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只看AI 算力
10月20日周二
  2. TrendForce73

    长鑫存储三季度净利增速放缓至1–4% QoQ，10月31日财报成关键检验

    长鑫存储在10月31日财报发布前预告，2026年前九个月收入2650–2700亿元、同比增长逾七倍，归母净利1310–1325亿元，而去年同期净亏53亿元。据东方财富，三季度收入预计1146.9–1196.9亿元、环比增15.25–20.28%，但净利仅环比增1–4%至534–549亿元，增速较二季度明显放缓。

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  3. SemiAnalysis59

    SGLang 合入 megakernel 支持，在 GB300 NVL72 AgentX Harness 上接近每用户 1000 tok/s，MI355X 交互性提升约 1.5 倍，且在 SGLang Docker 镜像中开箱即用。引用的 LMSYS 发布称，SGLang 低延迟模式与 NVIDIA、AMD 合作构建，在 DeepSeek-V4.1-Flash 的 AgentX trace replay 中，NVIDIA GB300 上 P90 每用户 token 速度提升最高 1.38 倍（671 到 928 tok/s），AMD MI355X 上提升 1.56 倍（332 到 516 tok/s）；NVIDIA 端通过 kernel 重叠把解码层时间从 96.8 µs 降至 68.4 µs，AMD 端每层用 2 个 persistent kernel 取代数十个小 kernel，并新增支持外部库自定义 kernel 自动回退的插件系统，GLM-5.3、K3、MiniMax M3 的低延迟 kernel 正在推进。

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    引用LMSYS Org@lmsysorg

    Introducing SGLang Low-Latency Mode, built with @NVIDIAAI and @AMD. On DeepSeek-V4.1-Flash with DSpark, it delivers up to 1.38× P90 per-user token speed on NVIDIA GB300 (671 to 928 tok/s) and 1.56× on AMD MI355X (332 to 516 tok/s) in @SemiAnalysis_'s AgentX trace replay. Highlights: - NVIDIA: overlapping kernels cut decoder layer time from 96.8 to 68.4 µs - AMD: 2 persistent kernels per layer replace dozens of small ones, with cross-GPU communication overlapped inside them. - New plugin system: custom kernels plug in from external libraries, with automatic fallback. - Low-latency kernels for GLM-5.3, K3, and MiniMax M3 are in progress and will plug in next.

  4. TrendForce68

    北方华创拟 4.05 亿元收购混合键合设备商诺合坚微

    据 ETNews、第一财经等报道，北方华创全资子公司北京北方华创微电子装备拟以约 4.05 亿元人民币现金收购北京诺合坚微装备 100% 股权，强化其在 HBM 与 Chiplet 相关的 3D 集成混合键合能力。北方华创已于 2026 年 3 月发布 12 英寸 D2W 混合键合设备 Qomola HPD30，其 D2W 系统已进入商业应用，混合键合产品完成客户验证。

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  9. SemiAnalysis31

    SemiAnalysis 是机器学习社区开源的积极支持者！因此，我们很高兴赞助开源 SGLang Summit！SGLang 是驱动全球众多前沿实验室生产级推理的引擎之一！ 在峰会上，我们将分享更多与 SGLang 的合作内容，包括最新的 AgentX 基准测试。 https://x.com/sgl_project/status/2111239321848332399

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    引用SGLang@sgl_project

    Proud to welcome our newest sponsors to SGLang Summit. In just one week since our public announcement, our sponsor lineup has grown from 11 to 36. Thank you to every sponsor helping bring this community together. Join 2,000+ engineers, researchers, and builders from across the AI ecosystem for technical sessions, hands-on workshops, and the GPU Expo. Hear from Lip-Bu Tan, Lilian Weng, Soumith Chintala, Aravind Srinivas, and more. Meet the teams building across AI hardware, infrastructure, models, and applications. 🗓️ November 12–13, 2026 🌉 Fort Mason, San Francisco 🎟️ Get your tickets: http://sglang.io/summit

