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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 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%。

基于改進AOD-Net的圖像去霧算法

為了更好解決圖像去霧后顏色失真、去霧不徹底和耗時等問題，提出了一種基于改進AOD-Net的圖像去霧算法。首先，在原有的卷積模塊中引入殘差連接，并保留了第二個特征融合層第一層的特征信息，以增強網(wǎng)絡的特征提取能力。其次，在第三個特征融合層后引入注意力模塊，強化霧圖中的關鍵特征信息，抑制無關背景干擾。最后，采用新的復合損失函數(shù)進行訓練。實驗結果表明，改進算法在公共數(shù)據(jù)集上的峰值信噪比提高了3.8 dB，結構相似性達到了93.6%。相較于其他去霧算法，該算法在去霧精度和處理效率方面均表現(xiàn)出色。

發(fā)表于：2024/4/29

基于系統(tǒng)級封裝的RISC-V電路設計與實現(xiàn)

為滿足電子系統(tǒng)在性能、功耗、體積、重量和國產化等方面的需求，設計了一款基于系統(tǒng)級封裝技術的RISC-V電路。該電路以采用自主指令集架構和國內工藝的處理器為核心，并集成了國產外圍電路，實現(xiàn)了一款完全自主創(chuàng)新的、具備常用控制與通信接口的微系統(tǒng)電路。經過測試與驗證，該電路各項功能和性能均達到設計指標，有效地提高了功能密度，很好地滿足了電子系統(tǒng)在小型化、輕量化和低功耗等方面的需求。

發(fā)表于：2024/4/29

一種SSD主控芯片數(shù)據(jù)加解密模塊的設計與驗證

為了增強固態(tài)硬盤（Solid State Disk， SSD）的數(shù)據(jù)安全，介紹了SSD主控芯片中一種滿足《安全芯片密碼檢測準則》二級要求設計的數(shù)據(jù)SM4加解密模塊。另外，為了驗證模塊設計的正確性，介紹了基于通用驗證方法學（Universal Verification Methodology， UVM）設計的自動化驗證平臺，以設計功能點和代碼覆蓋率為衡量指標，數(shù)據(jù)加解密模塊被該驗證平臺較充分地驗證，最終達到片上系統(tǒng)（System on Chip， SoC）的流片交付標準。

發(fā)表于：2024/4/29

TSN時間敏感網(wǎng)絡幀搶占的研究與電路實現(xiàn)

時間敏感網(wǎng)絡（Time Sensitive Network， TSN）是一種新型網(wǎng)絡技術，在傳統(tǒng)的以太網(wǎng)技術基礎上，對關鍵數(shù)據(jù)的實時性、可靠性和安全性方面進行了增強，可滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、醫(yī)療健康等領域的需求。針對TSN中的幀搶占技術進行了研究分析，實現(xiàn)了幀搶占電路。作為TSN網(wǎng)絡交換芯片的重要部分，實現(xiàn)了TSN幀搶占等芯片實現(xiàn)的自主創(chuàng)新，在相關時間敏感領域具有較好的應用價值。

發(fā)表于：2024/4/29

融合蛋白質語言模型與深度神經網(wǎng)絡的植物蛋白質相互作用預測研究

預測植物中的蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）具有重要的生物學意義。同時采用了4種編碼方法及深度神經網(wǎng)絡構建了蛋白質相互作用預測模型。結果表明，提出的融合蛋白質語言模型Ankh與深度神經網(wǎng)絡的方法構建的PPI預測模型性能在3種植物數(shù)據(jù)集上均獲得了最優(yōu)的AUPR和AUC值，Sen及MCC值也均優(yōu)于其他4種蛋白質相互作用預測模型。當模型在水稻、大豆的植物PPI數(shù)據(jù)集上進行測試時，所提出的模型AUPR值分別為0.802 5、0.730 1，AUC值分別為0.956 2、0.950 7。這些優(yōu)異的結果表明，融合蛋白質語言模型Ankh的PPI模型可以作為植物蛋白質相互作用預測的一個有前途的工具。

發(fā)表于：2024/4/29

混合CNN-SVM的心音信號分類算法的研究

針對當前心音信號識別算法檢測精度不佳問題，提出了一種混合卷積神經網(wǎng)絡-支持向量機模型（CNN-SVM）的心音信號分類方法。通過PASCAL挑戰(zhàn)實驗數(shù)據(jù)，整理出正常與不正常兩類心音信號數(shù)據(jù)庫，通過預處理濾波及MFCC、一二階差分特征提取、PCA降維，輸入CNN-SVM模型進行訓練。并從準確率、召回率、特異性、精確率和F分數(shù)5個方面進行性能評估。為了驗證此算法的有效性，將混合CNN-SVM模型與單一SVM、CNN模型分別進行了對比。實驗結果表明，該方法能夠以較高識別率將兩種心音信號區(qū)分開，其平均識別準確率接近于99%，相較于單一CNN方法提高了2.48%，同樣高于單一SVM算法。

發(fā)表于：2024/4/29

CNI集成JPALS能力的進展及展望

衛(wèi)星導航著陸是下一代精密著陸技術的趨勢，其在通信導航識別系統(tǒng)（CNI）中的集成也成為了重要的研究內容。綜述了聯(lián)合精密進近著陸系統(tǒng)（JPALS）的原理與系統(tǒng)結構，分析了國內當前衛(wèi)星導航著陸技術的研究現(xiàn)狀及工程技術基礎，在此基礎上提出了堅持當前綜合化CNI框架下，從JPALS需求論證、系統(tǒng)設計、可擴展性等方面提出了集成JPALS能力的初步工程設想。

發(fā)表于：2024/4/29

2024一季度，硅谷三大廠在服務器上花了360億美元

1 Meta、微軟以及 Alphabet 的財報顯示，三家公司第一季度與 AI 基建相關資本支出超過 360 億美元。 2 Meta 預計 2024 年在 AI 相關方面的資本支出可能達 400 億美元，相當于每季度投入 100 億美元。 3 微軟第一季度的支出為 140 億美元，相當于增長了 22%。 4 谷歌計劃今年每個季度的資本支出約為 120 億美元或更多，其中大部分將用于新建數(shù)據(jù)中心。

發(fā)表于：2024/4/29

中國移動發(fā)布本土首顆400Gbps DPU芯片

中國移動發(fā)布本土首顆400Gbps DPU芯片

發(fā)表于：2024/4/29

曝聯(lián)發(fā)科天璣9400首發(fā)Arm X5超大核

曝聯(lián)發(fā)科天璣9400首發(fā)Arm X5超大核：性能比蘋果A17 Pro更激進

發(fā)表于：2024/4/29