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'一個(gè)芯片超越一個(gè)小型GPU數(shù)據(jù)中心'：又一家AI芯片公司想挑戰(zhàn)Nvidia以GPU為中心的世界 - Taalas想要擁有超級(jí)專業(yè)化的AI芯片

多倫多AI芯片初創(chuàng)公司Taalas以5000萬美元的資金從隱匿中現(xiàn)身，并立志顛覆由Nvidia主導(dǎo)的以GPU為中心的世界。Taalas由Ljubisa Bajic、Lejla Bajic和Drago Ignjatovic創(chuàng)立，他們之前都來自Tenstorrent（Grayskull的創(chuàng)建者）。Taalas正在開發(fā)一種自動(dòng)流程，能夠快速將任何AI模型 - 變壓器、SSM、Diffusers、MoEs等 - 轉(zhuǎn)化為定制硅。該公司聲稱，由此產(chǎn)生的Hardcore Models比它們的軟件對(duì)應(yīng)物效率高1000倍。
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Rebellions尋求成為首家大規(guī)模生產(chǎn)人工智能芯片以支持語言模型的韓國初創(chuàng)企業(yè)

在位于首爾南部的一座辦公大樓里，一打芯片并排放在架子上，每個(gè)芯片旁邊都有自己的電風(fēng)扇來降溫。這些名為ATOM的芯片是韓國初創(chuàng)企業(yè)Rebellions開發(fā)的最新神經(jīng)處理單元（NPU），目標(biāo)是擁有多達(dá)70億個(gè)參數(shù)的人工智能模型。它們的性能正在進(jìn)行測試，并與同一樓層上另一個(gè)房間里的幾個(gè)Nvidia的A100 GPU進(jìn)行比較。作為下一代人工智能芯片，NPU是針對(duì)同時(shí)進(jìn)行矩陣運(yùn)算進(jìn)行優(yōu)化的處理器，意味著它們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)方面比通用中央處理單元（CPU）和圖形處理單元（GPU）更進(jìn)一步。2020年由五名韓國工程師共同創(chuàng)立
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人工智能開創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)安全新紀(jì)元：2024 年預(yù)測

近幾年來，人工智能 (AI) 一直是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的賭注，但大型語言模型 (LLM) 的廣泛采用使 2023 年成為尤其令人興奮的一年。事實(shí)上，大型語言模型已經(jīng)開始轉(zhuǎn)變網(wǎng)絡(luò)安全的整個(gè)格局。然而，它也產(chǎn)生了前所未有的挑戰(zhàn)。一方面，大型語言模型使處理大量信息變得容易，讓每個(gè)人都可以利用人工智能。大型語言模型可以為管理漏洞、防止攻擊、處理警報(bào)和響應(yīng)事故提供驚人的效率、智能和可擴(kuò)展性。另一方面，攻擊者也可以利用大型語言模型來提高攻擊效率，利用大型語言模型引
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遭企業(yè)家、投資者強(qiáng)烈反對(duì)后，印度擱置 AI 模型發(fā)布審批計(jì)劃

3 月 16 日消息，印度在收到諸多當(dāng)?shù)睾蛧H企業(yè)家和投資者的批評(píng)之后，宣布擱置此前的 AI 審核計(jì)劃：任何企業(yè)發(fā)布 AI 模型之前需要經(jīng)過審批。電子和信息技術(shù)部本周五發(fā)布了一份最新的人工智能咨詢意見，不再要求他們?cè)谙蚰蟻喪袌鲇脩敉瞥龌虿渴鹑斯ぶ悄苣Ｐ椭矮@得政府批準(zhǔn)。根據(jù)修訂后的指導(dǎo)原則，建議企業(yè)在未經(jīng)充分測試和不可靠的人工智能模型上貼上標(biāo)簽，告知用戶這些模型可能存在的缺陷或不可靠之處。印度信息技術(shù)部在本月早
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AI視覺軟件在打印機(jī)零部件檢測中的應(yīng)用

在現(xiàn)代制造業(yè)中，打印機(jī)的零部件裝配是一個(gè)復(fù)雜而關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。由于零部件種類繁多，傳統(tǒng)的人工視覺檢測方式難以滿足高效率、高準(zhǔn)確性的需求。漏裝、反裝、錯(cuò)裝等問題可能導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量缺陷，影響生產(chǎn)效率。因此，引入AI視覺軟件進(jìn)行自動(dòng)化檢測成為提高裝配過程質(zhì)量的一種創(chuàng)新解決方案。1. 目前的漏檢率在傳統(tǒng)的人工檢測環(huán)節(jié)，由于人工疲勞、視覺差異等因素，漏檢率相對(duì)較高，導(dǎo)致一些裝配缺陷未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)。根據(jù)過去的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的人工檢測漏檢率約為5%。2. AI視覺檢測原理AI機(jī)器視覺系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，主要基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（
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NPU是什么？為何它是開啟終端側(cè)生成式AI的關(guān)鍵？

