础,是Arm现有产品Neoverse N1(已经被AWS在云平台中采用)的后续产品。除了AWS,七大超大规模数据中心运营商中有四家也已经采用了Neoverse N1。
V1和N2的性能分别比当前的N1高出50%和40%。Arm表示,V1专为那些每个线程都提供了较高性能的CPU设计,而N2是专门为有高核心数的CPU设计的。最适合采用哪种芯片主要取决于企业运行的哪种应用:例如,按CPU核心计费的软件产品,最好是运行在核心较少、单线程性能较高的CPU上。
Arm表示,V1和N2都兼容目前芯片业内所采用的最新5纳米制程工艺,此外还支持其他很多面向特定用途的技术。
另一项新增功能是SVE,这项技术让科学仿真和部署在超级计算机上的其他工作负荷从中受益,这些应用通常把那些以数据单元形式经过处理的数据保存为向量。SVE让芯片制造商可以根据客户的需求,自定义CPU可以处理向量的最大尺寸,这种灵活性让客户可以打造更加高效、更加精细的处理器。
还有一项名为Compute Express Link 的互连功能,通常用于将机器学习加速器和其他专用芯片连接到服务器。这是一个重要的补充,因为随着企业越来越多地采用人工智能,机器学习加速器也在普及,这是Arm现在应该更好去应对的一个重要行业趋势。
N2是针对开发高核心数CPU的芯片新设计,其目标不仅仅是服务器。Arm说,N2还可作为其他数据中心设备包括路由器和交换机的处理器基础。
目前已经有早期客户在测试N2,预计明年全面上市,V1则已经发布。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。