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全部模型产品行业论文技巧
标签:存储芯片×
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月8日
09:00
09:00rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
精选76°
SK hynix 与 NVIDIA 宣布建立多年存储合作伙伴关系,共同开发用于下一代 AI 工厂的芯片。合作涵盖 NVIDIA Vera Rubin AI 超级计算机、Vera CPU、RTX Spark 驱动的 PC 和 Jetson Thor 平台的内存。SK hynix 将利用 NVIDIA 的 CUDA-X、PhysicsNeMo、Omniverse 等工具加速芯片设计、半导体仿真和工厂数字孪生。这一合作标志着存储芯片设计不再滞后于 GPU,而是需要提前数年进行协同设计和制造规划。同时,AI 技术也被引入芯片制造本身,用于加速半导体物理、光刻等工程流程。
行业NVIDIASK hynixAI 硬件存储芯片数字孪生

推荐理由:AI 硬件供应链正在重构,存储与计算芯片的协同设计成为关键。做 AI 基础设施、芯片设计或半导体制造的团队,值得关注这一合作如何改变未来 AI 工厂的构建方式。
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6月4日
09:27
09:27IT之家(博客/媒体)
精选
据韩媒报道,SK海力士计划在大连二厂建设约250层的FG(浮栅)结构3D NAND产线。目前主流闪存原厂均采用CT(电荷阱)结构,SK海力士通过收购英特尔闪存业务保留了FG技术。公司已完成200层以上FG NAND研发,计划2026年Q3建设中试线,2027年H2实现量产。FG结构更适合QLC NAND,而AI推理工作负载对读取密集型QLC SSD需求旺盛,此举将巩固其在AI存储市场的竞争力。
行业SK海力士FG NANDQLCAI推理存储芯片

推荐理由:SK海力士押注FG NAND路线,直接服务于AI推理对高容量QLC SSD的爆发需求,做AI基础设施或存储方案的团队值得关注这一技术动向。
原文
6月1日
00:09
AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?
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