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作者:电子创新网张国斌

最近两年,随着生态系统快速发展,RISC-V的应用领域也在不断拓展,从最初的嵌入式系统扩展到云计算、大数据、人工智能、物联网和边缘计算等多个领域。例如,在物联网领域,RISC-V已经应用于智能家居、智能汽车、智能城市等多个场景;在人工智能领域,RISC-V的低功耗和可扩展性使其成为生成式AI和大语言模型等应用的理想选择。

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2024年6月24日至28日,2024年RISC-V欧洲峰会在德国慕尼黑举行。本次大会吸引了40个国家的超过700名与会者,涵盖了工业界、政府、研究、学术界和生态系统组织,深入探讨了人工智能、汽车、嵌入式、物联网、太空、安全等众多领域,旨在推动业界探索RISC-V商业和研究应用,共同构建RISC-V产业生态与创新未来。

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作为RISC-V领域的年度盛会,中国力量不容忽视,作为中国RISC-V领域的领军人物之一,中国科学院计算技术研究所副所长、研究员包云岗博士也率队参加了此次峰会并发表演讲。

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包博士在回国在其微博上分享了参加此次峰会的感想和体会,他指出在德国慕尼黑举行。今年的欧洲峰会吸引了来自世界各地的700多位参会者,包括一批国内企业和机构的专家。开芯院作为欧洲峰会的白金赞助,组团参加此次峰会。在此记录一些见闻与体会:

1)对RISC-V作为开放标准的定位进一步强化。过去几年,大家在给RISC-V加定语时往往把“开放”和“开源”混为一谈,比如有说开放指令集,有说开源指令集,这造成了一些概念上的混淆。此次峰会上,基本形成了一种共识,在未来宣传口径上强调“RISC-V是一种开放标准,而非开源实现”。这个概念的澄清很重要,甚至可以避免一些地缘政治上的误判。

2)多家行业咨询机构对RISC-V未来发展做出积极预测,但RISC-V IP模式面临挑战。根据SHD Group的调研报告,2023年RISC-V相关SoC芯片产品在全球市场营收达到61亿美元,比2022年增长276.8%;并且预测到2030年全球市场规模将达到927亿美元,未来几年的年均复合增长率为47.4%。(图2)另一家咨询机构Omdia预测RISC-V在AI领域的应用将会快速增长,预计到2030年将会有超过5亿个各类设备中使用基于RISC-V的AI加速器。

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尽管RISC-V应用侧开展的如火如荼,但在整个产业链中如依然有一个薄弱环节——对比ARM生态,全球各类ARM芯片市场规模达到上千亿美元,但ARM公司本身只有30亿美元左右的营收、3亿美元的利润。那么如何能向RISC-V SoC芯片企业提供ARM水准的IP,并且在商业上也能盈利,是可持续的,这其实是一个充满挑战的事。因为采用ARM相同的商业模式,那么RISC-V IP企业的营业额与利润一定会比ARM更低。事实上,今天全球的RISC-V IP企业都很不容易,收入都在1000-3000万美元,能基本实现收支平衡。如果这一环补不齐,那整个RISC-V生态大厦的底座依然不够坚实。

在我看来,必然要让这些RISC-V IP企业强大起来。如何实现这个目标,我们的研判是开源技术路线可以为这些企业带来一条和ARM不一样的发展模式。虽然现在还不能说这种新模式一定会成功,但在我看来成功机会比完全采用ARM模式也许会更高一些。

3)欧洲押宝RISC-V。欧洲各界将RISC-V视为欧洲芯片设计崛起的最好机遇(图3:RISC-V and Europe:A Perfect Match)。为此,欧洲在行动:一方面加大研究经费投入,例如投入2.4亿欧元支持RISC-V在高性能计算生态;另一方面加大对产业的扶持,例如欧盟的Chips JU计划制定了RISC-V支持方案,鼓励企业申请。

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4)基于RISC-V加速AI创新成为全球RISC-V社区关注的新话题,在欧洲峰会上专门有一个论坛,北京大学谢涛教授作为嘉宾参与研讨。RISC-V + AI,若能在AI扩展指令集层面实现统一标准,那么对于AI软件生态的统一构建将会是巨大的促进作用。对此,大家越来越有共识,有些企业也已经开始行动,如何让大家形成合力将是关键。

开芯院在今年三月份启动了RISC-V+算力生态工作委员会(RACE),由谢涛教授担任RACE主席。目前RACE正在推进过程中,欢迎感兴趣的企业参与。

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5)开芯院牵头组建了一个14人的代表团),在这次峰会上展现了一系列开源芯片成果。我在峰会上做了一个大会报告,介绍开源香山、OpenNoC、开放验证平台这三项工作)。

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很荣幸获得RISC-V基金会理事会授予的2023年度技术领导力奖(Techinical Leadership Award)。这份荣誉并不是我个人的努力所至,而是源自我们整个开源芯片团队从2015年以来的共同努力,也是源自国内许许多多对RISC-V生态建设贡献者们共同努力所形成的中国力量。在此对所有支持和指导我们工作的前辈、同行表示衷心的感谢!

