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亚洲电力电子业界的年度学术会议，PCIM Asia Shanghai国际研讨会将于九月重返上海。本届国际研讨会将聚焦碳化硅、氮化镓、电机驱动和运动控制等热门话题及前沿技术，齐聚业界领袖、技术专家、科研学者分享先进技术解决方案，展望行业未来发展趋势。今年研讨会更设立与演讲者对话专区，为参与各方提供一个专业、开放且高效的交流平台，进一步深化各方的互动与合作。

作为亚洲电力电子业界的学术盛会，PCIM Asia Shanghai国际研讨会每年都会与上海国际电力元件、可再生能源管理展览会暨研讨会（PCIM Asia Shanghai）同期举行。研讨会专注探索运动控制系统、电源和电力供应解决方案等行业热门话题。其中，电力电子元件及系统、电力转换、智能运动相关的前沿技术和行业趋势都将在研讨会期间得以展示。来自电子行业、应用领域以及科研院所的一众业界精英将于现场分享他们的真知灼见，共议行业未来。

2025年研讨会将有95场演讲，深入探索电力电子于不同领域的应用、先进技术与发展。研讨会将设置主题演讲、口述专场、墙报交流专场、特邀演讲共四大报告形式，满足参与各方多样化的交流需求，打造精彩纷呈的知识共享平台。

主题演讲主题演讲将聚焦电力电子领域的前沿发展，围绕数据中心、芯片供电和新能源汽车三大应用场景，探讨能效提升、功率密度优化及可靠性增强等方面的技术突破：

• 华为数字能源侯召政先生将探讨AI数据中心供电架构的演进趋势，分析从高压输入到芯片供电链路的解决方案。

• 剑桥大学龙腾教授将分享高密高效智算芯片供电电源技术，解析如何通过先进电力电子技术满足高性能处理器挑战性的供电需求。

• 苏州汇川联合动力刘畅先生将阐述电动汽车电力电子变换器的技术演进，从系统架构到制造工艺全方位展望未来发展方向。

特邀演讲：“功率芯粒技术—面向未来电力电子的超高功率密度平台”本场特邀演讲将首次提出“电源芯粒（Power Chiplet）”创新概念，作为应对AI服务器、电动汽车车载充电器等领域对元器件小型化日益增长需求的新一代解决方案。演讲由九州工业大学大村一郎教授组织、富士电机藤岛直人先生主持，汇聚了来自中日欧的杰出专家学者，共同探讨芯片嵌入式PCB技术实现超高功率密度和系统集成的创新路径，为突破摩尔定律限制、降低成本并实现异构集成提供了全新思路。

• 九州工业大学大村一郎教授将分享下一代电力电子系统的电源芯片技术；

• Fraunhofer研究所的Lars Boettcher博士介绍碳化硅MOSFET集成的高性能功率模块；

• Aoi Electronics的Yoshiaki Aizawa先生分享面向AI和汽车应用的芯片嵌入式面板级电源封装；

• 珠海越亚半导体的冯磊先生则解析电源芯片模组的先进封装方案。

口述专场及墙报交流专场亮点口述专场及墙报交流专场将云集来自富士电机、哈尔滨工业大学、三菱电机、同济大学、英飞凌等龙头企业与知名学府的专家学者。他们将分享来自产业界和学术界的优秀论文，围绕硅器件、电动汽车、功率转换、宽禁带功率器件技术、封装、外围元件和电路、智能电网等热门主题展开交流讨论，探索一系列电力电子业界关键细分领域的先进产品、技术突破以及前沿研究的应用与创新，为参与各方搭建沟通桥梁，推动产业知识共享。

与演讲者对话专区：深度交流，共筑行业未来本届研讨会特别设立了与演讲者对话专区，演讲人的专业分享将突破传统的单向输出交流形式。专区将为演讲嘉宾提供专属展台，为演讲嘉宾与参会观众搭建更直接、深入的互动平台，促进产学研交流对话。听众可以就演讲中的关键内容、行业热点问题或个人关注的领域，向演讲人提出针对性的问题，分享自身的见解与经验，与一众行业领袖建立长效合作纽带，让创新想法在现场转化为商业机遇。

