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谷歌芯片设计网站新上映_谷歌芯片设计网站推荐(2024年11月抢先看)

内容来源：北京东为网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

谷歌芯片设计网站

【「英伟达AI芯片被曝存在过热问题」，Chat GPT推出以来「英伟达股价累涨近1000%」】美媒报道，英伟达新一代Blackwell AI芯片服务器出现过热问题，谷歌、微软等客户担忧。此前该芯片因设计缺陷多次延迟交付。英伟达在AI热潮中市值大增，自ChatGPT推出以来股价涨近1000%。央视财经的微博视频

能设计芯片的AI黑科技来了！就在刚刚，谷歌DeepMind推出名为AlphaChip的AI系统。无论是设计最先进的用于构建AI模型的TPU，还是数据中心的CPU，它在相关的众多领域，都产生了广泛影响。 AlphaChip设计芯片，用的是强化学习的原理。也就是说，芯片布局设计对它来说是一种游戏，就像AlphaGo一样，它在游戏中，学习如何设计出最好的芯片布局。几小时内，它就能生成超出人类水平，或是与人类专家相当的芯片布局了。现在，它已经用于设计多代TPU芯片（TPU v5e、TPU v5p和Trillium）。而且跟人类专家相比，AlphaChip放置的块数越来越多，线长也减少了许多。网页链接

AI技术革新芯片设计，竟让新进制程芯片价格飙升？近年来，AI技术的迅猛发展正在深刻改变着各行各业，其中芯片设计领域尤为显著。谷歌DeepMind团队推出的AlphaChip，凭借其强大的强化学习技术，正在重塑芯片设计的规则。这款革命性的工具不仅大幅缩短了设计周期，还能在极短时间内创造出性能超越人类设计师的芯片布局，为全球芯片行业带来了前所未有的效率提升和成本控制。然而，随着AI在芯片设计领域的广泛应用，新进制程芯片的价格却出现了飞涨的现象。这背后既有AI技术带来的设计成本增加，也有新材料和新工艺把控难度的提升。但不可否认的是，AI技术正在推动芯片设计行业向更高效、更智能的方向发展。龙芯中科等企业的股价涨停，也反映了市场对AI算力芯片和国产芯片概念的热烈追捧。 AI技术正在深刻改变芯片设计行业，让我们共同期待未来更多创新成果的出现。

谷歌的芯片设计模型——AlphaChip，能在数小时内生成超人类水平或相当的芯片布局，而无需花费数周或数月的人类努力。按照 Demis Hassabis 的说法：「训练最先进的芯片设计模型（AlphaChip）-> 使用它来设计更好的 AI 芯片 -> 使用这些芯片来训练更好的模型 -> 以此来设计更好的芯片」，谷歌实现了闭环。 AlphaChip，类似于 AlphaGo 和 AlphaZero，将其芯片布局设计视为一种游戏来对待。从空白网格开始，AlphaChip 一次放置一个电路组件，直到完成放置所有组件。然后根据最终布局的质量进行奖励。一种新颖的“基于边缘”的图神经网络使 AlphaChip 能够学习互联芯片组件之间的关系，并在不同芯片之间泛化，让 AlphaChip 在设计每个布局时都能得到改进。 AlphaChip 自 2020 年发布以来，被用于 Google 的 TPU 的每一代；另外，谷歌的 Arm 通用数据中心 CPU Axion 也使用了 AlphaChip。在外部，联发科也使用了 AlphaChip。

【「谷歌起诉一位印度半导体工程师」HarshitRoy，因其泄露 Pixel 芯片有关机密】据 The Register 今日报道，谷歌上周对一名印度半导体工程师提起诉讼，指控他将与谷歌 Pixel 芯片设计相关的商业机密泄露到网络上。诉讼指控工程师 Harshit Roy 涉嫌“窃取商业机密”。根据领英资料，其自 2020 年起在印度班加罗尔的谷歌工作了近四年，这是他大学毕业后的第一份工作。法院文件显示，Harshit Roy 的职责包括协助设计和开发谷歌 Pixel 设备（包括智能手机、平板和可穿戴设备）使用的下一代系统级芯片（SoC）。谷歌表示，公司在 2023 年 12 月得知 Harshit Roy 收集了公司机密照片，并要求他删除这些照片、提供销毁的证据。然而尽管如此，Harshit Roy 直到 2024 年 3 月才辞职，并前往得克萨斯大学奥斯汀分校攻读博士学位。谷歌还指出，当 Harshit Roy 辞职时，他并未归还公司配发的笔记本电脑，尽管他有义务这么做。离开谷歌后，Harshit Roy 据称开始在 X 平台上发布机密信息，包括被删除的内部文件和 Pixel 处理芯片照片。他还继续在领英上发布谷歌的“未公开内部文件”，并威胁谷歌会公开更多信息。 Harshit Roy 发布的内容包括“记住，帝国会灭亡，你们也会”以及“不要指望我遵守任何保密协议”等言论（IT之家注：Harshit Roy 在 2020 年加入公司时签署了保密协议）。谷歌表示，它曾多次要求删除相关帖子，但 Harshit Roy 未做回应。谷歌表示，公司一直尽力“在不诉诸司法的情况下解决此事”。但这名工程师仍继续泄露机密，谷歌称他在 11 月初泄露了 158 张照片，详细介绍了 SoC 的设计和 Pixel 智能手机的一些问题。谷歌要求赔偿和法院命令禁止 Harshit Roy 进一步泄露机密信息。谷歌还列出了若干被泄露的机密，包括 SoC 的音频、视频处理能力和安全功能等详细信息。这名工程师的动机目前仍不明确。在谷歌工作期间，他曾在社交媒体上表达过对公司不满，称公司对员工不好，并暗示员工应当被解雇。（来源：IT之家）

