英特尔近日宣布,计划将把可编程芯片部门作为一个独立的业务分拆出来,未来会把该部门作为一个独立的实体。
最终英特尔的目标是对该部门进行首次公开募股,使其成为一家独立的公司。英特尔的可编程解决方案集团(Programmable Solutions Group)在走向独立的过程中将拥有自己的资产负债表,而且英特尔表示,将继续支持该部门,并在分拆后保留多数股权。
目前负责英特尔数据中心和人工智能部门的Sandra Rivera将担任PSG的首席执行官,她将暂时继续担任现有职务,直到找到替代者。PSG目前隶属于数据中心和人工智能业务部门。
英特尔在2015年以167亿美元的价格收购了Altera公司,后者成为英特尔可编程芯片业务的主要部分。英特尔表示,这次收购将在这个为互联网连接设备提供动力的新兴芯片市场中提升英特尔的地位。
可编程芯片也称为现场可编程门阵列或者FPGA,这种芯片比数据中心服务器和个人计算机芯片更简单,但也更灵活、更节能,而且响应速度更快。客户之后在芯片发货后才能针对特定用例对其进行编程。FPGA常用于数据中心、电信、视频编码、航空等行业,也可以用来运行一些人工智能算法。
近年来市场对FPGA的需求十分强劲。专门生产FPGA芯片的Lattice Semiconductor公司今年股价上涨了30%多,而且最近一个财季的收入增长了18%。英特尔的竞争对手AMD也涉足了FPGA市场,去年以350亿美元的价格收购了另一家专业公司赛灵思。
现在还不清楚FPGA芯片给英特尔更广泛的数据中心和人工智能部门带来了多大的推动力。到目前为止,英特尔尚未公布PSG的任何收入数据,不过在7月份的财报电话会议上英特尔曾表示,该部门已经连续三个季度收入创下新高。
尽管有这样的增长,但英特尔在过去一年中一直在努力应对收入增长放缓的问题,而且众所周知,英特尔公司首席执行官Pat Gelsinger除了FPGA之外还有其他的野心。自2021年执掌英特尔以来,他的战略重点是打造英特尔的代工业务并推进核心制造工艺,以追赶全球最大芯片制造商台积电。
因此,Gelsinger更愿意将公司的资源用于建设新工厂和研发方面,而其他举措会被降低优先级,去年英特尔决定分拆Mobileye Global并退出汽车芯片业务就表明了这一点。
Pund-IT分析师Charles King表示,分拆可编程芯片业务对英特尔来说有两个主要原因。他解释说,首先也是最重要的原因是,虽然PSG部门似乎相当健康且实现了盈利,但却不不属于英特尔当前核心的重点领域。King补充说:“英特尔目前振兴其制造工艺和晶圆工厂所做出的努力就突出了这一点。通过首次公开募股将该集团分拆出来,英特尔就可以集中精力并产生可观的回报,这些回报可以用于投资于更为关键的领域。”
英特尔表示,PSG业务将在2024年初开始作为独立实体运营。英特尔正在寻求私人投资者支持该部门,预计将在两到三年内进行首次公开募股,而且英特尔将继续在自己的工厂生产PSG的芯片。
Gelsinger表示:“我们打算将PSG作为一个独立企业并进行首次公开募股,这是我们不断为利益相关者释放更多价值的另一个例子。”
股东对这一消息反应积极,消息公布之后英特尔股价上涨超过2%。
好文章,需要你的鼓励
美光发布新款2600客户端QLC固态硬盘,采用自适应写入技术动态优化缓存,使QLC闪存达到TLC级写入性能。该技术通过顶层SLC缓存处理新写入数据,二级TLC缓存应对SLC满载情况,空闲时将数据迁移至QLC模式。硬盘无DRAM设计,采用Phison四通道控制器和美光276层3D NAND,提供512GB至2TB容量选择,相比竞品QLC和TLC固态硬盘,顺序写入速度提升63%,随机写入速度提升49%。
澳大利亚堪培拉大学研究团队首次发现AI在调试代码时存在"疲劳"现象,调试能力会按指数衰减规律急剧下降。研究提出了调试衰减指数(DDI)评估框架,能预测AI调试的最佳干预时机。通过战略性重启方法,在合适时机让AI重新开始,可显著提升调试成功率而无需额外计算资源,为AI编程工具的优化使用提供了科学指导。
在AMD AI推进大会上,CEO苏姿丰展示了公司在AI硬件和软件方面的显著进展。新一代MI350系列GPU性能提升4倍,高端MI355X在内存、计算吞吐量和性价比方面均优于英伟达B200。公司计划2026年推出Helios机架级平台,ROCm 7推理性能提升3.5倍。尽管在GPU训练、TCO优势等方面表现良好,但在NIMs微服务、企业级GPU市场渗透等领域仍需加强,以进一步缩小与英伟达的差距。
Cohere Labs研究团队提出了一种革命性的多语言AI优化方法,无需重新训练模型即可显著提升非英语语言的表现。通过"多重采样+智能选择"策略,让AI生成多个候选答案后选出最优回应。实验显示该方法让8B参数小模型在多语言任务上挑战大型商业模型,平均性能提升6.8-17.3个百分点,为AI多语言应用开辟了高效可行的新路径。