生成式AI變革已經(jīng)到來。隨著生成式AI用例需求在有著多樣化要求和計(jì)算需求的垂直領(lǐng)域不斷增加，我們顯然需要專為AI定制設(shè)計(jì)的全新計(jì)算架構(gòu)。這首先需要一個(gè)面向生成式AI全新設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)，同時(shí)要利用異構(gòu)處理器組合，比如中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)。通過結(jié)合NPU使用合適的處理器，異構(gòu)計(jì)算能夠?qū)崿F(xiàn)最佳應(yīng)用性能、能效和電池續(xù)航，賦能全新增強(qiáng)的生成式AI體驗(yàn)。正如在工具箱中選擇合適的工具一樣，選擇合適的處理器取決于諸多因素，將增強(qiáng)生成式AI體驗(yàn)。異構(gòu)計(jì)算的重要性生成式AI的多樣化要求和
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聚焦AI，探析邊緣智能新動(dòng)向，研華AI on Arm合作伙伴會(huì)議開啟報(bào)名！

研華Arm人工智能合作伙伴會(huì)議將于3月28日于上海古井假日酒店召開，此次會(huì)議將匯集芯片廠家和軟件生態(tài)合作伙伴，共同探討Arm平臺(tái)的AI技術(shù)創(chuàng)新及服務(wù)升級(jí)，開拓邊緣智能在多行業(yè)全方位的應(yīng)用機(jī)會(huì)。議程一覽：上午主會(huì)場：邊緣運(yùn)算未來趨勢迎接新興產(chǎn)業(yè)應(yīng)用新時(shí)代下午分會(huì)場1：硬件設(shè)計(jì)構(gòu)建AI可靠基礎(chǔ)下午分會(huì)場2：軟件服務(wù)助力AI應(yīng)用落地演講嘉賓：本次活動(dòng)邀請(qǐng)到來自高通，瑞芯微，Hailo，瞰瞰智能，微軟，麒麟，海華為各位帶來關(guān)于生態(tài)伙伴AI技術(shù)的新成果分享和落地應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?；顒?dòng)亮點(diǎn)：●? ?與業(yè)
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替代國產(chǎn)與支持AI，這個(gè)春天MCU看點(diǎn)滿滿

又是一年春來到，我們展望各種電子元器件未來市場之時(shí)首選的還是MCU，雖然話題度不如GPU和處理器，但真要較真出貨量，GPU+手機(jī)AP一年也賣不出MCU一個(gè)月的銷量。不管是電系工程新生還是電子開發(fā)菜鳥，入門的第一課多半還是數(shù)字控制。躲不開的AI話題不管是ChatGPT，還是最新的Sora，生成式AI進(jìn)一步擴(kuò)展了AI賦予了整個(gè)產(chǎn)業(yè)未來遐想的邊界，我們現(xiàn)在無法預(yù)見AI硬件的天花板，但我們可以很篤定AI硬件最接地氣的非MCU莫屬，或者說只有下沉到MCU端的AI應(yīng)用，才能真正做到普世而非僅僅普適。雖然言必稱AI
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Arm Neoverse 新動(dòng)態(tài)助推基礎(chǔ)設(shè)施AI應(yīng)用表現(xiàn)

隨著人工智能 (AI) 滲透到教育、就業(yè)、制造、醫(yī)療和交通等領(lǐng)域，AI 正在改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展和Arm的日常生活，Arm 構(gòu)建了全球應(yīng)用最為普及的 CPU 架構(gòu)，在多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)革新中發(fā)揮主導(dǎo)作用，影響了世界各地人們的日常生活。AI技術(shù)的光明前景讓算力資源開始逐漸向AI應(yīng)用需求傾斜，甚至在最近一兩年新配置的算力基礎(chǔ)設(shè)施中如果沒有更好的AI應(yīng)用支持，可能會(huì)很快被市場所淘汰。Arm 高級(jí)副總裁兼基礎(chǔ)設(shè)施事業(yè)部總經(jīng)理 Mohamed Awad直言，Arm 是這一切變革的基石。眾多國際知名的大型科技企業(yè)正基于 Arm
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AI視覺軟件在PCB板焊點(diǎn)檢測中的成功應(yīng)用