谷歌G5芯片，对决苹果A系谷歌自研的Tensor G5芯片将在明年的Pixel 10系列手机中首次亮相，这款芯片由台积电代工，采用了最新的InFO POP封装技术，这是业界首个3D晶圆级扇出封装。Tensor G5的设计包括定制的CPU和GPU，显示了谷歌在芯片设计方面的自主创新能力。谷歌与台积电合作开发的这款芯片代号为“LGA（拉古纳海滩）”，采用了台积电的N3E工艺，支持16GB以上的RAM。Tensor G5将完全定制，抛弃了三星的SoC设计，并启用内部开发的新款GPU，以提高SoC的整体性能。业内人士认为，谷歌通过推出Tensor G5并将其应用于Android系统，有望在与苹果公司的竞争中占据有利位置。苹果公司以其自研芯片和iOS系统在市场上占据领先地位，而谷歌现在拥有Tensor G5和Android系统，可以说底牌非常接近。虽然具体的性能数据尚未公布，但可以推测，考虑到谷歌对Tensor G5的高度定制和先进的制造工艺，其性能应该会有显著提升。例如，谷歌之前的Tensor芯片已经展示了在AI模型运行上的优势，比如Tensor芯片的性能比Pixel 5快约80%。因此，可以合理预期Tensor G5在性能上也会有类似的表现。总结来说，谷歌的Tensor G5芯片不仅标志着其在半导体设计领域的重大进步，也预示着其在全球智能手机市场中的竞争力将得到显著提升。通过与台积电的合作，谷歌能够利用最先进的制造技术，以期在未来的技术竞赛中超越对手，尤其是苹果公司。

【「传小米自主设计芯片」料明年量产】彭博引述知情人士称，小米正为其即将推出的智能手机准备一款自主设计的移动芯片，以减少对外国供应商联发科（MediaTek）和高通（Qualcomm）的依赖，该芯片预计2025年开始量产。对于小米而言，这标志着进军另一个前沿领域。但要在智能手机芯片领域取得突破并非易事。英特尔（Intel）和英伟达（Nvidia）未能抢占制高点，小米的同行Oppo未能成功，只有苹果公司和Alphabet旗下谷歌已经成功将其全系列设备转换到自行设计芯片；即便行业领先者三星电子也严重依赖高通的芯片，以获得更高效率和移动连接性。小米发展自己的芯片制造能力，除了有助于造出更具竞争力的移动设备，还有助于打造更智能、互联性能更佳的电动汽车。此外，小米进军芯片领域可能给其芯片代工制造商带来挑战，因为台积电面临美国当局不断加大的压力，要求其限制与中国客户的业务。传小米自主设计芯片料明年量产

【D1net阅闻】英伟达正帮助谷歌设计量子计算处理器；首个国家汽车芯片质检中心落户上海；工信部：新一批400个高水平5G工厂带动总投资超220亿元；传腾讯混元大模型技术负责人刘威离职，腾讯官方暂无回应；李彦宏：大模型赋能科技创新和产业创新，在自动驾驶领域应用广泛； …… 网页链接

近年来，量子计算作为新兴技术的前沿领域，正受到全球科技巨头和科研机构的广泛关注。英伟达作为全球芯片巨头，已经携手谷歌共同探索量子计算领域，这一合作无疑为量子计算的发展注入了新的动力。随着英伟达“Eos超级计算机”在量子芯片仿真、外围控制硬件设计、算法验证以及加速软件工具链等方面的全面融合，量子计算领域正步入快速发展的新阶段。在此背景下，本文将重点关注国内量子计算领域最强的七家公司，它们分别是国盾量子、光迅科技、苏州科达、科大国创、中国长城、科华数据和浩丰科技。

「谷歌AI芯片AI设计」芯片加速AI发展，AI反过来又推动芯片进步？刚刚，谷歌芯片设计算法AlphaChip正式亮相。 DeepMind CEO哈萨比斯调侃：这下闭环了。 “训练最好的芯片设计算法→用它设计更好的AI芯片→用它们训练更好的模型→再设计更好的芯片→……” 要知道，AlphaChip只需几个小时就能生成比肩人类水平的芯片设计图。谷歌目前最强TPU“Trillium”，AlphaChip就参与了设计，而TPU又训练了Gemini、Imagen、Veo等新算法。以及联发科、三星等芯片厂商，也都将其用到了实际生产中。这不，最近处在转型逆风期的英特尔深陷并购风波。于是网友给出主意：要不谷歌把英特尔买了吧。谷歌表示AlphaChip现在不仅速度更快，而且需要的计算资源更少，已经达到人类专家级水平。最新发布中，谷歌还开源了一个预训练版本，这样大家都能用AlphaChip更简易地开发芯片（但也还是自己预训练的效果更好）。围观群众都相当兴奋：这真的是超酷的贡献，对于工程领域很重要。网页链接

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