《解锁AI芯片新境界：提升专用人工智能芯片通用性与灵活性的热点技术》
在人工智能快速发展的背景下，专用AI芯片虽在特定任务上表现出色，但提升其通用性和灵活性成为关键。热点技术包括：可重构架构（如FPGA），支持动态调整硬件结构；混合精度计算，根据任务需求调整计算精度；多模态处理，融合视觉、语音等数据；软件定义硬件，通过编程实现功能灵活配置；硬件虚拟化，将物理资源虚拟化为多个独立逻辑单元；异构集成，结合CPU、GPU、NPU等单元协同工作。这些技术共同推动AI芯片的广泛应用和性能提升。
《探秘AI绿色计算：降低人工智能硬件能耗的热点技术》
在人工智能快速发展的背景下，硬件能耗问题日益突出。为实现绿色计算，降低能耗成为关键课题。新型硬件架构如CRAM、自旋电子器件和量子计算硬件，以及优化的低功耗芯片设计、3D集成技术和液冷散热技术等，正崭露头角。同时，硬件与软件协同优化，通过模型压缩、算法适配等手段，进一步提升能效。这些技术将推动AI向更绿色、高效的方向发展，助力应对全球气候变化。
DeepSeek-R1论文细节时间线梳理
中国AI初创公司DeepSeek发布了大语言模型R1，该模型在推理任务上媲美OpenAI的ChatGPT，且训练成本仅600万美元。DeepSeek由杭州对冲基金High-Flyer支持，总部位于杭州和北京。R1基于V3-Base，使用监督微调和强化学习训练，针对硬件限制进行了优化。模型在多语言处理、推理风格等方面表现出色，但存在一些局限性，如法语表现欠佳、偶尔切换语言等。DeepSeek的创新技术包括FP8量化、多头潜在注意力和蒸馏方法，引发了广泛关注和讨论。开源社区正积极尝试复现其结果，但面临训练数据和代码未公开的挑战。DeepSeek的低成本高效训练策略为AI领域带来了新的思考方向。
使用Ollama和Botnow本地部署DeepSeek R1模型的对比分析
本文详细对比了使用Ollama和Botnow两种方式在本地运行DeepSeek R1等开源大模型的不同。通过Ollama，用户可以在个人电脑（如MacBook Pro）上快速部署和测试模型；而Botnow则提供了企业级的API接入和本地部署方案，支持更复杂的应用场景。具体步骤包括环境准备、模型下载与运行、图形化界面操作等，帮助用户选择最适合自己的方式体验大模型的强大功能。
《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。