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2026-08-21
近日，3D存算一体芯片领军企业谦合益邦宣布，其自主研发的全球首款4层3D DRAM堆叠存算一体芯片成功回片并点亮，标志着4层3D DRAM堆叠存算一体芯片从技术验证正式迈入工程落地阶段。该芯片采用谦合益邦自研的全新三维集成原生计算架构与3D DRAM堆叠技术，在全球范围内首次实现4层芯片在垂直方向的高密度集成，将计算单元与存储单元在三维空间中深度融合，从根本上突破了传统平面架构下计算与存储分离带来
（文/赖家琪 编辑/吕栋）当地时间8月20日，英伟达否认了其计划在今年年底前向中国客户推出一款定制版“语言处理单元”（LPU）的消息。该公司发言人对英国路透社回应说，“关于英伟达LPU的报道有误。目前，我们在中国市场没有LPU销售，也没有针对中国市场的LPU产品路线图”。受美国出口管制和中国国产替代双重挤压，英伟达在中国人工智能（AI）芯片市场的份额持续萎缩。今年以来，一直有消息传说英伟达正准备推
随着美国财政部“救市”效果消退，隔夜美股市场全线大跌。美东时间8月20日，美股三大指数全线杀跌，截至收盘，道指大跌1.32%，纳指跌1%，标普500指数跌0.87%。大型科技股集体下挫，SpaceX大跌超4%，亚马逊跌超2%，苹果、谷歌、特斯拉跌超1%，英伟达、微软、Meta均小幅收跌。消息面上，超大规模数据中心利差再次大幅扩大，高盛超大规模数据中心债券的利差现在几乎回到了7月份“恐慌性”利差扩大
近日，第一财经记者获悉，极氪7GT海外车型搭载基于地平线征程6M芯片打造的智能驾驶方案，随整车进入欧洲16国市场。这款起售价45990欧元的猎装轿跑，智驾方案由博世基于地平线征程6M开发，所以此次地平线智驾芯片并非独立出海，而是搭载在博世的方案里，随极氪7GT一同进入海外市场。得益于过去多年中国汽车出口大幅增长的契机，不止地平线，多家中国智驾芯片公司均选择了相同的出海路径：自研芯片打底，联合博世、
美东时间8月20日，美股三大指数集体收跌，银行板块跌幅居前。截至收盘，道琼斯工业平均指数跌1.32%，跌超700点，报52759.21点；纳斯达克综合指数跌1.00%，报26067.17点；标普500指数跌0.87%，报7641.16点。尽管美国财政部前一天宣布采取非同寻常的债务回购行动，但美国国债收益率周四继续走高，引发了人们对借贷成本上升将对股市造成影响的担忧。盘面上，大型科技股普遍走弱，万得
数据稀缺性：模拟芯片设计的隐形枷锁很多人以为，模拟芯片的性能提升仅依赖工艺节点的推进或架构创新，其实不然。在先进制程逼近物理极限的当下，数据获取的稀缺性已成为制约设计优化的关键瓶颈。当测试向量覆盖不足、工艺角数据缺失时，传统设计方法论的失效速度远超预期——这并非危言耸听，而是当前行业面临的真实挑战。“没有更多数据了”的底层逻辑模拟芯片的设计验证依赖海量工艺角数据与极端场景测试向量。以高性能ADC（
财联社8月20日讯（记者 王碧微）今年上半年，各类芯片产能紧张、价格飙涨，在此背景下，上游设备厂商业绩也纷纷大涨。新益昌（688383.SH）今日晚间发布的公告显示，上半年其归母净利润同比增长1706.7%，引起市场广泛关注。此外，拓荆科技（688072.SH）、中微公司（688012.SH）等多家半导体设备公司上半年业绩均涨幅惊人，拓荆科技归母净利润涨幅亦超十倍。新益昌能够取得超17倍的业绩增幅
本文转自：深圳商报在国家超级计算太原中心，机组用全浸没液冷技术降温。新华社发深圳商报首席记者 王海荣英伟达、AMD、谷歌等龙头企业的AI芯片持续迭代，正大幅推升液冷需求，推动液冷散热成为高端AI基础设施的标准配置，并迸发出全球AI基础设施建设投资新周期的新机遇。液冷散热成高端AI基础设施标配市场研究机构TrendForce集邦咨询8月17日发布的AI服务器产业研究报告指出，在AI基础设施的建设浪潮
当数据天花板撞上设计边界：模拟芯片的“数据荒”困局很多人以为，模拟芯片设计依赖的是经验积累与工艺迭代，数据量并非关键变量。其实不然——在先进制程逼近物理极限的当下，数据获取成本正以指数级攀升。某头部Fabless企业去年在12英寸晶圆厂流片验证时发现，传统EDA工具生成的测试向量集已无法覆盖0.1%的工艺角偏差，而每增加1组极端条件测试，成本就飙升37%。这直接导致其高压BCD工艺的电源管理芯片良
如何高效、低功耗地完成视觉信息的同步获取与词元化，是当前物理人工智能（AI）硬件领域亟须解决的关键难题。国际学术期刊《自然·传感》19日发表了南京大学教授缪峰、梁世军团队联合新加坡国立大学团队的最新成果：研制出能够直接将光转换为词元的超低功耗新型智能视觉传感器芯片“光语芯”。该芯片生成的词元可直接输入编码器，实现图像识别。复杂环境下物理AI的自主感知、推理与决策能力，高度依赖于边缘端设备高效运行视
数据荒漠中的信号孤岛：一个被忽视的底层矛盾很多人以为，模拟芯片的性能瓶颈仅存在于制程工艺或材料科学，其实不然。当系统级应用（如自动驾驶域控制器、5G基站射频前端）对信号处理精度提出亚微秒级要求时，一个更隐蔽的制约因素开始浮现：数据获取的物理极限。这并非简单的采样率问题，而是涉及热噪声、量子涨落与信噪比衰减的复合型约束——当传感器输出信号的信噪比低于6dB时，继续提升ADC分辨率已无实际意义，这便是
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