  10. EE Times69

    Applied Materials CEO 谈 50 亿美元 EPIC 中心背后的经济账

    EE Times 在 EPIC 中心揭幕前专访 Applied Materials CEO Gary Dickerson，解读这座投资 50 亿美元的协同创新中心如何加速芯片研发与商业化。公司在投资者会议上给出目标：到 2030 年晶圆制造设备（WFE）市场份额较 2025 日历年提升超过两个百分点，非 GAAP 毛利率维持 54%、营业利润率 40%。

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  11. AMD35

    AMD 🤝 @OracleCloud AMD EPYC™ CPU 与 AMD Instinct™ GPU 携手，为 OCI 上的下一代企业级 AI 与智能体工作流提供算力基础。从企业应用、数据库、分析到生成式 AI、训练与推理，OCI 支持广泛的业务与技术需求；结合分布式云能力，可在公有云、主权云、专属区域、多云与边缘环境部署工作负载。

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    引用Oracle Cloud@OracleCloud

    Together, AMD EPYC™ CPUs and AMD Instinct™ GPUs provide the compute foundation for next-generation enterprise AI and agentic workflows on OCI. From enterprise applications, databases, and analytics to generative AI, training, and inference, OCI supports a broad range of business and technology priorities. Combined with OCI’s distributed cloud capabilities, organizations can deploy workloads across public cloud, sovereign cloud, dedicated regions, multicloud, and edge environments. Learn more about our work with @AMD: https://social.ora.cl/6012BHyb3o

10月19日周一
  1. NVIDIA Blog46

    NVIDIA 携手 EBU 与 Adobe Frame.io 推进媒体智能体安全与视频搜索

    NVIDIA 在柏林活动上宣布两项合作：欧洲广播联盟（EBU）与 NVIDIA 扩展面向欧洲公共媒体的主权框架，引入主权云（Microsoft、Nebius）、NVIDIA Nemotron 开放模型和 Qvest 等集成伙伴；Adobe Frame.io 借助 NVIDIA GPU 加速视频语义搜索。GPU 流水线带来约 5 倍嵌入生成提速、最高 4 倍吞吐提升和最高 5 倍延迟降低。

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  4. EE Times36

    从宏观到微观，再回到宏观：芯片设计如何借鉴今年诺贝尔奖的启发

    这是一篇 EE Times 分析文章，从今年四项诺贝尔奖（光遗传学、手性、IceCube 中微子探测、宏观经济学的微观基础）中归纳出“以最小单元解释宏观系统”的共同主题，并映射到芯片设计的自底向上抽象方法。作者认为 AI 已能自动化设计流程中的个别步骤并做一到两层内的设计提议，若能跨抽象层双向推理，或可打通系统级目标与底层选择的优化路径，但跨越多层推理目前仍属推测。

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  6. Dan Nystedt72

    据媒体报道，台积电熊本第二座晶圆厂计划于2028年12月启用，制程由原定的6/12nm升级为3nm，一期产能规划为每月6,000片晶圆。台积电熊本一、二厂合计资本开支估计超过230亿美元，高于2024年时的200亿美元估计；一期投资获日本政府补贴6,451.5亿日元（41亿美元），政府支持总额可能达到或超过最初获批的7,320亿日元。

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10月18日周日
10月17日周六
  3. ServeTheHome40

    微软 Surface Laptop Ultra 128GB 评测：首发 NVIDIA RTX Spark N1X 的 Arm 旗舰笔记本

    微软发布 Surface Laptop Ultra 评测机，这是微软迄今最直接对标 MacBook Pro 的高端笔记本，也是首批搭载 NVIDIA RTX Spark（GB10 消费版）SoC 的 Windows 笔记本之一。评测样机配备 20 核 N1X、128GB LPDDR5X、1TB PCIe Gen5 SSD、15 英寸 3270×2180 120Hz 触控屏和 92Wh 电池。

