《近阈值计算：硬件加速芯片的低功耗密码》
近阈值计算（NTC）技术通过将晶体管工作电压降至接近阈值电压，有效降低功耗并提升芯片性能，成为硬件加速芯片领域的研究热点。NTC优化了电路设计、器件选型和系统级协同设计，采用流水线技术和冗余设计提高稳定性和可靠性。尽管面临性能、稳定性和设计复杂性的挑战，NTC为低功耗高性能芯片提供了新方向，推动人工智能、物联网等领域的发展。
《片上网络，如何让硬件加速系统通信“快人一步”》
片上网络（NoC）作为提升硬件加速系统通信效率的核心技术，正逐渐成为科技领域的焦点。它借鉴计算机网络概念，在芯片内构建复杂高效的通信网络，确保各组件间信息快速传递。NoC通过节点和链路组成，采用不同拓扑结构优化性能，如网状、环形等。高效路由算法、流量控制机制及拓扑结构优化是其关键技术，旨在解决带宽瓶颈、延迟等问题，推动人工智能和高性能计算发展。
新手入门：DGL在昇腾上的安装问题
本文介绍了在aarch64架构和Python 3.10环境下安装DGL（Deep Graph Library）的过程。首先通过`uname -a`确认硬件架构，接着使用`python --version`检查Python版本。为确保兼容性，从指定链接下载适合的whl包或通过pip安装dgl。过程中遇到了torchdata版本不兼容的问题，通过降级torchdata至0.7.1版本解决。此外，针对NPU芯片适配，重新安装了与CANN 8.0.RC2兼容的torch和torch_npu组件。最终成功导入dgl包并准备进行模型训练验证。
北京市经开区对首次通过国家级大模型备案一次性奖励100万！
北京市为推动人工智能产业发展，出台了多项政策支持大模型及AI企业。经济技术开发区提供算力服务补贴（最高2000万）、数据集建设支持（最高200万）等；经信局推出算力券补贴（最高200万/年）。海淀区对通用和垂直大模型给予资金补贴（最高1000万）。石景山区则提供算力建设、应用、房租等多方面补贴（最高1000万），并强调智算中心建设。这些政策有效降低了研发成本，促进了技术创新与产业升级，助力北京在全球AI领域领先。
《技术标准：人工智能新质生产力的规范基石与发展灯塔》
在数字化时代，人工智能作为关键驱动力正迅速改变经济社会格局。技术标准在确保AI系统的可靠性与安全性、促进产业协同与互操作性、引导技术创新方向、保障市场公平竞争及推动国际合作等方面发挥着至关重要的作用。它不仅规范了数据安全和算法测试，还通过统一接口和协议实现产品间的无缝对接，为AI的健康发展提供坚实基础。
专访汶生｜或许你没有听过具身智能实训，但是已经有人这样做了
汶生在2023年底创办TsingtaoAI公司之前，就已经深入具身智能高校实训领域和AI人才培养方面。最近一年，汶生带领核心技术团队完成了具身智能高校实训解决方案、AI Agent应用开发实训解决方案和华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优实训方案。这些方案赋能与高校CS/AI专业的实训和企业IT/AI员工的内训，通过前沿技术和实训解决方案的结合，让学习者可以迅速掌握AI/具身智能/智算行业的核心和前沿技术。
登上Nature的AI芯片设计屡遭质疑，谷歌发文反击，Jeff Dean：质疑者连预训练都没做
2020年，谷歌的AlphaChip在Nature上发表并开源，其深度强化学习方法能生成超越人类水平的芯片布局，引发AI在芯片设计领域的研究热潮。然而，ISPD 2023的一篇论文对其性能提出质疑，指出未按Nature论文方法运行、计算资源不足等问题。谷歌DeepMind团队回应，强调AlphaChip已在多代TPU和Alphabet芯片中成功应用，并批驳ISPD论文的主要错误。此外，针对Igor Markov的“元分析”和无根据猜测，谷歌提供了详细的时间线和非机密部署情况，澄清事实并重申AlphaChip的开放性和透明度。