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MI300
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3D AI芯片：架构多样，目标统一，提升性能
人工智能芯片市场对3D堆叠技术的需求激增，这源于AI代理对更大内存容量、更高带宽和更高数据效率日益增长的需求。尽管各公司采用了不同的“3D堆叠”方法，但这些解决方案解决了不同的问题，并面临不同的验证标准。一些公司专注于重新聚合逻辑芯片和扩展内存，类似于海外的做法；而另一些公司，特别是国内的中国公司，则专注于逻辑和内存单元的垂直集成。这种战略分歧部分是由于制造限制以及在架构和封装层面进行创新的愿望，以弥补先进工艺节点和高带宽内存的不足。…
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llama.cpp 更新 B9387 通过 MFMA 增强了 AMD ROCm 支持
llama.cpp 项目发布了更新 B9387，其中包含对 AMD ROCm 支持的重大改进。此次更新特别启用了 MFMA（矩阵乘加）运算，但目前仅限于 AMD 的 CDNA 数据中心卡，包括 MI100、MI200 和 MI300 系列。鼓励用户分享使用此新版本的初步性能结果。
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NVIDIA 推动电信和机器人领域的自主 AI 代理，面临芯片竞争
NVIDIA 正在推进包括电信和机器人等多个行业的自主 AI 代理的开发。在电信行业，NVIDIA 正与 SoftBank Corp. 和 AdaptKey 等公司合作，创建能够自主管理网络、客户服务和运营的 AI 代理，并利用合成数据来保护隐私和安全。对于机器人领域，NVIDIA 的 ENPIRE 项目展示了能够自学复杂物理任务（例如安装 GPU）的 AI 代理，目标是实现自给自足的研究环境。该公司还与 Databricks 和 C…