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AI 正在“矿机化”:成本降 10 倍,GPU 会被淘汰吗?

近日,一家公司推出了将大模型直接写入ASIC芯片的技术,推理速度达到17000 Token/s,耗电和成本比英伟达显卡低10倍。这种ASIC有望改变算力竞争格局,未来可能主导大模型推理,而GPU则回归训练和通用计算。

AI 正在“矿机化”:成本降 10 倍,GPU 会被淘汰吗?

小众软件
小众软件 · 2026-02-23T09:29:54Z
Tektronix发布7 Series DPO示波器,创业界最低噪与最高ENOB纪录

Tektronix推出7系列DPO示波器,具备25GHz带宽、低噪声和高ENOB,采用新型ASIC提升数据处理速度,支持高速通信和人工智能研究。首款DPO714AX已开放订购。

Tektronix发布7 Series DPO示波器,创业界最低噪与最高ENOB纪录

全球TMT-美通国际
全球TMT-美通国际 · 2025-09-17T04:22:49Z
为什么每个人都在衡量编码器的计算效率

流媒体视频运营团队追求高质量观看体验与成本降低,转码是关键成本因素。选择合适的转码解决方案(如CPU、GPU或ASIC)可优化资本与运营成本。基于ASIC的转码器在功耗、性能和可扩展性方面表现最佳,适合高需求环境。

为什么每个人都在衡量编码器的计算效率

实时互动网
实时互动网 · 2025-08-15T03:46:33Z
FPGA与特斯拉定制ASIC在汽车感知中的技术比较

特斯拉从FPGA/GPU系统转向定制ASIC(如FSD芯片、Dojo D1),在激光雷达和视觉处理上采取不同于行业标准的策略。FPGA适合多传感器融合但功耗高,而特斯拉的ASIC在视觉处理上表现优越,但不支持激光雷达。FPGA具有较强适应性,而ASIC则需控制整个技术栈。

FPGA与特斯拉定制ASIC在汽车感知中的技术比较

DEV Community
DEV Community · 2025-04-16T07:59:01Z
撷发科技推出CAPS跨平台AI与CATS客制化ASIC服务

撷发科技在2025年Embedded World展会上展示了跨平台AI软件服务CAPS和客制化ASIC设计服务CATS,吸引了超过百笔潜在商机,增长三倍。CAPS支持多种AI边缘运算平台,降低开发成本,提高部署效率;CATS提供一站式ASIC设计解决方案,应用于AIoT和工业控制等领域。同时展示了iPROfiler AI SoC效能分析工具,优化AI SoC架构。

撷发科技推出CAPS跨平台AI与CATS客制化ASIC服务

全球TMT-美通国际
全球TMT-美通国际 · 2025-03-25T01:51:12Z

本研究提出了一种可重构的混合精度编码器,解决了ASIC在图像处理中的适用性限制。该编码器通过量化和剪枝优化硬件需求,在1Mb配置下实现87.5%的CIFAR-10分类准确率,并有效进行图像补丁压缩,展现出广泛应用潜力。

A 1Mb Mixed-Precision Quantized Encoder for Image Classification and Patch-Based Compression

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-01-09T00:00:00Z
横扫四大赛道,火山引擎斩获 MSU 世界视频编码器大赛“最佳ASIC编码器”

MSU世界编码器大赛是视频编码领域的国际赛事,吸引了腾讯、Streamlake、Netint、Intel、英伟达、AMD等科技巨头参赛。火山引擎的BVE1.2编码器在多个赛道中获得多项第一,并被评为最佳ASIC编码器。字节跳动在视频编码领域持续投入研发,推出了FPGA编码器和ASIC编码器,提供更高的压缩效率和灵活性。火山引擎视频转码芯片集成了多项关键技术,适用于各种业务场景,并能显著降低带宽和计算成本。

横扫四大赛道,火山引擎斩获 MSU 世界视频编码器大赛“最佳ASIC编码器”

实时互动网
实时互动网 · 2024-08-30T06:51:47Z

我们的研究发现了Transformer-based模型在后训练线性量化过程中准确性下降的原因,并提出了适用于量化的微调方法QuantTune。该方法通过调整权重来控制有问题激活的动态范围,从而在多种Transformer-based模型中实现了显著的后训练量化改进。

MapTune: 强化学习指导的 ASIC 技术映射中的进阶库优化

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-25T00:00:00Z

ASIC是专门用于执行特定任务的芯片,具有低功耗和高性能。谷歌的TPU是用于神经网络训练的ASIC芯片。英特尔、IBM和三星等公司也在研究和投资ASIC芯片。FPGA是可重构的芯片,适合产品原型开发和设计迭代。ASIC和FPGA的区别在于功能灵活性。从性能、功耗和时延来看,ASIC和FPGA优于CPU和GPU。然而,由于成本和开发周期的原因,GPU在AI计算中仍占主导地位。

到底什么是ASIC和FPGA?

良许Linux教程网
良许Linux教程网 · 2024-04-04T13:22:35Z

贝加尔电子成立新部门,专注于构建人工智能应用的专用集成电路。该项目需要20亿卢布和3年时间。贝加尔电子希望满足俄罗斯对人工智能硬件的需求,但生产仍然是个问题。

为应对制裁俄罗斯正在基于ASIC研发AI芯片 预计时间3年投资2125万美元

蓝点网
蓝点网 · 2023-08-21T04:05:11Z
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