在電子制造行業(yè)中，保證PCB（Printed Circuit Board）板的焊點(diǎn)質(zhì)量至關(guān)重要，而AI視覺軟件的引入為這一領(lǐng)域帶來了革命性的變化。某電子制造廠一直致力于提高PCB板焊點(diǎn)的質(zhì)量，以確保最終產(chǎn)品的穩(wěn)定性和可靠性。然而，傳統(tǒng)的人工檢測方式效率低，且容易出現(xiàn)漏檢的問題，對(duì)于大規(guī)模生產(chǎn)來說顯然不夠可行。因此，該廠決定引入AI機(jī)器視覺系統(tǒng)，以提升焊點(diǎn)檢測的效率和準(zhǔn)確性。檢測原理AI機(jī)器視覺系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)算法，通過學(xué)習(xí)大量樣本數(shù)據(jù)來識(shí)別和分類不同類型的焊點(diǎn)。系統(tǒng)首先對(duì)PCB板進(jìn)行圖像掃描，然后通過神經(jīng)
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AI在工業(yè)控制方面的應(yīng)用

隨著第四次工業(yè)革命的不斷推進(jìn)，AI技術(shù)正逐漸成為工業(yè)系統(tǒng)不可或缺的一部分，且仍在不斷地推動(dòng)著工業(yè)自動(dòng)化向更高水平的智能制造轉(zhuǎn)型。AI在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用，包括智能機(jī)器人、自動(dòng)化生產(chǎn)線、智能物流、質(zhì)量控制、設(shè)備維護(hù)等，讓工業(yè)制造逐步實(shí)現(xiàn)從自動(dòng)化到數(shù)字化、智能化的蛻變升級(jí)。在傳統(tǒng)視角中，工業(yè)控制似乎都是自動(dòng)化的事情，和AI隔得相對(duì)較遠(yuǎn)。但當(dāng)前工業(yè)科技飛速發(fā)展，我們應(yīng)該重新認(rèn)識(shí)當(dāng)前的工業(yè)控制技術(shù)了。根據(jù)IFAC對(duì)工業(yè)技術(shù)影響力的調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于AI的控制在很多行業(yè)應(yīng)用已經(jīng)追趕、甚至超過了傳統(tǒng)的控制方法。在故
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OpenAI發(fā)文駁回馬斯克起訴，公布一系列郵件截圖強(qiáng)勢回應(yīng)

3月6日，OpenAI與埃隆·馬斯克（Elon Musk）之間的糾紛再度升級(jí)。OpenAI在官網(wǎng)發(fā)布《OpenAI and Elon Musk》一文駁回馬斯克訴訟，堅(jiān)決反對(duì)馬斯克所有不實(shí)指控，并將采取法律手段維護(hù)公司的權(quán)益。OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧特曼（Sam Altman）和其他四位高管被列為文章的合著者，其中包括聯(lián)合創(chuàng)始人格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）和首席科學(xué)家伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）。OpenAI指出，馬斯克曾一度希望通過將其與特斯拉（Tesla）合并
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戴爾2024財(cái)年?duì)I收884億美元，AI服務(wù)器訂單激增40%

戴爾公布了2024財(cái)年第四財(cái)季及全年業(yè)績報(bào)告，第四財(cái)季營收為223億美元，全年?duì)I收為884億美元。并且透露在AI服務(wù)器領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了顯著增長，計(jì)劃在5月的戴爾科技世界大會(huì)上推出一系列新的AI產(chǎn)品和解決方案。在AI服務(wù)器領(lǐng)域，戴爾表示經(jīng)過AI優(yōu)化的產(chǎn)品訂單環(huán)比增長了40%，實(shí)現(xiàn)8億美元的銷售額，積壓訂單翻倍至29億美元。盡管供應(yīng)仍面臨挑戰(zhàn)，但H100交付周期有所改善，客戶對(duì)H200和MI300X產(chǎn)品表現(xiàn)出濃厚興趣。傳統(tǒng)服務(wù)器業(yè)務(wù)方面，報(bào)告稱Q4業(yè)務(wù)同比增長，連續(xù)三個(gè)季度實(shí)現(xiàn)環(huán)比增長，結(jié)束了歷史上最長的消化期。戴
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印度提出新要求：科技公司發(fā)布生成式 AI 工具之前，需獲得政府許可

IT之家 3 月 4 日消息，據(jù)路透社、外媒 TechCrunch 北京時(shí)間今日?qǐng)?bào)道，印度信息技術(shù)部于當(dāng)?shù)貢r(shí)間上周五發(fā)布公告：各家科技公司在發(fā)布生成式 AI 相關(guān)工具、新的模型之前，需要獲得印度政府的明確許可。圖源 PixabayTechCrunch 獲得了這份文件的部分內(nèi)容，其要求科技公司確保自己的服務(wù)或產(chǎn)品“不允許任何偏見或歧視”。該文件在法律上并不具有約束力，但印度信息技術(shù)部副部長拉吉夫?錢德拉塞卡爾表示，該通知“在示意這是未來的監(jiān)管方向”。他補(bǔ)充道：“我們今天只是作為一個(gè)建議，要求你們遵
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