四大奖项表彰电力电子行业杰出成就PCIM Asia Shanghai国际研讨会将继续颁发多个奖项，表彰为电力电子领域创新及持续发展作出重要贡献的人士。研讨会顾问专家将从创新性、严谨性、应用价值等方面进行评分，最终从95篇优秀投稿中评选出最佳论文奖（由三菱电机赞助）、青年工程师奖（由赛米控丹佛斯赞助）和高校科学家奖（由英飞凌科技赞助）三大奖项的得奖者。另外，本届研讨会也新设置优秀墙报奖，由专场主持人根据演讲人的论文、墙报、现场展示、专业知识及问答情况，当场评选并颁发奖金、奖杯和奖状，以嘉奖墙报演讲人。

2025年PCIM Asia Shanghai国际研讨会观众报名登记现已开放，8月31日前报名更可享早鸟优惠，欢迎有兴趣参与人士登入：https://qr.messefrankfurt.com/03da5报名参会。

更多演讲人介绍请浏览https://pcimasia-shanghai.cn.messefrankfurt.com/shanghai/zh-cn/programme-events/pcim-asia-conference.html或关注微信公众号：PCIM电子电力新时代

欲了解更多有关PCIM AsiaShanghai的详情，请浏览www.pcimasia-shanghai.com或电邮至pcimasia@china.messefrankfurt.com。

PCIM Asia Shanghai由广州光亚法兰克福展览有限公司和德国美赛高法兰克福展览有限公司联合举办。展会同时也是PCIM品牌一系列全球展会的成员之一，该品牌的其他展会包括：

• PCIM Asia New Delhi Conference：2025年12月9至10日，印度，新德里

• PCIM Expo & Conference—PCIM国际电力组件、可再生能源管理展览会暨研讨会：2026年6月9至11日，德国，纽伦堡

• PCIM Asia Shenzhen—深圳国际电力元件、可再生能源管理展览会暨研讨会：2026年8月26至28日，中国，深圳

法兰克福展览集团简介法兰克福展览集团是全球最大的拥有自主展览场地的展会主办机构，其业务覆盖展览会、会议及活动，在全球28个地区聘用约2,500名员工，业务版图遍及世界各地。2024年营业额约7.75亿欧元，集团与众多行业领域建立了丰富的全球商贸网络并保持紧密联系，在展览活动、场地和服务业务领域，高效满足客户的商业利益和全方位需求。法兰克福展览集团核心优势在于遍布世界各地庞大、紧密的国际行销网络，覆盖全球约180个国家。多元化的服务呈现在活动现场及网络平台的各个环节，确保遍布世界各地的客户在策划、组织及进行活动时，能持续享受到高品质及灵活性。我们正在通过新的商业模式积极拓展数字化服务范畴，可提供的服务类型包括租用展览场地、展会搭建、市场推广、人力安排以及餐饮供应。作为核心战略体系之一，集团积极实践可持续化经营理念，在生态、经济利益、社会责任和多样性之间达成有益的平衡。有关集团可持续发展进一步资料，请浏览网页：www.messefrankfurt.com/sustainability。集团总部位于德国法兰克福市，由该市和黑森州政府分别控股60%和40%。有关公司进一步资料，请浏览网页：www.messefrankfurt.com.cn。

Kioxia Corporation今日宣布，其采用32芯片堆叠KIOXIA BiCS FLASH™第八代QLC 3D闪存技术的KIOXIA LC9系列245.76太字节(TB)(1)企业级固态硬盘荣获FMS“固态硬盘技术”类别的“最佳展品”奖。该奖项旨在表彰那些突破存储与内存技术边界的前沿产品、服务及客户应用方案。

采用创新32芯片堆叠存储技术的KIOXIA LC9系列245.76 TB企业级固态硬盘荣获FMS 2025“最佳展品”奖

作为业界首款(2)采用2.5英寸及企业与数据中心标准规格(EDSFF) E3.L外形尺寸的245.76 TB(1) NVMe™固态硬盘，KIOXIA LC9系列驱动器非常适合生成式AI和企业级应用场景。KIOXIA LC9系列固态硬盘目前已开始向特定客户提供样品。

