2022年6月30日，智洋创新与华为在淄博签署合作协议，正式加入昇腾万里合作伙伴计划。

凭借两年之前以490亿美元收购FPGA厂商赛灵思所取得的技术，AMD也正采取最新措施以确保自身在边缘市场上的地位。

美国一个科学家团队希望利用人工智能在极短时间内发现新的钢材替代品。结果，他们发现了三种新的混合物，可用于制作金属玻璃，时间上比以前同类工作快了200倍。

今天，英特尔与QuTech共同在《自然》杂志（Nature）上发表了一篇论文，证明了在高于1开氏度下，能够成功控制“高温”量子位（量子计算的基本单位）。

如今，5G技术日益成熟，对于智能制造发展而言也愈发重要。

通过一种简单而实用的方法帮助 IT 部门实现现代化并为未来铺平道路的经验。

戴尔认为，使用其旧有服务器的客户也应该有机会运行数据处理单元（DPU，又名SmartNIC）。这类设备将网络硬件与充足的计算和存储资源结合起来，可以运行加密等杂务，借此释放CPU核心以更高效地处理关键负载。

如果有人问，当前最火爆的底层技术是什么？区块链将毫无疑问地当选“热点之王”。这一技术的优势与未来的应用前景，吸引着大批的关注者，也吸引着像清华大学经管学院中国金融研究中心这样的研究者。

近日Meta宣布，将使用人工智能解决气候变化问题并开发相应的工程解决方案。其中举措之一为Open Catalyst项目，Meta AI将与卡内基梅隆大学化学工程系合作进行，通过把AI研究人员聚集在一起，有助于设计出新的机器学习模型，用于预测能源储备的新型化学反应。

阿里巴巴开源了320亿参数的大语言模型Qwen1.5-32B，性能略超Mixtral 8×7B MoE，略低于720亿参数的Qwen-1.5-72B。Qwen1.5-32B具有高性价比，显存需求减半，适合更广泛使用。模型在多项评测中表现优秀，特别是在推理和数学方面。支持32K上下文长度，以通义千问的开源协议发布，允许商用。

如果把2023年看成是人工智能在消费者市场独占鳌头的一年，那么2024 年必将是企业级人工智能大刀阔斧迈步向前的一年。

互联网的下半场是什么？部分业界专家认为是“物联网”。和互联网相比，你也许对物联网的感受没那么深切，实际上物联网已经在我们的工作、生活的背后默默发挥着巨大的作用。

数据科学是截至近年来技术领域中最具热度的方向之一。如果您拥有数据科学或者相关专业的工作经验及学位，那么只要大笔一挥、简历一发，一份薪酬可观的职位就会应手而得。

华为即将发布AI固态硬盘，配合统一缓存管理软件，将键值缓存数据从GPU高带宽内存中转移到SSD存储，避免重复计算以提升AI处理速度。该方案采用分层缓存架构，整合GPU内存、CPU内存和SSD存储。华为还将运用XtremeLink技术和SpeedFlex印刷电路板技术。此举旨在解决GPU服务器内存墙问题，帮助中国构建新的AI生态系统。

Embedded+ 还支持系统设计人员从基于 Embedded+ 架构的 ODM 板卡产品生态系统中进行选择,并扩展其产品组合,从而提供最适合客户目标应用的性能和功耗配置。

AI时代，数据驱动不仅降低了成本、提升了效率，也正在重构人类认识和改造世界的方法论。正如高富平教授在《数据经济讲义》中提出的洞见“数据革命本质上是人类社会的认知革命”。

高通公司技术标准副总裁李俨受邀出席，并发表了题为《合力打造智慧工厂 推动5G应用向纵深迈进》的主题演讲，分享了高通在5G技术方面针对工业互联网垂直领域研究的最新进展，以及行业面临的机遇与挑战。

人工智能在医疗保健行业中的应用是一场马拉松，而不是短跑。

最新研究显示，92%的Java用户对Oracle的许可证定价策略变更表示担忧，较去年的82%进一步上升。2023年Oracle将Java SE订阅模式从按用户或处理器收费改为按员工收费，导致成本可能增加2-5倍。81%的用户已经或计划迁移到开源替代方案。专家指出，即使公司只有一名员工使用Oracle Java，整个公司都需要按员工总数付费，这一变化持续推动用户寻求其他解决方案。

以上一系列举措，其实只是NVIDIA赋能中国各行各业创新的“冰山一角”。随着中国“新基建”的推出，5G、AI等新技术不断与行业深入融合，NVIDIA依靠黄氏定律实现AI性能实现逐年翻倍，更好地满足行业的智能应用需求。