11:55IT之家(博客/媒体)精选72°根据泄露的 SemiAnalysis 报告,谷歌正与 AMD 合作开发第十代 TPU 项目。这可能是 AMD 首个定制 AI ASIC 项目,谷歌希望利用 AMD 的先进封装与 SoC IP 阵容。谷歌正开发单一封装内同时集成 TPU 和 CPU 的 SoC,以应对强化学习工作负载需求。谷歌的 AI ASIC 合作伙伴已包括博通、联发科等公司,此次合作进一步扩展了其芯片设计生态。行业GoogleAMDTPU v10推荐理由:谷歌找上AMD合作开发TPU v10,这可能是AMD首个AI ASIC项目,谷歌芯片生态又添新伙伴。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Google
23:29IT之家(博客/媒体)Anthropic正在扩大内部芯片设计团队,计划开发自研ASIC芯片。负责芯片设计强化学习的研究工程师岗位年薪最高达85万美元,而实际负责ASIC设计的硅工程师岗位薪资约为32万至48.5万美元,两者技能要求高度重合。此前月之暗面推出的Kimi K3模型曾在48小时内完成一款4mm²模拟芯片设计,采用Nangate 45nm工艺库,解码吞吐量超8700 tokens/s。Anthropic尚未公布首款自研ASIC芯片的规格、合作方或发布时间。行业AnthropicClaudeASIC10 个信源在谈事件专题推荐理由:Anthropic造芯片给搞AI训练的工程师开85万美元,比实际造芯片的还高,这就是用AI设计AI芯片的现状。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Anthropic
10:44Latent.Space@latentspacepod作者在 @swyx 播客上复盘两个月前的争议言论,坚持认为 megakernels 已死。他的理由是内核复杂度太高,没有推理服务商会在生产中用 67k 行手工融合前向传播内核。他认为 GPU 内核优化是最适合强化学习的任务,AI 代理用 ncu CLI 和 MCP 就能自动调优。他还预测数据中心 Transformer 推理 ASIC 因架构未收敛而失败,NVIDIA 的护城河在于 HBM 容量带宽和软件工具链。行业megakernelsNVIDIAASIC9 个信源在谈事件专题推荐理由:一个工程师复盘自己的神预言:megakernels和推理ASIC都没戏,GPU调优会被RL接管,NVIDIA靠软件和HBM赢。原文稍后读已读值得跟进有用关注 megakernels
09:17IT之家(博客/媒体)据彭博社报道,高通与字节跳动已达成AI ASIC芯片合作协议,字节跳动将向高通采购数百万颗定制芯片,用于支持其AI服务的算力需求。这笔交易还将帮助字节跳动将内部芯片设计转化为生产就绪的半导体。高通此前表示将在今年向某超大规模云服务商交付首款ASIC,分析师指出字节跳动和亚马逊是其ASIC设计服务客户。行业高通字节跳动ASIC推荐理由:AI算力需求激增,字节跳动选择高通定制芯片而非自研量产,说明ASIC定制模式正成为大厂降本增效的关键路径。做AI基础设施或芯片采购的团队值得关注这一合作动向。原文稍后读已读值得跟进有用关注 高通