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2025Q3數(shù)據(jù)中心GPU出貨環(huán)比暴增145%

2025Q3數(shù)據(jù)中心GPU出貨環(huán)比暴增145%

11 月 25 日消息，機構(gòu) Jon Peddie Research (JPR) 當?shù)貢r間昨日表示，根據(jù)其 2025Q3 市場觀察報告，上季度全球數(shù)據(jù)中心 GPU 出貨規(guī)模環(huán)比增幅達 145%，而 PC GPU（含獨顯與核顯）出貨則呈現(xiàn)溫和增長態(tài)勢，環(huán)比 +2.5%、同比 +4%。

英偉達新一代顯卡Feynman首發(fā)將1.6nm工藝

10月30日消息，在前兩天的GTC華盛頓大會上，NVIDIA又發(fā)布了多款重量級AI產(chǎn)品，以Rubin GPU為核心衍生了多款超高性能AI服務器。在這次會議上，NVIDIA也揭示了新一代產(chǎn)品，那就是代號Feynman的GPU，名字來源于美國理論物理學家理查德·費曼，是量子力學大佬，1965年獲得了諾貝爾物理學獎。

發(fā)表于：10/31/2025

傳美光HBM4開發(fā)遇阻量產(chǎn)或?qū)⑼七t

10月30日消息，據(jù)韓國媒體mk.co.kr報道，由于美光（Micron）的HBM4產(chǎn)品仍難以滿足英偉達（NVIDIA）對性能和功耗的要求，導致美光可能需要重新設計HBM4芯片架構(gòu)。如果消息屬實，那么將導致美光HBM4的量產(chǎn)延后長達9 個月，這也意味著其在2026年內(nèi)都將難以實現(xiàn)量產(chǎn)，將錯失英偉達的訂單。

發(fā)表于：10/31/2025

GlobalFoundries宣布投資11億歐元擴大其德國晶圓廠產(chǎn)能

當?shù)貢r間2025年10月28 日，GlobalFoundries（GF）宣布計劃投資11億歐元，以擴大其德國德累斯頓工廠的制造能力。到 2028 年底，這項投資將使產(chǎn)能提高到每年 100 萬片以上，使其成為歐洲同類工廠中最大的。該擴展被稱為 SPRINT 項目，預計將在《歐洲芯片法案》的框架下得到德國聯(lián)邦政府和薩克森州的支持，歐盟預計將在今年晚些時候批準整個計劃。這項投資凸顯了薩克森州作為半導體制造和創(chuàng)新關(guān)鍵中心的作用，并強化了歐洲供應鏈彈性的戰(zhàn)略目標。

發(fā)表于：10/31/2025

我國首個光量子計算機制造工廠將落成

10月30日消息，據(jù)央視財經(jīng)報道，目前量子科技已成為多方研發(fā)的重點方向，產(chǎn)業(yè)正在快速從理論研究向應用場景過渡。

發(fā)表于：10/30/2025

央企510億戰(zhàn)新基金來了重點支持人工智能等

10月29日訊，又一只央企母基金來了。今日，由國務院國資委發(fā)起，委托中國國新設立和管理的中央企業(yè)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項基金在北京啟動。 510億！央企戰(zhàn)新基金來了重點支持人工智能、航空航天等未來產(chǎn)業(yè)

發(fā)表于：10/30/2025

國內(nèi)首個汽車芯片標準驗證平臺投入使用

10 月 29 日消息，據(jù)央視新聞報道，國內(nèi)首個國家級汽車芯片標準驗證中試服務平臺于 10 月 28 日在深圳投入使用，這標志著我國車規(guī)級芯片質(zhì)量驗證與評價能力邁上新臺階。

發(fā)表于：10/29/2025

VESA發(fā)布DisplayPort汽車擴展標準合規(guī)測試規(guī)范模型

VESA重點介紹了其于2025年5月發(fā)布的DP AE合規(guī)測試規(guī)范模型。這一完全可執(zhí)行的Linux C模型包含500多項功能安全與信息安全合規(guī)測試，使芯片制造商能夠基于VESA DP AE標準，構(gòu)建和測試用于汽車顯示器的視頻源（電子控制單元/ECU）、橋接器件（如串行器/解串器）和接收設備（如時序控制器）。

發(fā)表于：10/29/2025

英偉達發(fā)布NVQLink開放系統(tǒng)架構(gòu)

10 月 29 日消息，在華盛頓特區(qū)舉行的英偉達全球技術(shù)大會上，英偉達（NVIDIA）正式發(fā)布了 NVQLink—— 一種開放系統(tǒng)架構(gòu)，旨在將量子處理器直接與基于 GPU 的超級計算機相連接。

發(fā)表于：10/29/2025

基于PoE技術(shù)的多功能可級聯(lián)全向會議麥克風設計與實現(xiàn)

隨著全球化商務環(huán)境的發(fā)展、遠程辦公的普及以及突發(fā)事件可能帶來的不便，社會對在線會議的需求日益增長。為滿足這一需求，設計并實現(xiàn)了一種多功能、可級聯(lián)的全向會議麥克風。該設備采用系統(tǒng)級芯片（SoC）、觸控傳感器和MEMS麥克風，結(jié)合PoE供電技術(shù)，構(gòu)建了一個集音頻采集、數(shù)據(jù)傳輸及多設備級聯(lián)功能于一體的硬件平臺。在算法方面，系統(tǒng)集成了回聲消除與混響抑制等音頻處理技術(shù)，以提升語音質(zhì)量。實驗結(jié)果表明：單個設備可在半徑7 m范圍內(nèi)高效拾音，支持最多4臺設備級聯(lián)，并在大空間環(huán)境下實現(xiàn)穩(wěn)定運行。同時，揚聲器的頻率響應保持在±60dB以內(nèi)；經(jīng)音頻算法處理后，回聲消除效率超過98%，混響抑制比可達94%，滿足會議麥克風的設計要求。

發(fā)表于：10/28/2025

基于CNN-BiLSTM-Attention的工業(yè)數(shù)據(jù)中心IT設備能耗預測模型研究

IT設備的能耗直接影響到工業(yè)數(shù)據(jù)中心的電力消耗，預測IT設備能耗對優(yōu)化能源管理和資源規(guī)劃具有重要意義。然而，由于IT能耗數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)的特點，導致預測精度低。對此，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN、雙向長短期記憶網(wǎng)絡BiLSTM和注意力機制的優(yōu)勢，分別對IT設備能耗的局部特征、數(shù)據(jù)中深層次的關(guān)鍵信息進行提取，并根據(jù)自測IT設備能耗數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于CNN-BiLSTM-Attention的能耗預測模型，該模型的R2、MAE和RMSE分別為0.905 3、0.050 4、0.067 3，相較于現(xiàn)有的LSTM、BiLSTM和CNN-BiLSTM模型均有不同程度的提高，說明該模型可以應用于工業(yè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)IT設備能耗的準確預測。

發(fā)表于：10/28/2025