RISC-V欧洲峰会已经落下帷幕,中国峰会将于8月19-25日在杭州召开,欢迎大家关注和参与。

包博士微博原文在这里:https://weibo.com/1686707751/OlsjODkmg?pagetype=profilefeed

这里祝贺包博士获奖!包云岗博士在推进中国RISC-V发展方面发挥巨大推手作用,包云岗博士带领团队开发了开源高性能RISC-V处理器“香山”,该项目旨在打破CPU市场被x86和Arm架构垄断的局面,推动中国半导体产业的自主可控发展。

“香山”处理器共有两版微架构,分别是“雁栖湖”和“南湖”,其设计遵循代码开源、流程开放、文档公开的原则,并在GitHub等平台上公开了相关文档。

“香山”已成为国际上性能最高的开源RISC-V处理器之一,其敏捷设计方法入选2022年度IEEE MICRO Top Picks。

此外,包云岗团队还发起了“一生一芯”人才培养计划,通过让学生参与处理器芯片的设计、流片和运行操作系统等实践,培养芯片设计人才。该计划取得了显著成效,如学生团队成功设计了64位RISC-V处理器SoC芯片“果壳”,并在芯片上成功运行了Linux操作系统。

另外,包云岗作为核心成员之一,参与发起并成立了北京开源芯片研究院(开芯院),该研究院以构建开源芯片技术体系、加速开源芯片生态发展为宗旨,致力于研发RISC-V领域关键共性技术、建设关键支撑平台等。

开芯院围绕“香山”开源高性能RISC-V处理器核与“一生一芯”人才培养计划开展工作,推动RISC-V生态的完善成熟。

包云岗博士提出了在开源基础上提供商业发行版本的RISC-V项目努力方向,借鉴德州仪器的开发和管理模式,打造敏捷开发平台,满足众多碎片化场景下的需求,这推动了RISC-V的商业发展。

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日前,Gartner®发布了2024年《云AI开发者服务魔力象限》报告[1],亚马逊云科技被列为"领导者"之一,在"执行能力"上处于最高位置。这已经是亚马逊云科技连续5年位列Gartner®云AI开发者服务魔力象限"领导者"。

亚马逊云科技致力于成为企业构建和应用生成式AI的首选,提供生成式AI三层技术堆栈并持续创新,包括底层基础设施、丰富模型选择和强大的云服务构建组件/模块/平台、以及开箱即用的应用,帮助企业安全且负责任地构建和扩展生成式AI。在中国,针对行业应用落地的最后三公里,亚马逊云科技还推出"亚马逊云科技生成式AI合作伙伴计划",针对汽车、制造、生命科学、零售电商、媒体娱乐、游戏、软件服务、金融八个行业组建了专门的行业团队,推行行业化战略,加速企业的数字化转型和创新。

提供生成式AI三层技术堆栈并持续创新在底层,亚马逊云科技提供来自英伟达的高性能AI芯片和自研的高性价比、低能耗AI芯片Trainium和Inferentia,以满足客户不同的算力需求,其中Amazon Inferentia2可以将深度学习推理能效提升高达50%,Amazon Trainium可以将深度学习训练能效提升高达25%。Amazon SageMaker Jumpstart提供模型选择、深度模型定制和评估等功能,由百川智能提供的基础模型Baichuan2-7B即将登陆中国区域SageMaker JumpStart,由零一万物提供的基础模型Yi-1.5 6B/9B/34B已经正式登陆中国区域SageMaker JumpStart。

在中间层,亚马逊云科技提供的Amazon Bedrock是企业使用基础模型构建和扩展生成式AI应用程序的便捷方式。Amazon Bedrock提供对AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI和亚马逊等领先人工智能公司的高性能基础模型的单一API访问,还提供一系列模型定制的相关功能,如自定义模型导入、模型评估、知识库、代理等,同时提供Guardrails功能和强大的企业级数据安全保护以快速实施负责任的AI。通过Amazon Bedrock,客户可以在更高效更经济的模型推出时实现快速创新,例如Anthropic此前推出的Claude 3系列模型及其最新升级推出的Claude 3.5 Sonnet模型,都第一时间在Amazon Bedrock上线。

在顶层,亚马逊云科技提供开箱即用的生成式AI应用助手Amazon Q,其中Amazon Q Developer、Amazon Q Business和Amazon Q in QuickSight均已正式可用。Amazon Q Developer被广泛应用于各种开发场景中,从而让开发者把更多时间专注于创新体验的开发,加快应用部署速度。Amazon Q Business能够让企业员工从所有数据中获得洞察,并采取行动构建应用程序,它支持四大应用场景,包括统一的对话检索式体验、生成总结与提炼关键发现、提升内容创作的效率、以及简化任务流程。

加速推进生成式AI行业应用和技术落地的最后三公里针对行业构建和应用生成式AI技术最后三公里的工程化能力挑战,亚马逊云科技提供了丰富的专业技术支持资源,涵盖应用场景发现、基于客户需求的产品构建方案、AI算法打磨、快速原型团队合作创新、从咨询到实施的全流程服务,以及专业的培训认证等。

当前,各行各业正在亚马逊云科技上快速构建生成式AI应用以加速业务创新。

店匠科技推出基于亚马逊云科技生成式AI的跨境电商数字化解决方案,涵盖生成式AI营销、AI建站、智能客服和智能推荐与搜索,有效提升运营效率,平均节省40%的客服成本,素材制作效率提升30%,搜索推荐收入增加20%。

德比软件利用亚马逊云科技生成式AI技术开发智能分析解决方案ChatBI,打通了AI和商业智能(BI)平台的数据隔离,提高了50%以上的业务查询开发效率,通用数据分析任务的准确率也达到了90%。

掌阅科技通过Amazon SageMaker等技术,提升掌阅AI阅读项目,为用户提供多维度的数字化和沉浸式阅读体验,大幅缩短项目调研、测试和部署周期。

引用来源:
*1 Gartner, Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services, 2024.4.29 (G00796065)GARTNER  MAGIC QUADRANT  Gartner, Inc.  / 或其关联公司在美国和国际上的商标和服务标识,并在获得许可的情况下在此使用。保留所有权利。Gartner 并未在其研究报告中支持任何供应商、产品或服务,也并未建议科技用户只选择该等获最高评分或其它称号的供应商。Gartner 的研究报告含有 Gartner 研究与顾问组织的意见,且该意见不应被视作事实陈述。就该研究报告而言,Gartner 放弃做出所有明示或默示的保证,包括任何有关适销性或某一特定用途适用性的保证。

