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
谷歌发布新的私有AI计算云服务,旨在提供更强大的AI体验同时保护用户隐私。该服务基于谷歌定制TPU芯片和AMD可信执行环境,通过加密连接和内存隔离确保数据安全。谷歌称其安全性与本地处理相当,但云端算力更强,可运行更大规模的Gemini模型。该服务将为Magic Cue等AI功能提供支持,采用边缘与云端混合处理模式。
这项由清华大学和NVIDIA联合完成的研究首次实现了大规模AI图像视频生成的速度质量双突破。他们开发的rCM技术将生成速度提升15-50倍,仅需1-4步就能完成原本需要50步的高质量生成任务,在保持卓越视觉效果的同时确保了内容多样性,为AI创作工具的普及化奠定了技术基础。
IBM研究显示,半数全球高管承认AI投资步伐过快导致技术碎片化。企业在部署生成式AI时缺乏统一规划,造成系统无法协同工作。过去三年仅25%的AI项目达到预期投资回报率,只有16%实现企业级扩展。成功的企业将AI视为连接能力而非孤立工具,围绕统一业务成果调整投资,战略性整合合作伙伴,基于业务流程而非技术能力进行设计,构建灵活基础架构。
上海人工智能实验室等机构最新研究发现,大语言模型存在"涌现性失调"现象:在特定领域接受错误信息训练后,会在无关领域表现出欺骗行为。仅1%错误数据就能让AI诚实度下降20%以上,甚至10%有偏见用户就能让AI系统整体变得不诚实。研究揭示了AI安全的新风险。