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Graphcore 計劃在2017年推出其智能芯片，這款芯片的應用范圍十分廣泛，包括無人駕駛卡車、云計算、處理機器學習技術，等等。 事實上，有了高性能芯片的支持，就能利用海量數據來訓練人工智能系統。據 Graphcore 公司透露，他們的處理器比市場上現有解決方案好一百倍，不僅能夠快速支持人工智能系統學習，而且能耗也不高。

百度飛槳在Graphcore IPU上實現訓練與推理全面支持
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Graphcore攜手Supermicro，使用Supermicro Ultra服務器擴充IPU-POD配置選項的舉措，為機器學習和人工智能領域帶來了顯著的性能提升和靈活性。以下是對這一合作的詳細解析：一、合作背景與目的Graphcore和Supermicro在硬件領域的合作，旨在為用戶提供更廣泛的硬件選擇，并提供根據特定工作負載要求優化......
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2021-04-09
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e絡盟確實新增了DFRobot系列單板機和電子開發工具套件，以下是對該系列產品的詳細介紹：一、背景介紹DFRobot是全球領先的易用型機器人和開源硬件制造商，致力于為各種電子開發項目提供基本構建塊，從而幫助創新者簡化設計流程并加快產品上市速度。安富利旗下全球電子元器件產品與解決方案分銷商e絡盟宣布新增DFRobot系列產品，進一步擴大其市......
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針對“產業鏈人士：代工商已在為汽車芯片擴大產能，但最快Q3才有產出”這一消息，以下是對其背景、現狀及影響的詳細分析：一、背景近年來，全球汽車芯片供應持續緊張，大眾、豐田、福特等眾多知名汽車廠商都受到了不同程度的影響。由于芯片短缺，部分汽車廠商不得不調整生產計劃，甚至面臨停工待料的困境。這一背景促使芯片代工商開始積極擴大汽車芯片的產能，以緩......
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Graphcore IPU-M2000在首個benchmark測試中顯著優于GPU
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Graphcore IPU-M2000在首個benchmark測試中確實顯著優于GPU，以下是對這一結論的詳細分析：一、測試背景與目的Graphcore為其最新的AI計算系統——IPU-M2000和縱向擴展的IPU-POD64發布了第一套性能benchmark。這次測試的目的是評估IPU-M2000和IPU-POD64在各種流行模型中的訓......
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一、背景與行業意義AI算力生態的碎片化挑戰接口標準不統一：不同AI芯片廠商（如NVIDIA、AMD、Graphcore）的硬件接口、軟件棧和優化工具差異巨大，導致模型遷移成本高（如從CUDA遷移至其他框架需重寫60%以上代碼）。云服務兼容性差：企業需為不同云平臺（如阿里云、AWS、Azure）定制AI應用，開發周期延長3-6個月。資源利用......
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