关于亚马逊云科技

自2006年以来,亚马逊云科技(Amazon Web Services)一直以技术创新、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云科技一直不断扩展其服务组合以支持几乎云上任意工作负载,目前提供超过240项全功能的服务,涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、媒体,以及应用开发、部署与管理等方面;基础设施遍及33个地理区域的105个可用区,并已公布计划在马来西亚、墨西哥、新西兰、沙特阿拉伯和泰国等新建7个区域、21个可用区。全球数百万客户,包括发展迅速的初创公司、大型企业和领先的政府机构,都信赖亚马逊云科技,通过亚马逊云科技的服务支撑其基础设施,提高敏捷性,降低成本。要了解更多关于亚马逊云科技的信息,请访问:www.amazonaws.cn

稿源:美通社

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天合全球产学研协同创新新标杆

天合光能近期宣布与马德里理工大学太阳能学院(The Institute of Solar Energy at Universidad Politécnica de Madrid,以下简称"IES-UPM")签署了长期合作协议。根据协议,天合光能与IES-UPM将在各自太阳能光伏领域多年的科学基础和研发经验之上,共同进行产业相关前沿技术及量产技术的探索与研究,研究范围涵盖光伏组件效率提升、跟踪支架结构可靠性研究以及光伏电站效能管理等方面。这一协议将是天合光能在欧洲地区产学研协同创新的重要一步。

签约仪式于2024年6月26日在马德里理工大学太阳能学院进行,天合光能执行总裁Helena Li,马德里理工大学太阳能学院院长Ignacio Anton Hernandez签署了合作协议。

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Helena Li与Ignacio Anton Hernandez在项目签约仪式上。

天合光能深耕光伏领域27年,一直以来,公司以创新引领作为第一发展战略和核心驱动力量,搭建全面领先的科创体系,成为全球太阳能行业的技术引领者和标准制定者。至今,天合光能在光伏电池和组件效率方面先后26次刷新世界纪录,设立在天合光能总部的"光伏科学与技术国家重点实验室"是中国首批获得科技部认定的光伏企业国家重点实验室之一。天合光能子品牌天合跟踪具有累计20年的行业经验,天合跟踪密切关注技术创新与技术量产应用,在中国及西班牙设立双研发中心,截至目前已累计获得专利200余件,在电控驱动、智能控制系统等核心跟踪技术方面处于行业遥遥领先地位。重视产学研合作,联合国内外高校与科研院所协同创新是天合光能技术持续发展、构建产业协同发展新生态的重要手段之一。

IES-UPM成立于1979年,是最早成立的光伏研究机构之一。该机构在光伏基础技术与应用领域的研究硕果累累,尤其在利用科学数据和实践经验探索优化光伏电站效率和性能的新策略方面获得突出的成就。

"与IES-UPM签署这项协议是天合光能与全球知名大学产学研合作的重要一步,在进一步研究欧洲市场需求和探索前沿科技应用方面发挥着至关重要的作用。"天合光能执行总裁Helena Li说。"这次合作将使我们的研发团队与欧洲学术人才密切合作,不仅保持我们在太阳能领域的核心竞争力,还能为欧洲市场提供更符合本地需求的解决方案。"

天合光能还将为IES-UPM建立一个太阳能培训中心,配备最先进的光伏系统,包括天合至尊系列组件、开拓者系列跟踪支架等明星产品。这将是天合光能在欧洲大学建立的首个太阳能培训中心,旨在支持当地的太阳能学术发展。  

马德里理工大学太阳能学院院长Ignacio Anton Hernandez表示:"我们非常重视与天合光能合作,共同进行长期的光伏技术研究。天合光能是全球知名的太阳能公司,在技术研发和项目经验方面取得了非凡的成就,这为我们的科学研究提供了强大的支持。我相信此次合作不仅能够为我们的学生提供最新的技术知识,也将为社会可持续能源解决方案的发展做出贡献。"

稿源:美通社

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MLX91220 MLX91221产品宣传图.jpg

全球微电子工程公司Melexis宣布,MLX91220(5V)和MLX91221(3V)电流传感器芯片获得新安全认证(UL/IEC 62368-1)。全新的传感器芯片现在可用于对SOIC8和SOIC16封装有更高电压隔离要求的系统。其中,SOIC8封装提供715V的基本隔离能力和307V的增强隔离能力,而SOIC16封装则提供高达1415V的基本隔离和707V的增强隔离。这一升级不仅扩展应用范围,还减少物料清单中的元件数量。需要增强隔离的应用包括车载充电器(OBC)和暖通空调/压缩机。

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MLX91220 MLX91221 SOIC8产品封装图

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MLX91220 MLX91221 SOIC16产品封装图

为确保800V电动车电池组和充电器等高压3类能源的安全运行,并达到必要的隔离标准,必须实施双重隔离屏障以降低风险。此前,MLX91220和MLX91221仅被认证为基本(即单一)隔离器件,工程师需要在设计中加入额外的元件,如隔离放大器。

现在,迈来芯的霍尔效应传感器芯片已通过新的UL/IEC 62368-1认证,工程师可以放心使用这些芯片,因为其具备增强隔离功能,无需额外的隔离屏障,即可有效保护终端用户免受高压风险。新的电压等级为(适用于污染等级2):

  • SOIC16封装:基本隔离(BI)为1415V,增强隔离(RI)为707V;

