可持续智能未来:在芯片上“操纵光”,迈向高维算力
我们与长江学者、上海交通大学特聘教授、上海交通大学光科学与技术研究所所长、集成量子信息技术研究中心(IQIT)主任、无锡光子芯片研究院(CHIPX)院长金贤敏教授深入聊了聊,在这个算力和能源消耗需求爆炸式增长、电子芯片逼近物理极限的当下,如何以可以承受的能耗代价,获得可持续增长的算力,从而实现真正意义上的可持续智能?
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我们与长江学者、上海交通大学特聘教授、上海交通大学光科学与技术研究所所长、集成量子信息技术研究中心(IQIT)主任、无锡光子芯片研究院(CHIPX)院长金贤敏教授深入聊了聊,在这个算力和能源消耗需求爆炸式增长、电子芯片逼近物理极限的当下,如何以可以承受的能耗代价,获得可持续增长的算力,从而实现真正意义上的可持续智能?
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当下技术周期的“顶流”无疑是人工智能(AI)。而我们正在亲历一个新的黎明——AI从云端下沉到边缘,在每一台终端设备上睁开“眼睛”,并在工业物联网、智能家居、自动驾驶等众多应用场景中部署落地。
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服务机器人是一种以满足人类生活、工作需求为核心,通过自主或半自主方式提供服务的智能机器人,与工业机器人专注于生产制造不同,其核心价值在于替代或辅助人类完成非生产性服务任务。
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人机交互的概念可以追溯到工业革命时期,在当时机器开始取代人类劳动。然而,直到20世纪中叶,人机交互领域才受到广泛关注。人机界面(HMI)是人与机器之间交互的关键点,形成了用户可以控制复杂系统并与之交互的门户。
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纵观整个芯片发展,算力和功耗是永恒的话题,哪怕是逼近物理极限,也要再进一步。疯狂的技术大拿们,为了让电子世界更加科幻,也在日夜创造奇迹。
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算力是数字经济的核心生产力,而绿色是算力可持续发展的必由之路。亚太地区作为全球算力增长核心,正在经历一场从“追求算力规模”到“追求算力质量”的转型——这场转型,不仅是技术的革新,更是发展理念的升级。
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AI的爆发带来前所未有的算力浪潮,也让全球电力系统承受巨大压力。亚太作为数字经济最活跃的地区,正成为绿色算力革命的主战场。本文将从能源、技术与生态三重视角,解析AI数据中心如何在算力、功耗与可持续之间找到平衡,走上强大且绿色的发展之路。
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随着自动化技术的颠覆性突破,人工智能的加速发展使得“人机结合”的制造环境正逐步变为现实。
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试想一下,将人类工人、机器人和智能体系统与设备集成入一个工厂数字孪生之中,在一个数字的虚拟世界中,迭代一座智慧工厂的流程和体验,将激发出哪些超越自动化的新潜能?
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智能边缘技术融合边缘计算、物联网设备和人工智能,实现更快的数据分析、更优的云端利用以及更高的系统可靠性。探索 Mouser 提供的传感器、处理器、AI 加速器等全方位产品组合,助力工程师打造更智能、安全、节能的应用
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随着物联网装置的普及、5G技术的推动以及技术融合、行业应用深化、算力提升与成本降低、以及各种因素共同推动了边缘AI的发展。为支持边缘AI以及机器学习的应用与发展趋势,贸泽电子联合国际知名制造商,Analog Devices、NXP、Silicon Labs、Amphenol、Vicor等五家供应商,从算力、神经网络、供电架构变化、高速信号连接等不同角度,阐述了各自特色方案以及最新的科技成果。
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随着物联网装置的普及、5G技术的推动以及技术融合、行业应用深化、算力提升与成本降低、以及各种因素共同推动了边缘AI的发展。为支持边缘AI以及机器学习的应用与发展趋势,贸泽电子联合国际知名制造商,Analog Devices、NXP、Silicon Labs、Amphenol、Vicor等五家供应商,从算力、神经网络、供电架构变化、高速信号连接等不同角度,阐述了各自特色方案以及最新的科技成果。
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“时势造英雄”,在技术领域同样如此。而好的产品和应用、好的公司,一定是被一个技术周期里最主流的趋势赋能的。而应用端的繁荣,势必将反过来影响产业链整体的生产和供需模式。AI重塑产业的故事正式开启了。
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从早期的通用CPU到专用于并行计算的GPU,再到如今专为AI场景设计的定制化ASIC和FPGA芯片,AI芯片逐渐成为决定人工智能应用性能和效率的关键因素。随着生成式AI和大模型的快速发展,AI芯片的设计趋势正朝着多芯片更高的场景化和定制化方向发展。
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生成式AI不但推动了智能硬件的创新,并引发了贯穿制造、供应链和终端市场对的多米诺骨牌效应——从数据采集到系统集成再到商业模式的转型,整个行业正经历一场由内而外的深刻变革。
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逐浪AI大潮已经不再只是停留在概念层面,而是全方位的生态落地并扩散渗透到各个产业领域加速“智变”。
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“AI+6G”将突破5G“万物互联”的框架,走向真正的万物智联。
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BCI需要复杂的工程设计以及关注安全性和舒适性。
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尽管摩尔定律何时“寿终正寝”业界尚无定论,为摩尔定律续命的尝试,早已从各个层面展开多年。从非硅基半导体到量子与光子计算,它们有多少潜力可以延续或拓展摩尔定律?
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随着光子芯片、波导、光子晶体等关键技术的不断发展,光学计算正逐步从概念走向实际应用。在未来,它有望在人工智能、通信、数据中心等多个领域中发挥至关重要的作用。
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