ChatGPT能设计芯片了 ChatGPT设计图案

本文目录一览：

• 1、美股最大IPO!「芯片设计巨头」Arm正式申请上市,估值640亿美元,中国成...
• 2、为什么AI计算一定要用GPU?
• 3、清华ChatGLM底层原理详解——ChatGPT国内最强开源平替,单卡可运行...
• 4、定制芯片市场,被巨头瞄准了

美股最大IPO!「芯片设计巨头」Arm正式申请上市,估值640亿美元,中国成...

全球芯片设计巨头Arm今日正式向美国证监会提交了上市申请，目标可能成为自Rivian以来的最大美股IPO，估值高达640亿美元。Arm不直接生产芯片，而是为苹果、高通等企业提供设计服务，其电路设计已广泛应用于数十亿电子设备中。

北京时间9月14日早间，美国芯片巨头英伟达与日本软银集团旗下Arm公司分别发表声明，宣布英伟达将以400亿美元(约2732亿人民币)收购Arm，该交易预计将在18个月内完成，并且需要得到英国、中国、欧盟和美国的监管批准。

近日，软银投资的在线家庭保险提供商Lemonade在纽交所上市，上市首日股价暴涨了139%。

为什么AI计算一定要用GPU?

1、AI使用GPU而不是CPU主要是因为GPU在并行计算能力、内存带宽与容量、硬件加速库支持以及效率提升等方面具有显著优势。首先，GPU拥有成千上万个流处理器核心，可以同时处理大量简单计算，非常适合执行AI中的并行计算任务，如矩阵乘法、卷积运算等。

2、AI训练过程要求同时对大量数据样本执行相同操作，这正是GPU并行处理能力大显身手的领域。GPU架构设计使其能够高效执行大量并行计算，这正是AI训练所需的关键特性。然而，GPU在AI领域的应用成本相对较高，尤其是构建大规模AI模型时，高昂的硬件投资成为一大挑战。

3、CPU作为计算机的核心，执行运算和逻辑判断，而GPU专为图形处理设计，通过并行计算显著提高效率。GPU具有数千甚至上万个内核，每个内核简化为简化版CPU，具备整数和浮点运算能力，特别适合处理大规模数据集的并行任务。

4、此外，GPU还可以应用于自动驾驶、医疗影像分析、金融风控等领域。然而，不同应用场景对GPU性能的要求不同，因此在选择GPU时需考虑计算能力、功耗和应用领域等因素，以根据任务类型选择最合适的GPU并进行优化。

5、简而言之，CPU在顺序处理方面更擅长，而GPU在并行处理方面有显著优势。GPU能同时执行多项任务，如同货车一次可以运送更多货物，而CPU则如同跑车，一次只能运送少量货物。在AI领域，GPU的高并行处理能力使得它成为处理大规模数据的理想选择，特别是在深度学习和图像处理等任务中。

6、ai算力看重gpu而不是cpu的原因如下： 并行计算能力：GPU（图形处理单元）相对于CPU（中央处理单元）在并行计算方面具有显著优势。AI计算通常涉及大量的矩阵运算和并行计算任务，而GPU设计用于高效处理这些任务。GPU拥有更多的核心和线程，可以同时执行更多的计算操作，提供更快速和高效的并行计算能力。

清华ChatGLM底层原理详解——ChatGPT国内最强开源平替,单卡可运行...

ChatGLM-6B，由清华大学开发的开源对话语言模型，基于General Language Model (GLM)架构，拥有62亿参数，支持中英双语对话。相较于OpenAI的GPT系列及Anthropic的Claude等，虽未开源，但ChatGLM-6B通过约1T标识符的双语训练，加之监督微调、反馈自助、强化学习等技术，已能生成与人类偏好相匹配的

定制芯片市场,被巨头瞄准了

新部门由Dina McKinney领导，她曾负责AMD CPU设计和Marvell基础设施处理器项目。团队将针对云计算、5G电信、游戏、汽车等领域设计定制芯片。英伟达为何下场定制芯片？主要原因有两个：一是占领新市场，数据中心定制芯片市场增长迅速；二是抵御替代风险，云计算大厂已研发自家芯片。

而博通和Marvell作为定制芯片领域的先驱，已经与谷歌、亚马逊等公司建立了紧密的合作关系，为他们定制芯片。

众所周知，智能手机行业集成芯片供应基本由高通、苹果、三星、海思麒麟、联发科这些半导体巨头公司完成，但三星电子外，其它芯片制造商更多担任芯片设计工作，实际制造部分通常交给台积电这类第三方代工公司完成。

NVIDIA为中国的定制芯片在市场上引发关注，性能显著下降却价格未减，业界感叹其对中国市场的不舍。定制的A800、H800芯片仅具备高端芯片两成性能，而更低价的H20系列芯片性能再减一成，锁住超频功能，价格却与高端芯片相近。NVIDIA通过此策略，变废为宝，将瑕疵品以高价售予中国企业。

据ABI Research调查数据预估，2024年全球云端AI芯片市场规模高达100亿美元，而目前绝大部分市场份额被英伟达占据。一方面，是芯片市场的巨大市场规模吸引了互联网大厂的目光，加之当下的“缺芯潮”以及“卡脖子”威胁，互联网大厂不得不造芯。