  • SOIC8封装:基本隔离(BI)为715V,增强隔离(RI)为307V。

现在,工程师们使用MLX91220或MLX91221时,可以移除原先不必要的额外隔离元件。此外,对于当前采用单一隔离设计的系统,它提供重新认证为双隔离系统的可能性,而无需更改物料清单。

这一“升级”仅以进一步的技术认证形式实现,不仅提高广受欢迎的霍尔效应传感器芯片的价值,还极大简化设计流程并减少相关的工程工作和成本。该解决方案在保持其高度精确、灵活和即插即用特性的同时,还为多种应用提供增强的安全措施,如汽车车载充电器(OBC)、DC/DC转换器、高压充电器、可再生能源逆变器、白色家电和机器人等。

“通过新的MLX91220和MLX91221认证,我们为工程师提供实现增强隔离的便捷方案,”迈来芯产品线总监Bruno Boury表示,“我们有效地升级了50个产品变种,且无需客户承担额外费用,帮助他们只需一个元件就能达到关键安全要求,不仅降低了生产成本,还减少了包装限制。”

MLX91220和MLX91221在汽车和工业应用中凭借其卓越的可靠性已经建立稳固的市场地位。此次通过额外的安全认证进一步巩固了其市场领先地位。这两款电流传感器芯片采用成本效益高且微型化的SOIC8窄体封装,具有4mm爬电距离,以及更大型的SOIC16宽体封装,具有8mm爬电距离。它们均具有300 kHz的带宽,2微秒的短响应时间,并支持0~50A RMS的电流范围,为各类应用提供精准、高效的电流检测解决方案。

MLX91220和MLX91221现已上市。欲了解更多信息,请访问http://www.melexis.com/MLX91220http://www.melexis.com/MLX91221

关于迈来芯公司

迈来芯(Melexis)致力于设计、开发和提供尖端的传感和驱动解决方案,以人为本,关爱地球。我们的使命是帮助工程师将他们的创意转化为实际应用,共同创造一个安全、舒适且可持续的未来,让美好的愿景成为触手可及的现实。

我们专注于汽车市场,提供广泛应用于动力总成、热管理、照明、电子制动、电子转向和电池等技术领域的微电子解决方案。同时,我们积极开拓可持续世界、可替代移动出行、机器人和数字健康等新兴市场,引领创新潮流。

1989年在比利时成立以来,迈来芯已发展成为一家跨国企业,员工总数超过2000人,遍布全球12个国家,为客户提供尖端的技术支持。

更多信息,请访问官方网站:www.melexis.com;或关注企业微信公众号:迈来芯

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2024 年是联合国全球契约组织提出 ESG 概念 20 周年,随着近年来人们对可持续发展与绿色低碳转型的重视度持续提升,ESG 逐渐跃升为全球不容忽视的核心议题。作为衡量企业高质量发展水平的关键参考指标,ESG 已成为企业在可持续发展道路上的一道“必答题”。

近日,戴尔科技集团正式发布 2024 财年 ESG 报告(以下简称“报告”),详细展示了公司在“推进可持续发展”、“改善民生”、“培养包容性”以及“坚守信任”四个方面所取得的最新进展与显著成果,进一步彰显了戴尔“以科技创新推动人类进步”的坚定承诺。

戴尔科技集团董事长兼首席执行官迈克尔·戴尔表示:“戴尔科技集团根植于创新与进步,这为我们与客户、合作伙伴及团队成员共同构建的生态系统带来了无限机遇。我们将与大家携手并进,以负责任的方式共同实现远大目标。”

在报告中,戴尔重申了公司雄心勃勃的 ESG 目标,包括:

  • 到 2050 年,戴尔将实现温室气体(GHG)的净零排放(包括范围 1、2 和 3);

  • 到 2030 年,客户每购买一吨产品,戴尔将再利用或回收利用同等重量的产品;

  • 到 2030 年,戴尔的包装将 100% 由回收或可再生材料制成,或将采用再次利用的包装;

  • 到 2030 年,戴尔一半以上的产品成分将采用回收材料、可再生材料或可减少碳排放的材料;

  • 到 2030 年,戴尔全球员工中女性占比达到 50%,在领导岗位上的女性占比达到 40%;

  • 到 2030 年,戴尔将通过开展数字包容计划改善 10 亿人的生活;

  • 到 2030 年,戴尔 75% 的员工将参与所在社区的捐赠或志愿服务;

  • 到 2030 年,客户及合作伙伴将视戴尔为最值得信赖的技术合作伙伴。

自 1998 年发布首份环境可持续发展报告以来,戴尔始终坚守 ESG 承诺,在推动实现自身 ESG 目标的道路上不断取得长足进展与丰硕成果,并始终致力于通过创新的技术与服务,为企业、人类和地球创造积极而深远的影响。

2024 财年 ESG 报告亮点

推进可持续发展

采取行动应对气候变化:戴尔致力于了解自身业务对环境的影响,并积极采取行动应对气候变化。通过不断推出创新的产品与解决方案,戴尔可帮助客户降低排放,实现减排目标,同时有效提升运营效率。

  • 2024 财年,戴尔的温室气体排放量(范围 1 和 2)已减少 40.6%[1]

  • 戴尔售出产品的使用过程中产生的温室气体排放量(范围 3)已减少 22.9%[2]

  • 戴尔全球工厂已实现 61.5% 的电力来自可再生能源。

加速推进循环经济:戴尔将循环经济理念融于自身价值链的每一个环节,不断推动可持续技术及解决方案的创新与发展。戴尔致力于减少电子废弃物的产生及相关排放,以降低对环境的负面影响,从而为推动社会的可持续发展贡献力量。

  • 戴尔在产品中使用了约 4.31 万吨的可回收或可再生材料;

