【AI系统】谷歌 TPU v1-脉动阵列
本文详细分析了谷歌TPU v1的架构与设计，重点介绍了其核心组件如DDR3 DRAM、矩阵乘法单元（MXU）、累加器及控制指令单元，特别是MXU中脉动阵列的工作机制。通过对比TPU v1与CPU、GPU在服务器环境中的表现，展示了TPU v1在提升神经网络计算吞吐量方面的显著优势，尤其是在低延迟和高能效方面。
GenCast：谷歌DeepMind推出的AI气象预测模型
GenCast是由谷歌DeepMind推出的革命性AI气象预测模型，基于扩散模型技术，提供长达15天的全球天气预报。该模型在97.2%的预测任务中超越了全球顶尖的中期天气预报系统ENS，尤其在极端天气事件的预测上表现突出。GenCast能在8分钟内生成预报，显著提高预测效率，并且已经开源，包括代码和模型权重，支持更广泛的天气预报社区和研究。
国产NAS也支持本地部署DeepSeek了：极空间Z423上手
极空间Z423 NAS新增本地部署DeepSeek大模型功能，支持7B和14B两种参数量级模型。本文通过实际测试展示了其性能表现：14B模型运行缓慢，Token输出速度低于每秒10个，而7B模型速度稍快但仍不理想。硬件资源占用高，温度显著上升，风扇噪音增大。作者建议优化交互逻辑、提供局域网接口及更好GPU支持，并预测未来NAS可能加入GPU或NPU以提升推理能力。此功能目前更像战略布局，为后续硬件升级铺垫。
陈恩华 Ai芯片架构
陈恩华AI芯片架构研究成果：融合GEMV三模式（QP_STREAM/F32_PREDECODE/QP_PACKED_TILE）、GEMM(tile)、Attention简化实证及Online Phase在线相位更新，支持NEON加速，精度误差可控，聚焦低功耗高吞吐AI计算。
全面解析 | 大模型时代如何利用弹性计算服务应对大算力挑战
2023年6月20日，阿里云弹性计算团队与智东西公开课联合出品的系列课程「阿里云弹性计算技术公开课」正式播出，阿里云弹性计算产品专家张新涛作为该系列课程首位主讲人，带来了主题为《大模型时代如何应对大算力挑战》的课程分享，本次课程也在阿里云官网、钉钉视频号、阿里云官方视频号、阿里云开发者视频号、阿里云创新中心直播间&视频号等多平台同步播出。
DeepSeek模型MOE结构代码详解
其实在DeepSeek-R1爆火之前，DeepSeek V2在我们行业就已经妇孺皆知了，它独特的MOE结构值得研究一下。这篇文章是基于 @ZOMI酱 的2个视频写的，这2个视频讲的很好，建议大家都学习一下：《MOE终于迎来可视化解读！傻瓜都能看懂MoE核心原理！》和《使用昇腾NPU手撕MoE单机版代码！没想到如此简单！》。