奖项评选委员会主席、Network Storage Advisors Inc.总裁Jay Kramer表示：“客户在评估固态硬盘时，会重点关注那些能实现高容量扩展、同时兼具高性能和低功耗的存储产品。我们很荣幸对KIOXIA的BiCS FLASH™ 3D闪存技术及KIOXIA LC9系列固态硬盘予以认可。该解决方案依托其CBA（CMOS直接键合至阵列）技术，以及封装中32芯片堆叠架构的创新，实现了变革性固态硬盘所需的容量、功耗和密度。打造出容量最高(2)的PCIe® 5.0企业级固态硬盘是一项非凡的成就，也清晰彰显了Kioxia的行业领导地位。”

KIOXIA LC9系列SSD采用32层堆叠的2太比特(Tb)(3) BiCS FLASH™ QLC 3D闪存，并结合创新的CBA技术，能够提供支持下一波以AI为中心的工作负载所需的速度、规模和密度。这种先进的存储架构与CBA技术相结合，实现了在154球栅阵列(BGA)小型封装中达到8 TB(3)的容量——这也是一项业界首创(2)。这一里程碑的实现得益于Kioxia高精度晶圆加工、材料设计和引线键合技术的进步。

注：

(1) 固态硬盘容量定义：Kioxia Corporation将千字节(KB)定义为1000字节，兆字节(MB)定义为1,000,000字节，千兆字节(GB)定义为1,000,000,000字节，太字节(TB)定义为1,000,000,000,000字节，而千二进制字节(KiB)为1024字节。然而，计算机操作系统使用2的幂次方来报告存储容量，即1GB = 2^30字节 = 1,073,741,824字节，1TB = 2^40字节 = 1,099,511,627,776字节，因此显示的存储容量较少。可用存储容量（包括各种媒体文件的示例）将根据文件大小、格式、设置、软件和操作系统，以及/或者预装的软件应用程序或媒体内容而异。实际格式化容量可能会有所不同。

(2) 截至2025年8月6日，根据Kioxia调查。

(3) 闪存容量计算方式为1太比特(1 Tb) = 1,099,511,627,776 (2^40)比特，1太字节(1 TB) = 1,099,511,627,776 (2^40)字节。

* 2.5英寸指的是固态硬盘的规格尺寸，并非其实际物理大小。
* NVMe是NVM Express, Inc.在美国和其他国家的注册或未注册商标。
* PCIe是PCI-SIG的注册商标。
* 其他公司名称、产品名称和服务名称可能是第三方公司的商标。

关于Kioxia
Kioxia是全球领先的存储器解决方案供应商，致力于开发、生产和销售闪存和固态硬盘（SSD）。2017年4月，其前身Toshiba Memory从1987年发明NAND闪存的Toshiba Corporation中分拆出来。Kioxia致力于用“记忆”改善世界，提供产品、服务和系统，为客户创造选择，为社会创造基于记忆的价值。Kioxia的创新3D闪存技术BiCS FLASH™ 正在塑造高密度应用的存储未来，包括先进的智能手机、个人电脑、汽车系统、数据中心和生成式人工智能系统。

客户垂询：
Kioxia Group
全球销售办事处
https://www.kioxia.com/en-jp/business/buy/global-sales.html

*本文档中的信息，包括产品价格和规格、服务内容和联系信息，在公告日期是正确的，但如有变更恕不另行通知。

免责声明：本公告之原文版本乃官方授权版本。译文仅供方便了解之用，烦请参照原文，原文版本乃唯一具法律效力之版本。

在 businesswire.com 上查看源版本新闻稿: https://www.businesswire.com/news/home/20250805371290/zh-CN/

作者：电子创新网张国斌

前英特尔和 AMD 图形主管 Raja Koduri 加盟的Oxmiq Labs Incorporated 公司宣称推出一款基于 RISC-V 的 GPU IP，该 IP 将“从基本原理重新架构 GPU”，但这家初创公司却鲜少透露细节。

“Oxmiq提供的解决方案在多模态计算灵活性与客户下一代图形和AI工作负载所需的根本性性能提升之间取得了平衡，”Business Wire的新闻稿中如是说。“Oxmiq的可授权GPU IP从第一性原理出发重新架构了GPU，并融合了突破性技术，包括利用RISC-V内核的硅片纳米代理、近内存和内存计算以及光传输。”

