跳到正文
只看AI 算力
10月8日周四
  2. Intel38

    推进半导体创新需要整个生态系统的深度协作。很高兴看到 @Intel_Foundry 与 @Applied4Tech 携手合作，加速下一代 AI 赋能技术的落地。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    引用Intel Foundry@Intel_Foundry

    Intel Foundry and @Applied4Tech are collaborating on transistor, interconnect, and advanced packaging innovations for AI computing, connecting R&D at Applied’s EPIC Center in Silicon Valley and Intel’s Oregon campus to accelerate the lab-to-fab pipeline in the U.S. Learn more here: http://ms.spr.ly/6013aWaWP #IntelFoundry

  5. EE Times35

    AMD CTO Mark Papermaster 在 World Summit AI 2026 谈整体设计与 Chiplet 走向定制化计算

    AMD CTO Mark Papermaster 于 10 月 7 日在阿姆斯特丹 World Summit AI 2026 上发表开幕演讲，主题为可信系统、主权基础设施与开发者。他在 EE Times 专访中谈及以整体设计与异构计算应对 AI 算力需求、Chiplet 演进及面向特定领域的定制化计算，并强调开放标准对创新的推动。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

10月7日周三
  3. AMD26

    为 AI 时代而生。 我们很自豪能以第六代 AMD EPYC 处理器，为新一代 @HPE ProLiant 服务器提供动力。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    引用HPE@HPE

    Future-ready servers are here. Meet HPE ProLiant Gen13 Servers, powered by 6th Gen @AMD EPYC™ Server processors, with automatic security, intelligent ops, and breakthrough performance. Generation after generation, HPE and AMD are helping enterprises modernize for what’s next.

  11. AMD67

    AMD 官方发布称，OpenAI 解释其团队选择 AMD EPYC "Turin" CPU 托管 Jalapeño AI ASIC 部署，理由包括平台实力、合作体验以及降低不必要风险的重要性。Tom's Hardware 相关报道链接见原文。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    关注理由：OpenAI 自研 AI ASIC 部署选择 AMD EPYC Turin CPU 作为主机平台，显示 EPYC 在 AI 加速器托管场景获得头部客户采用，可关注服务器 CPU 厂商在 ASIC 部署中的配套机会。

10月6日周二
10月5日周一
  1. 𝐷𝑟. 𝐼𝑎𝑛 𝐶𝑢𝑡𝑟𝑒𝑠𝑠41

    传麒麟9050采用1.5微米间距的HBI晶圆对晶圆键合。Ian Cutress引述美国封装公司称其高性能HBI设备已突破0.75微米间距，难点只在规模化制造，且晶圆对晶圆的扩展性优于晶圆对芯片。他强调Tau Scaling并非新技术，只是行业既有做法的重新包装，关键仍取决于物理极限而非营销炒作。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

10月4日周日
  4. SemiAnalysis48

    AMD 的重大时刻🚨本周：AMD 在上游 vLLM 门控测试组已达到 90% 以上的对齐率！ 这离不开 AMD 维护者数月的辛勤工作，特别是 Andreas，还有 vLLM CI 负责人 Kevin，以及 SemiAnalysis 为 vLLM 争取到足够的 CI AMD GPU——此前上游维护者抱怨数月 vLLM 和 AMD CI 机队中 AMD GPU 数量不足且全队列稳定性存在问题。(1/3)🧵

    AI 生成摘要 · 以原文为准

10月3日周六
  2. AMD49

    周六早晨，我们一边享受咖啡☕、翻翻新闻📰，一边看着我们 AMD 向 vLLM 提交的代码。 开源万岁。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    引用Ramine Roane@roaner

    #1 company contributing code to @vllm_project right now? @AMD: 502 commits to core vLLM in 90 days. 13% of all org contributions, almost 4x Nvidia. Also grateful to Red Hat, IBM, Embedded LLM & Inferact for building it with us. Open source wins when hardware has a choice.

  4. SemiAnalysis30

    GPU 是印钞机吗？ InferenceX 团队拆解 Engram 内存卸载、AgentX 的利润计算器、TPU v7、Vera Rubin 对比 Blackwell，以及更快的 token 是否值得溢价。 另外：TileRT 正在把 NVIDIA GPU 的潜力进一步榨出来。这对专用芯片意味着什么？ Jordan Nanos（@JordanNanos）携手 Cam Quilici（@noslawextratost）、Bryan Shan 和 Alec Ibarra 带来新一期 SemiAnalysis Weekly。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

  6. Fabricated Knowledge33

    笑死，这渲染搞得我火大——兄弟，我们根本不是在 PCIE 上用显卡的

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    引用Bearly AI@bearlyai

    Someone used Claude Opus 5.5 to make a 3D animation of Nvidia Blackwell GPUs (from server down to an atom). Took 1 hour and full animation “runs from single HTML file, directly in browser. No vid editor. No pre-rendered 3D sequence. Just browser-based experience.” Very cool.

  7. Micron Technology30

    Micron 在国际制造日阐述其制造理念：不仅是建厂，更在于创造机会、强化社区与构建更具韧性的半导体供应链。公司正全球扩张存储制造与先进封装，包括爱达荷和纽约新建晶圆厂、弗吉尼亚工厂现代化、新加坡投资、日本洁净室扩建、台湾运营扩张及印度 Sanand 首个组装测试厂。仅美国就计划投入超 2500 亿美元制造与研发投资，预计创造逾 9 万个就业岗位。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

  9. Dylan Patel61

    马斯克称 Tesla AI5 芯片内存减半至 72GB LP5，AI6 降至 144GB LP6，以获得足够产量支持 Optimus 生产并大幅降低成本。他认为这对 Optimus 性能影响可忽略，因为内存带宽比总容量更是瓶颈，且带宽保持不变。SemiAnalysis 的 Dylan Patel 转发并附上其关于 4-Hi HBM 的文章链接。

    AI 生成摘要 · 以原文为准

    引用Elon Musk@elonmusk

    We cut our RAM in half for the Tesla AI5 chip (now 72GB of LP5) and 1/3 for AI6 (now 144GB of LP6). This was the only way to get enough volume for Optimus production and greatly reduces cost. As it turns out, we think this will have a negligible effect on Optimus performance, as memory bandwidth is a bigger limiting factor than total memory storage (bandwidth was held constant).