三星电子近日宣布成功研发全球首款24Gb GDDR7DRAM，这一重大突破不仅标志着存储技术进入新纪元，更将为快速发展的AI领域注入强劲动力。这款新型存储芯片采用第五代10纳米级制程工艺，在保持与前代产品相同封装尺寸的同时，实现了50%的单元密度提升。通过创新性地引入脉冲幅度调制（PAM3）信号技术，数据传输速度飙升至40Gbps，较前代产品提升了25%。三星计划于今年在下一代AI计算系统中开展测试，并预计在明年初实现商业化量产。这一技术突破恰逢AI领域快速发展之际。OpenAI于2023年11

在科技界瞩目的焦点下，AMD在旧金山的“Advancing AI2024”大会上再次成为热议中心，展示了其在人工智能领域的最新成果。10月10日的这场盛会不仅是一场科技狂欢，更是AI计算领域新篇章的开启。大会上，AMD亮出了五大核心产品，覆盖了从旗舰AI芯片到服务器CPU，再到AI网卡、DPU以及移动处理器等多个领域，彰显了其在AI战场上的雄心壮志。现场更是汇聚了谷歌、OpenAI、微软等行业巨头，共同见证了这一AI界的璀璨时刻。AMD此次发布的旗舰AI芯片——Instinct MI325X GPU，采用了先进的HBM3E高带宽内

根据AI研究公司Epoch AI的分析，谷歌可能拥有世界上最大的AI计算能力。这一优势源于谷歌定制的张量处理单元（TPUs），它们提供的计算能力相当于至少60万个Nvidia H100GPU。Epoch AI的研究人员指出:“鉴于谷歌庞大的TPU车队，再加上他们的NVIDIA GPU，谷歌可能拥有任何单一公司中最多的AI计算能力。”图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney尽管谷歌在总容量上领先，但Nvidia仍然是AI芯片销售的主导者。自2022年初以来，Nvidia已经销售了计算能力相当于约300万个H100GPU的AI芯片。这些芯片大

根据 AI 研究公司 Epoch AI 的分析，谷歌可能拥有全球最大的人工智能计算能力。这一领先地位主要归功于其自主研发的张量处理单元（TPU），其计算能力相当于至少60万个 Nvidia H100GPU。Epoch AI 的研究人员指出，考虑到谷歌庞大的 TPU 阵列以及其使用的 Nvidia GPU，谷歌很可能是目前任何单一公司中 AI 计算能力最强的。尽管谷歌在总计算能力上占据领先，但 Nvidia 在 AI 芯片市场依然是主导者。自2022年初以来，Nvidia 已销售了计算能力相当于大约300万个 H100GPU 的 AI 芯片。这些芯片主要被四大云服务

OpenAI最近的一系列动作表明，这家人工智能巨头正在积极寻求多元化其云计算供应商，这一举措可能对其与微软的长期合作关系产生深远影响。据The Information报道，在OpenAI最近完成66亿美元融资后，CEO Sam Altman和CFO Sarah Friar向员工透露了这一战略调整。Friar向股东表示，微软无法以足够快的速度提供所需的处理能力，这促使OpenAI开始探索其他数据中心选择。值得注意的是，OpenAI与微软的合同允许其这样做。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyAltman的担忧源于对竞争对手的警惕。

甲骨文（Oracle）宣布推出全球首个 Zettascale 云计算集群。这款集群配备了高达131，072个 NVIDIA Blackwell GPU，能够提供高达2.4ZettaFLOPS 的峰值性能。这一强大的 AI 基础设施使企业能够以更高的灵活性和主权处理大规模的 AI 工作负载。甲骨文云基础设施（OCI）与 NVIDIA 的先进 GPU 架构相结合，提供了可扩展的 AI 计算解决方案。这对于全球的企业和研究人员来说，都是至关重要的。NVIDIA 的副总裁 Ian Buck 表示，NVIDIA 的全栈 AI 计算平台与甲骨文的云服务相结合，将在前所未有的规模上提供 AI 计算能

英特尔在IFA大会上发布了其首款达到微软C o p i l o t +性能目标的Lunar Lake移动处理器，该芯片提供高达120TOPS的AI计算能力，显著提升了14%的性能核心时钟指令和68%的效率核心性能，图形处理器性能比前代提升约50%。与AMD相比，Lunar Lake在游戏等图形密集型任务上表现相似，但功耗降低约30%。与高通相比，其在性能上高出25%，同时功耗仅为高通的一半。Lunar Lake采用简化的芯片设计，包含四个性能核心、四个效率核心和八个GPU核心，以及封装内存。其能效提升显著，系统功耗相比上一代降低了50%，预计实现20小时的电池续航。Lunar Lake处理器将在9月24日上市，支持AI功能，部分功能将在11月开放。

华为推出“AI百校计划”，旨在通过提供昇腾云服务的AI计算资源，支持国内高校在AI领域的研究与创新，消除算力瓶颈，促进科研与人才培养。该计划面向有显著研究成果或深远影响力的高校团队，覆盖AI算子、算法、模型推理、大型模型训练等广泛领域。申请团队需提交项目详情，华为将综合评估项目目标、价值、创新性及对产业和生态的影响，通过评审的项目每年可获得5万至100万不等的计算资源支持。此举不仅提供实质性的技术助力，还体现了华为对AI教育和科研的长期承诺与支持。

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