  • 戴尔 14.1% 的产品由回收材料、可再生材料,或可减少碳排放的材料制成;2024 财年,戴尔在产品中引入了再生铜和再生铝;并且在显示器产品中首次使用经认证的再生钢,采用比例达 50%;

  • 戴尔 96.4% 的包装由回收材料或可再生材料制成。

改善民生

戴尔正在全力以赴地实施数字包容计划,为资源匮乏的地区提供可满足基本需求的技术覆盖和网络连接,帮助培养当地民众的数字技能并搭建社区网络,从而有效弥合数字鸿沟,改善民众的生活质量。

  • 截至 2024 财年,全球共有超过 3.96 亿人从戴尔的数字包容计划中受益;

  • 戴尔共帮助了 535 家非营利组织实现数字化转型;

  • 48% 的戴尔员工参与了所在社区的捐赠和志愿服务。

培养包容性

戴尔致力于打造多元和包容的团队,努力提供公平的就业机会,并将坚守道德与诚信视作最不可或缺的原则。

  • 戴尔全球女性员工占比为 35%,全球管理团队中的女性占比为 29.1%;

  • 戴尔在残疾人平等指数(DEI)评选中获得满分(100分),并被评为“2023 年最佳工作场所”;

  • 戴尔的全球 Employee Resource Group(ERG)员工参与率达 56.4%。

坚守信任

戴尔深知赢得公众的信任至关重要,因此致力于在安全、隐私保护和道德方面树立标杆,确保数据与隐私得到妥善管理,力争保护客户、合作伙伴、员工及社区的利益。

  • 戴尔连续 12 次荣登 Ethisphere® Institute 全球最具商业道德企业(World’s Most Ethical Companies®)榜单。

如今,AI 技术正在以前所未有的速度重塑人们的生活和工作方式,引领各行各业迈向全新的发展阶段,并在应对气候变化、减少电子废弃物、消除数字鸿沟等方面展现出巨大的潜力和价值,为我们实现 ESG 目标提供了更多可行方案。戴尔将继续加速创新步伐,深入挖掘 AI 的无限潜能,倡导负责任地使用 AI 技术,从而确保 AI 应用能够造福于人类和我们共同生活的地球家园,实现业务发展与环境的和谐共生。

欲了解更多信息并查看完整的戴尔 2024 财年 ESG 报告,请访问 dell.com/impact

关于戴尔科技集团

戴尔科技集团致力于帮助企业和个人构建数字化未来,改进他们的工作、生活和娱乐方式,为客户提供面向人工智能时代全面和创新的技术及服务组合。



[1] 与 2020 财年基准相比

[2] 与 2020 财年基准相比


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意法半导体推出了TSB952双运算放大器 (运放)。新产品具有52MHz的增益带宽,在36V电压时,电源电流每通道仅为3.3mA,为注重功耗的设计带来高性能。

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TSB952的电源电压范围是4.5V-36V,具有很高的设计灵活性,可使用包括行业标准电压轨在内的多种电源。此外,宽压电源有助于系统承受较大的瞬态峰压和电压降。新运算放大器还具有轨到轨输出压摆,可满足应用设计的宽动态范围要求,例如,电源信号调理。

TSB952的工作温度范围是 -40°C 至 125°C,可用于工业和汽车环境。意法半导体将于 2024年下半年推出符合 AEC-Q101 标准的车规型号。全系产品均能耐受4kV ESD静电放电 (人体模型),并加强了 EMI抗电磁干扰能力。

TSB952 采用 3mm x 3mm DFN8可润湿侧面封装,既能节省空间,又能实现经济的 PCB 设计。新产品还提供标准引脚布局的SO8 封装,方便客户升级现有设计,以提高性能和能效。

DFN8 和 SO8 封装的工业级产品现已量产,而车规产品将于 2024 年第三季度上市。用户可从意法半导体电子商店免费申请TSB952样片。TSB952包含在意法半导体的10年产品寿命保障计划内,保证产品长期供应。

详情访问 www.st.com/tsb952

关于意法半导体

意法半导体拥有5万名半导体技术的创造者和创新者,掌握半导体供应链和先进的制造设备。作为一家半导体垂直整合制造商(IDM),意法半导体与二十多万家客户、成千上万名合作伙伴一起研发产品和解决方案,共同构建生态系统,帮助他们更好地应对各种挑战和新机遇,满足世界对可持续发展的更高需求。意法半导体的技术让人们的出行更智能,让电源和能源管理更高效,让云连接的自主化设备应用更广泛。意法半导体承诺将于2027年实现碳中和(在范围1和2内完全实现碳中和,在范围3内部分实现碳中和)。详情请浏览意法半导体公司网站:www.st.com.cn

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从复杂的算法交易和交易前风险评估到实时市场数据传输,当今领先的交易公司、做市商、对冲基金、经纪商和交易所都在不断追求最低时延的交易执行,以获得竞争优势。

AMD 与全球领先的高级交易和执行系统提供商 Exegy 合作,取得了创世界纪录的 STAC-T0 基准测试结果,实现了最低 13.9 纳秒 ( ns ) 的交易执行操作时延。相比此前的记录,这一结果可令 tick-to-trade 时延至多降低 49%,是迄今为止发布的最快 STAC-T0 基准测试结果1。此前的最高速度记录为 24.2 纳秒,同样来自采用 AMD 加速卡的参考设计1

STAC 基准测试是业界用于测试高速时间序列报价数据分析解决方案的标准。STAC-T0 基准测试评估 tick-to-trade 网络 I/O 时延,即接收和执行交易订单所需的时间。

