《C++与类脑芯片：开启人工智能硬件新征程》
在人工智能快速发展的背景下，类脑芯片作为模仿人类大脑神经元结构的新型硬件，以其低功耗和高并行处理能力崭露头角。C++凭借其高效执行、强大内存管理和丰富的库支持，在类脑芯片的应用开发中展现出独特优势。二者结合不仅在智能感知、数据处理和机器人控制等领域带来突破，还为未来创新应用如智能诊断、个性化教育等开辟了广阔前景。尽管面临编程复杂性和生态不完善等挑战，但通过学术界、产业界和开源社区的合作，C++与类脑芯片有望推动人工智能迈向新高度。
云超算技术跃进，阿里云牵头制定我国首个云超算国家标准
近日，由阿里云联合中国电子技术标准化研究院主导制定的首个云超算国家标准已完成报批，不久后将正式批准发布。标准规定了云超算服务涉及的云计算基础资源、资源管理、运行和调度等方面的技术要求，为云超算服务产品的设计、实现、应用和选型提供指导，为云超算在HPC应用和用户的大范围采用奠定了基础。
插上U盘后提示格式化怎么解决？4个方法帮你
在使用u盘的时候，很多人都可能遇到过电脑插入U盘后系统弹出提示要求将U盘格式化。面对这个问题，如果U盘里有重要的数据，会让人感到不知所措。今天的内容就和大家一起讨论一下这个问题的原因和解决方法，并提供恢复U盘数据的方法。
转载：【AI系统】AI轻量化与并行策略
本文探讨了AI计算模式对AI芯片设计的重要性，重点分析了轻量化网络模型和大模型分布式并行两大主题。轻量化网络模型通过减少模型参数量和计算量，实现在资源受限设备上的高效部署；大模型分布式并行则通过数据并行和模型并行技术，解决大模型训练中的算力和内存瓶颈，推动AI技术的进一步发展。
转载：【AI系统】关键设计指标
本文介绍了AI芯片的关键设计指标及其与AI计算模式的关系，涵盖计算单位（如OPS、MACs、FLOPs）、关键性能指标（精度、吞吐量、时延、能耗、成本、易用性）及优化策略，通过算术强度和Roofline模型评估AI模型在芯片上的执行性能，旨在帮助理解AI芯片设计的核心考量与性能优化方法。
转载：【AI系统】计算之比特位宽
本文详细介绍了深度学习中模型量化操作及其重要性，重点探讨了比特位宽的概念，包括整数和浮点数的表示方法。文章还分析了不同数据类型（如FP32、FP16、BF16、FP8等）在AI模型中的应用，特别是FP8数据类型在提升计算性能和降低内存占用方面的优势。最后，文章讨论了降低比特位宽对AI芯片性能的影响，强调了在不同应用场景中选择合适数据类型的重要性。
转载：【AI系统】CPU 基础
CPU，即中央处理器，是计算机的核心部件，负责执行指令和控制所有组件。本文从CPU的发展史入手，介绍了从ENIAC到现代CPU的演变，重点讲述了冯·诺依曼架构的形成及其对CPU设计的影响。文章还详细解析了CPU的基本构成，包括算术逻辑单元（ALU）、存储单元（MU）和控制单元（CU），以及它们如何协同工作完成指令的取指、解码、执行和写回过程。此外，文章探讨了CPU的局限性及并行处理架构的引入。