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每经记者:可杨 每经编辑:廖丹 丨2026年8月21日 星期五丨 NO.1谷歌牵手迈威尔扩军TPU 近日,据美国半导体设计公司迈威尔科技披露的一份文件,该公司与谷歌就合作开发定制芯片签署了一系列协议。双方的合作包括与TPU(张量处理单元)相关的定制芯片项目,涵盖AI(人工智能)推理加速器、存储控制器、网络接口控制器、内存接口控制器等。这一合作是在谷歌推进AI芯片TPU自研的背景下进行的。 点评:随着最新合作签署,北美AI芯片公司与AI公司之间的合作关系变得更加多元,与合作相关的股权绑定也变得更加错综复杂。而AI芯片的下半场,也已经从算力之争升级为话语权之争。 NO.2全球科技顶会SIGCOMM中国入选论文数占比过半 近日,全球计算机网络领域两大顶尖会议之一SIGCOMM(美国计算机学会数据通信专业组年会)正在美国丹佛召开。今年的SIGCOMM主会共收录109篇论文,其中中国高校院所和企业贡献59篇,继上届之后占比再次超过50%。清华大学、阿里巴巴集团和北京大学组成第一梯队。阿里巴巴集团蝉联全球企业论文入选榜榜首。 点评:中国在网络通信顶会上连续两届论文占比过半,标志着AI基础设施研究已从“跟跑”迈向“领跑”。当网络成为决定智算集群效率的关键底座,谁能定义下一代网络范式,谁就掌握AI时代的“水电公司”。 NO.3海力士发布下一代CPO路线图:将CPO延伸至内存接口 8月20日,SK海力士与弗吉尼亚大学等机构的研究人员在顶级科学期刊《自然·电子学》联合发表论文,系统阐述了共封装光学(CPO)技术在高性能计算与AI领域的发展路线图。这是SK海力士首次在该级别期刊公开其AI互联架构的技术蓝图。文章提出,算力每两年增长3倍,互联带宽却仅增长1.4倍,“带宽墙”成为AI扩展的核心瓶颈。CPO技术被列为突围关键,而更远的愿景是将CPO延伸至内存接口,让多块AI加速器共享同一内存池,提升内存利用效率。 点评:AI算力增速远超互联带宽增长,“带宽墙”已成制约大模型训练效率的硬约束。HBM(高带宽内存)时代,存储产业链价值正在重新分配,掌握光互连核心技术的厂商将主导下一代AI算力底座。 免责声明:本文内容与数据仅供参考,不构成投资建议,使用前请核实。据此操作,风险自担。 |
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