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  5. ServeTheHome38

    Microsoft Surface Laptop Ultra 评测

    Microsoft 推出搭载 NVIDIA RTX Spark N1X（20 核）的 Surface Laptop Ultra，直接对标 MacBook Pro 的旗舰 Windows-on-Arm 笔记本。评测样机配备 128GB LPDDR5X、1TB PCIe Gen5 SSD、15 英寸 3270×2180 120Hz 触控屏（最高 2000nits）和 92Wh 电池，重 2kg。

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  8. SemiAnalysis59

    SemiAnalysis 称其确认多家 Neocloud 因在云服务中增加 AMD GPU、TPU 等芯片而被拒绝参加 GTC Berlin。作者称该限制不适用于议价能力更强的超大规模云厂商，Neocloud 高管认为 NVIDIA 存在不给早期配额、不支持 IPO 或融资等报复手段，部分 Neocloud 开始考虑低调提供 TPU 或 AMD GPU 以规避施压。

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    引用SemiAnalysis@SemiAnalysis_

    SHOCKING: Many neocloud executives we spoke with feel that if they have non-NVIDIA networking gear on their cluster, or if their cloud has an AMD GPU or TPU offering, NVIDIA will retaliate. They feel that retaliation includes not giving early allocation or no longer supporting a potential IPO/VC raise.(1/3)🧵

  9. a16z68

    Berkeley 博士生 Woosuk Kwon 2022 年发起的 vLLM 项目已发展为最大的开源推理引擎之一，任何时刻运行在约 50 万块 GPU 上，Google、Amazon 和 Meta 均在生产环境使用。项目从操作系统借来虚拟内存思想按需分配显存；今年 1 月核心维护者创办 Inferact 并融资 1.5 亿美元，为 vLLM 组建全职团队，正在旧金山和新加坡招聘工程。

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    关注理由：梳理了 vLLM 从 Berkeley 课题到大规模开源推理引擎的脉络，其虚拟内存方法和 1.5 亿美元融资细节可供了解推理基础设施格局。

10月16日周五
  1. SemiAnalysis55

    SemiAnalysis 发文指出，稀疏注意力（sparse attention）主要帮助解决内存带宽问题，并不能缓解内存容量瓶颈。其引述的观点解释称，HiCache 的思路是把 KV cache 从 HBM 卸载到容量更大但带宽更低的存储层级，计算时只加载最相关的 token；由于稀疏注意力计算中仍需选择 token，所有 token 都不能丢弃，最终仍要加载进 HBM。

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  3. NVIDIA Newsroom66

    NVIDIA RTX Spark 笔记本今日上市，搭载 Blackwell RTX GPU 与 Grace CPU、最高 128GB 统一内存

    NVIDIA 宣布 RTX Spark 笔记本即日起全球上市，由 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 发售，起售价 2,599 美元。该产品采用 Blackwell RTX GPU 与 Grace CPU 组成的单芯片，提供最高 128GB 统一内存和 1 petaflop FP4 AI 性能，可本地运行大模型与 AI 智能体、渲染 90GB 以上 3D 场景。

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    关注理由：官方发布稿列出了各厂商机型、统一内存与 FP4 性能参数和首发软件支持，可作为跟踪这一新 PC 产品线的基准信息。

  4. EE Times52

    AMD 高管谈台湾 AI 机遇：先进封装潜力大但受制于人才缺口

    AMD GPU 技术与工程高级副总裁 David Wang 在 EE Times 台湾 iTechCon 会议后专访中表示，台湾有能力在制造之外获取更多设计和架构价值，但人才是主要挑战，需要公私部门共同培养具备系统与软件能力的人才。他认为台湾的下一个机遇在先进封装、网络与硅光子，Physical AI 和 AI PC 也是机会，但需要开放标准支持中小企业参与。

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