这项新的 AMD 和 Exegy STAC-T0 高精度时间戳基准记录采用 AMD Alveo UL3524 加速卡实现,AMD Alveo UL3524 加速卡是一款专为快速交易执行而设计的金融科技卡,由 AMD Virtex UltraScale+ FPGA 提供支持,在配备 AMD EPYC 7313 处理器的戴尔 PowerEdge R7525 服务器中的 Exegy nxFramework 和 Exegy nxTCP-UDP-10g-ULL IP 核上运行,并配备 Arista 7130 平台和 Arista MetaWatch 7130 设备。

AMD Alveo UL3524 加速卡具备突破性的收发器架构、78 万个 LUT FPGA 架构以及 1,680 DSP 计算片。该产品旨在加速硬件中的自定义交易算法,交易者可以根据自定义算法和 AI 交易策略定制其设计。

AMD 自适应和嵌入式计算事业部数据中心产品营销总监 Girish Malipeddi 表示:“在超低时延交易中,1 纳秒即可决定交易的盈亏。这项基准测试展示了经过独立量化和验证的真实结果,展现了 AMD 如何从整体上推动高速交易和金融技术突破边界与可能性。”

Exegy 提供了由必要的 FPGA IP 和相关软件组成的应用,以实现 Alveo UL3524 卡上的 STAC-T0 基准测试要求。

Exegy FPGA 解决方案总监 Olivier Cousin 表示:“通过完成此次最新 STAC-T0 基准测试,Exegy 和 AMD 很高兴能够创下 tick-to-trade 时延记录。今年的 STAC-T0 采用 Exegy 的 FPGA 开发框架和新的超低时延 TCP-UDP IP 协议栈,取得了迄今为止最出色的公开结果。”

如欲了解更多有关创纪录的 AMD Alveo™ UL3524 加速卡的更多详情,请点击此处。

如果您希望进一步咨询或购买 AMD Alveo UL3524 加速卡,欢迎与我们的销售人员取得联系:

1.基于 AMD 和 Exegy 委托 Strategic Technology Analysis Center, LLC (STAC®) 进行的第三方测试,2024 年 4 月。“Exegy nxFramework Exegy IP Core nxTCP-UDP-10g-ULL 在搭载 AMD EPYC™ 7313 处理器的戴尔 PowerEdge R7525 服务器中的 AMD Alveo™ UL3524 FPGA 加速卡上运行。测试系统配置:AMD Alveo UL3524 加速卡(由 AMD Virtex™ Ultrascale+™ FPGA 驱动),运行 Exegy nxFramework 和 Exegy nxTCP-UDP-10g-ULL IP 核,安装在搭载 AMD EPYC 7313 处理器的戴尔 PowerEdge R7525 服务器上,搭配 Arista 7130 平台和 MetaWatch 7130 网关设备,运行 STAC-T0 基准测试。配置可能有所不同,进而产生不同的结果。访问 https://www.stacresearch.com/news/XLX200514 获取有关报告和详细结果 (ALV-20)。   

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InterDigital, Inc.(纳斯达克代码:IDCC),一家专注于移动通信、视频和人工智能技术的研发公司,今日宣布已与Google签署了一项新的许可协议。

这项协议授权了Google的一系列设备使用InterDigital的蜂窝无线、Wi-Fi和HEVC视频专利技术。这些设备包括Pixel智能手机、Fitbit可穿戴设备以及其他消费类电子设备。

"与Google达成的这项许可协议再次证明了我们的技术对一系列消费类设备的重要性,"InterDigital首席许可官Eeva Hakoranta表示,"这也坚定了我们的信念——无论是在智能手机、可穿戴设备,还是在物联网领域,我们的创新在这个日益互联的世界中只会变得越来越重要。"

InterDigital简介

InterDigital是一家专注于无线通信、视频、人工智能(AI)及相关技术的国际研发公司。我们设计和开发能够在各种通信和娱乐产品和服务中实现互联和沉浸式体验的基础性技术。我们将创新成果授权给全球范围内提供该等产品和服务的企业,包括无线通信设备、消费性电子产品、物联网设备、汽车或其他机动车辆的制造商,以及视频流等以云为基础的服务的提供商。作为无线通信技术的引领者,我们的工程师设计和开发了大量创新产品以用于无线通信产品和网络,包括最早的数字蜂窝系统到5G和当今最先进的Wi-Fi技术。我们也是视频处理及视频编解码技术的引领者,也大量从事了与无线通信技术和视频技术交叉的AI研究工作。InterDigital成立于1972年,并在纳斯达克上市。

更多信息,请访问:www.interdigital.com 。

稿源:美通社

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6月28日,浪潮信息"元脑中国行"全国巡展杭州站顺利举行。会上,浪潮信息重磅推出基于新一代分布式存储平台AS13000G7的AIGC存储解决方案。通过加持EPAI/AIStation的资源调度能力、新一代分布式存储AS13000G7自身产品优势,新方案从容应对大模型应用对存储性能、容量以及数据管理等方面的苛刻要求。同时,浪潮信息尝试性提出GPU计算集群算力与存储集群聚合带宽的推荐配比,实现检测点数据60秒内写入和读取恢复,提高大模型训练效率。

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大模型时代,数据基础设施挑战升级

随着数字经济的蓬勃发展,AI技术正逐渐成为推动企业业务变革和创新的重要动力,大模型已经成为驱动数字经济深度创新、引领企业业务变革、加速形成新质生产力的重要动能。

会上,存储产品线副总经理刘希猛表示,随着大模型参数量和数据量的极速膨胀,多源异构数据的传、用、管、存,正在成为制约生成式AI落地的瓶颈之一,在AI大模型数据归集、训练、数据归档与管理等阶段,面临着数据归集时间长、模型训练效率低、数据管理复杂度高等针对数据基础设施的新挑战,用户亟需构建支持多协议、高带宽、低延迟、数据高效流转的大模型存储底座。