这张渲染图展示了 Oxmiq GPU 结构背后的整体架构，发布于 2025 年 8 月。图片来源：Oxmiq

OxCore 的核心部分几乎没有提及，只提到它基于 RISC-V（“risk-five”）架构，并且“将标量、矢量和张量计算引擎集成在一个模块化架构中，可根据特定工作负载进行定制，支持纳米代理、原生 Python 加速，并兼容 SIMD/CUDA 范式”。

这些核心被设计为堆叠在相对较慢但容量充足的 DRAM 或相对较快但容量较小的 SRAM 之上，由此产生的芯片组在图中被标记为 MCB 和 CCB。

无论如何，每个 MCB/CCB 都是一个完整的 SoC（片上系统），并带有互连桥接器，以便它们连接到其他芯片组。Oxmiq 的图表展示了两个这样的例子：一个是用于 AI 推理的 MCB 密集型版本，另一个是用于 AI 训练的 MCB/CCB 均衡版本。

尽管新闻稿中提到了“下一代显卡”，但遗憾的是，这款产品绝对不是为游戏 PC 设计的——它适用于处理 AI 或科学数据的大型数据中心。

这张程式化图表展示了 Oxmiq 软件堆栈的整体结构，发布于 2025 年 8 月。图片来源：Oxmiq

为了与 AMD、英特尔和 Nvidia 竞争，任何硬件初创公司都需要拥有全面而强大的软件堆栈，为此，Oxmiq 开发了 OXPython。这“使基于 Python 的 Nvidia CUDA AI 应用程序能够在非 NVIDIA 硬件上无缝执行，而无需修改代码或重新编译”。不确定 Nvidia 是否会对此感到高兴，但另一位著名的科技创业公司创始人 Jim Keller 肯定会欣喜若狂。

Jim Keller的 Tenstorrent 公司（也生产用于 AI 的 RISC-V 处理器）已与 Oxmiq 合作：“我们很高兴能与 Oxmiq 合作。OXPython 能够将 CUDA 的 Python 工作负载引入 Wormhole 和 Blackhole 等 AI 平台，这对于开发者的可移植性和生态系统扩展非常有益。这与我们让开发者开放并拥有整个 AI 堆栈的目标相符。”

Keller 和 Koduri 在半导体行业都有着丰富的经验，Keller 在 AMD 工作多年，领导了 Athlon K8 和 Ryzen Zen 架构的开发。Koduri 也曾在 AMD 的图形部门工作多年，领导了 Polaris、Vega（下图）和 Navi 的开发。他还曾在英特尔工作过一段时间，领导了 Arc 系列 GPU 的开发。

Koduri 的初创公司似乎只专注于 IP不直接提供芯片。据悉联发科已经投资了 Oxmiq。对这种新架构GPU 大家怎么看？

注：本文为原创文章，未经作者授权严禁转载或部分摘录切割使用，否则我们将保留侵权追诉的权利

作者：Gartner 研究总监张吟铃

      Gartner 研究总监金玮

 Gartner高级首席分析师费天祺

2024年，中国的公有云支出增长了21.8%，预计到2028年这一领域的支出将增加至1120亿美元。随着中国企业越来越多地采用公有云解决方案来推动创新和敏捷性，他们也遇到了许多挑战。这些挑战可能导致代价高昂的错误，引发业务部内的投诉和问题升级。

计划采用云技术的企业往往希望学习早期采用者的经验，避免潜在的陷阱和不必要的成本。企业公有云采用过程中应避免出现错误的四个常见领域（见图1）：

由于云支出受到多种因素的影响，首席信息官（CIO）及其基础设施和运营（I&O）团队应与其他IT领导者（包括数据和分析、软件工程、安全、人工智能[AI]等领域的领导者）合作，避免在云采用过程中的高成本错误。

制定有效的工作负载配置策略

CIO及I&O领导者应制定有效的跨本地、公有云和混合多云环境的工作负载配置策略，以指导工作负载迁移到云端之前的应用评估和成本管理。

·制定混合基础设施环境下的最佳工作负载配置策略：I&O领导者应制定工作负载配置策略，确保提供明确的指导，实现价值最大化，并提供敏捷性来适应未来变化。

·为防止成本超支，多云采用时应考虑多方面因素： I&O领导者应该优先考虑首选提供商提出的工作负载配置策略，同时建立基于规则和策略驱动的决策流程，选择合适的应用环境。