作为率先在业界提出分布式融合存储的厂商,浪潮信息聚焦行业客户的大模型落地需求与核心痛点,打造基于NVMe SSD高效适配和优化的分布式全闪存储AS13000G7-N系列。依托自研分布式文件系统构建了新一代数据加速引擎DataTurbo,在缓存优化、空间均衡、缩短GPU与存储读取路径等方面进行了全面升级,提供TB级带宽、千万级IOPS、EB容量,满足大模型存储在性能和容量方面的要求。

剑指AIGC主战场,打造面向大模型应用的存储解决方案

在大模型数据处理全流程中,要想使训练效率达到极致,减少不必要的资源浪费,算力和存力需要均衡配置,训练阶段的数据读写性能成为发挥存力最大作用的关键。而想要提升存储效率、降低模型训练成本,必须要在存储技术上进行创新。对此,浪潮信息推出基于AS13000G7的AIGC存储解决方案,该方案通过浪潮信息AIStation人工智能平台进行智能资源调度和深度数据管理,与EPAI"元脑企智"平台深度集成,数据在热、温、冷、冰四个存储资源池中高效流动,最大限度满足AIGC不同阶段对高性能、易管理的存储需求。首先,通过与上层EPAI/AIStation的深度定制,依托智能数据预读和智能故障处理等技术,为行业用户提供经验证的、更成熟的存储整体方案,目前已累计服务AIGC用户超100家,其中百PB级用户超10家;其次,通过全局命名空间、多协议实时互通、数据冷热分层等技术实现横向数据自由流动,提升存储效率和降低用户TCO 20%以上,方案更加简约;最后,通过AS13000G7-N系列强大的智能缓存优化、智能空间均衡和GPU直通存储等优势实现纵向数据高效访问,缩短大模型训练时间50%,方案更加高效。凭借成熟的深度定制能力、卓越的产品性能优势以及数据全生命周期管理能力,浪潮信息基于AS13000G7的AIGC存储解决方案充分满足大模型训练阶段高性能、归档阶段低成本的存储需求。

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算存黄金比例,加速大模型训练

倪光南院士曾提出,"对于AI智能计算中心来说,要想均衡配置存力、算力和运力,一定要注意比例相当,不能失调,才能取得最大的经济和社会效益。"为了最大限度发挥大模型潜能,解决存算比例不平衡的难题,需要制定最佳的存算比例,保障模型的高效训练。浪潮信息最新发布的AIGC存储解决方案尝试给出了模型训练时GPU算力与全闪存储性能、容量的配置推荐。

性能方面:大模型训练过程中检测点文件读写对存储系统读写性能带来巨大挑战。万亿模型需要12~13TB模型参数,写检测点需要耗费大量的时间,未经优化的存储集群一次写入检测点需要3个小时。基于对存储集群读写带宽与大模型检测点恢复时间的分析,为提高大模型的训练效率,实现检测点数据60秒以内的写入和读取恢复,前端GPU计算集群算力(单位采用每秒千万亿次浮点预算PFLOPS)与存储集群聚合带宽(单位采用每秒千亿字节也就是常说的TB/s)的推荐配比为35:1。当然,如果期望获取更低的CHK写入和恢复时间,可以继续增加集群带宽,但其收益率相对较低。

全闪容量方面:模型训练场景中,除了初始加载的训练数据集要存放在全闪池中,还有过程训练中的CHK数据要保存。随着万卡时代的到来,当出现掉卡或训练中止现象,用户通常会每隔一段时间就保存一次Check point数据,可以用来恢复训练或用于模型评估和推理。经过一年多的实践,建议大模型用户2~4小时做一次Checkpoint,检测点数据保存两周时间,实现存储集群容量的合理利用。通过模型分析,结合产品特点,便可推算出全闪热存储池的存储配置要求。当然,用户需求还会涉及到用于收集原始数据、准备原始数据的温存储池,用于归档的冷数据存储池。这些温冷池的容量一般在热存储池容量的10-20倍左右,达百PB级。

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"元脑中国行"杭州站现场吸引了来自天目山实验室、网易伏羲、英特尔等300余位专家学者、产业领袖、行业客户,现场围绕生成式人工智能、Al for Science、大模型的AIGC应用等行业热点话题进行分享。浪潮信息还在会上举行了"EPAI种子计划"签约仪式,名都科技、启帆信息、图灵软件、天健远见等浙江区域的10位元脑伙伴正式加入"EPAI种子计划",共同加速AI应用创新发展,推动大模型应用落地实践。

稿源:美通社

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AIGC作为当下最火的技术话题,其业务流程涉及到数据的采集、处理、训练、推理和归档五个阶段,每个阶段都面临着不同的存储需求和挑战。随着数据量的爆炸性增长,特别是随着多模态数据的快速增长,对存储系统的扩展性和服务兼容性也提出了新的挑战。

在2024年数据基础设施技术峰会上,浪潮信息分布式存储产品线架构师Lance Sun博士发表了题目为"高效数据编排,加速释放数据潜能"的主旨演讲,详细讨论了高效数据编排对于解决上述挑战,并释放数据潜能的重要性。

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AIGC带来的存储挑战凸显了数据的重要性

首先,Lance Sun博士详细介绍了AIGC对存储提出的需求和挑战,让我们对AIGC的业务流程和对数据存储的需求有了更深入的认识。

第一个是巨量多模态数据的挑战。很多大语言模型都采用了来自Common Crawl的数据集,这个组织在过去17年已经采集了2500亿网页,现在还在持续收集更多。IDC预测,到2025年,全球数据总量将超过175ZB,这种增长对存储系统的多样性和扩展性带来了挑战。

第二个挑战是对超大读写带宽的需求。在训练阶段,checkpoint的管理是关键,良好的存储性能应在12分钟内完成checkpoint的读写操作,确保不拖慢整个训练过程。同时,由于GPU成本高昂,更高的存储性能可以减少显卡的等待时间,减少资源浪费。

第三个挑战是对于读写IOPS的更高需求。千亿级文件的快速访问对IOPS有着极高要求,在某些采用shuffle洗牌策略的训练过程,如果IOPS性能不够,会导致元数据服务器产生大量的通信阻塞,同时会造成GPU集群等待,影响训练效率,造成资源浪费。

第四个挑战在于数据全生命周期管理。在数据清洗和标注算法日益发展的今天,数据作为企业的核心资产,企业需要对数据进行长期保存。于是,如何将数据以较低的成本安全存储起来,也成为更重要的课题。

为了说明高质量数据的重要性,Lance Sun博士还提到了ImageNet数据集。作为高质量的数据集,它极大地推动了深度学习算法的发展。2012年,AlexNet在ImageNet挑战赛上取得成功,这不仅验证了深度学习模型处理复杂视觉任务的能力,也激发了后续研究和多种新算法的产生。

由此可见,数据的采集和高质量的数据清洗,对AI的发展至关重要的。过去十多年的时间里,语言类模型的数据集规模,模型参数规模,AI芯片计算能力和数据存储需求都发生了显著变化。

AIGC在数据归集面临的挑战与浪潮信息的解决之道

在数据存储方面,随着数据集规模和多样性增加,越发依赖更大规模的存储服务器集群。Lance Sun博士介绍称,很多传统行业都积累了大量数据,这些数据需要在不同的存储系统间进行高效的数据流转以支持AI和大数据分析,这在现有的存储架构中造成了数据流动的效率问题。

事实上,多数据中心和异构存储环境中数据迁移面临很多挑战,对此,Lance Sun博士总结了三点:

第一点,数据访问分散。数据迁移的过程对用户来说是不透明的,严重依赖第三方迁移软件,而且受网络波动和存储性能的影响,容易导致数据迁移时间过长,增加操作的不确定性和复杂性。

第二点,空间和时间成本的浪费。迁移过程常用纠删或副本机制来提高可靠性,但这会导致时间和空间成本大幅增加。此外,这一过程还严重依赖于第三方迁移软件的性能,不同存储平台的使用容量差异可能导致数据副本迁移时出现容量不均衡问题。

第三点,运维复杂性增加。由于不同存储产品的特性差异,使得存储厂商各自发展出不同的运维管理系统,数据的频繁迁移或长时间迁移导致数据管理混乱,导致运维时间和成本显著增加。

为了应对多数据中心和异构存储环境中数据管理和迁移挑战,浪潮信息存储进行了大量工作,基于AS13000构建了一套全局数据管理平台。

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在全局数据管理平台的最上层,通过一个统一的全局命名空间提供用户视角的完全统一,确保所有数据都可以通过一个统一的入口进行访问和管理,极大地简化了数据操作流程。

第二个层面,系统支持多种标准协议接口,包括Linux的NFS、对象存储的S3、大数据的HDFS、容器化的CSI接口以及Windows环境下的SMB协议。这样的设计使得平台能够广泛兼容各种应用和环境,满足不同场景的需求。

最后一层,AS13000引入了智能数据编排和缓存系统。智能数据编排引擎利用人工智能算法自动让数据在热、温、冷存储之间的流转,优化数据存储效率。而高效的缓存系统可以为短期内频繁使用的极热数据提供快速访问能力,加速数据的流转。

最终,用户可以基于AS13000的全局数据管理平台实现数据在任何地点,任何时间以任何类型可视可管可流动。

Lance Sun博士还指出了市场上一些方案的不足。比如,一些方案在数据采集阶段使用了混闪对象存储,而在训练阶段使用全闪存储技术。然而,数据在两个存储集群的流转非常低效,数迁移过程中,经常由于网络波动造成文件断传。

相比之下,AS13000由于在一套系统内引入了多协议融合互通技术,直接省去了数据迁移的过程,大大提高了训练数据的准备效率,以确保数据在训练和处理阶段的高效率和低延迟访问。 

AIGC存储的技术展望

AIGC技术的影响力日益扩大,各大存储厂商对此高度重视,存储系统的创新和演进均将AIGC作为核心考量。在演讲的最后,Lance Sun博士详细介绍了浪潮信息存储在AIGC领域的未来发展关键方向和技术动向,并表示浪潮存储将持续深度融入AI生态系统。

在行业技术方面,GPU直连存储技术已在众多文件系统层面广泛应用,其在大文件读写方面的性能表现尤为出色。浪潮信息与英伟达及业界厂商紧密合作,致力于推动完整技术体系和标准的落地。

在行业基准评测方面,浪潮信息积极参与权威的AI性能测试基准—MLperf Storage评测,并在多项负载性能评测中表现优异,帮助企业选择最适用于AI场景的存储系统。

存储的安全问题同样不容忽视。英伟达在2024年的GTC大会上提到包括加密计算在内的多种安全技术,而在存储层面,同样需要提供强有力的数据保护措施。浪潮信息存储正在多租户权限隔离、防勒索等数据保护技术领域进行深入探索。

谈到未来发展,Lance Sun博士表示,存储性能的持续优化是浪潮信息存储的核心目标。浪潮信息将继续通过软硬件结合的持续创新,力求在智算产业和AI产业中实现快速落地,推动整个行业的进步。

2024年,AIGC依然是最热技术话题,其迅猛的发展速度和广阔的应用前景吸引了众多关注和创新力量。凭借在数据存储领域的持续创新和深耕,浪潮信息正站在这场技术革新的前沿。

稿源:美通社

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