·评估应用组合并选择需要进行迁移的云应用：将应用迁移到云可以提供各种益处，但不能解决所有问题。具体益处因应用而异，这也是决定迁移与否的关键因素。Gartner应用评估框架从业务影响和云就绪度两个角度评估应用，有助于确定云迁移候选对象并进行优先级排序。

·衡量企业应在云、数据中心还是边缘部署生成式人工智能（GenAI）：如果可扩展性/性能要求是已知的，或通过一段时间运行观察出所需使用的基础设施资源量，则可以评估计算、存储和网络的准确总拥有成本，确定在云、数据中心或边缘上部署GenAI模型训练和推理的最经济方案。

设计最优架构解决方案

云采用中会产生高成本的一个领域是企业云解决方案的架构设计，以及云架构师是否意识到设计选择所带来的云成本影响。最佳架构应该在业务价值与成本效益之间取得平衡。CIO及I&O领导者需考虑以下方面的问题。

·应在何时将微服务架构用于云原生应用：微服务架构（MSA）需要持续投资相关的人员与技术，以实现软件功能的持续交付与更新，确保企业可从中获得益处。当业务利益相关者能够了解到快速、可靠、灵活地交付和更新功能所带来的价值，并且这一价值超过了开发和运行复杂架构的投入时，投资微服务架构就具备了合理性。

·使用无服务器计算来降低云成本：无服务器计算促进了单体应用系统的架构转型，在特定使用场景下有助于云计算服务的持续优化，同时降低了基础设施和运营成本。

·考虑混合云环境下的云数据管理架构：在混合云模式下，成本考量取决于数据在不同环境之间的移动和集成方式。由于数据体量和移动方向的不同，会对系统性能和财务成本产生影响。

·云安全架构设计：考虑使用能够改进云安全并实现成本效益的云原生工具和整合安全平台。云原生应用保护平台整合了零散的安全测试和防护工具，降低了IT的成本和技术复杂性。

建立云成本治理机制

主动云成本治理对于有效管理支出和控制预算限额至关重要；设计良好的治理机制不能仅仅依靠单个团队。CIO及I&O领导者需要考虑以下问题，以建立有效的云成本的治理机制。

·不要依靠专门的财务运营（FinOps）团队来负责云成本治理：云成本治理不应仅仅依赖专门的财务运营团队，而应让多个职能部内都参与进来，并将技能融入到不同的角色中。

·负责建立云成本的治理机制需要跨团队合作：稳健的治理机制是成功实施云财务管理（CFM）的关键基础。

·实施云数据和分析（D&A）财务治理应遵循最佳实践：建立针对云的财务治理，使业务成果与最佳数据和分析定价模型保持一致。这一举措可解决一系列问题，如财务目标平衡、定价模式比较、去中心化控制管理。

实施有效的成本管理

云成本管理除了进行成本优化之外，CIO及I&O领导者还应考虑如下几方面的问题。

·启动云成本管理：配置的每一项云资源都会对业务运营成本产生直接财务影响。云端运营以动态化的资源消耗为主，而数据中心成本管理方面的控制和现有流程不够健全，难以满足这一运营模式的需求。

·从云成本角度管理云服务提供商：云卓越中心团队应与采购团队合作管理云服务提供商，重点关注财务管理而非仅仅削减成本。

·使用财务运营工具来管理和优化云成本：为应对不断发展的云财务管理活动，工具和服务市场在过去几年中也显著扩大。做出明智采购决策的关键是在工具选择过程中使用一系列正确的输入标准。

·管混合云成本：标记或标签是区分私有云和公有云中共作负载的基础，而制定明确的标签策略对于确保一致性至关重要。标签策略实施之后，企业可利用标签实现成本治理、访问控制、自动化和DevOps。

关于Gartner

Gartner（纽约证券交易所代码：IT）为企业机构提供可行动的客观洞察，推动企业在最关键的优先事项上作出明智决策，实现卓越业绩。欲了解更多信息，请访问http://www.gartner.com/cn。