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方宜万强加入OurBMC,共同促进BMC芯片繁荣发展

近日,上海方宜万强微电子有限公司(以下简称 “方宜万强”)签署 CLA(Contributor Liscense Agreement,贡献者许可协议),宣布正式加入OurBMC社区。 方宜万强是一家专注于高端数据中心控制及互联通信芯片设计的集成电路企业,自 2022 年成立以来,始终以解决中国的数据中心内芯片卡脖子问题为己任,以扎实的专业能力和技术平台为中国的核心芯片国产化及创新赋能。方宜万强的业务范围涵盖芯片设计及产业链关键环节,当前重点布局数据中心服务器主板控制芯片,以及面向大算力 AI 服务器的创新型 Chiplet 互联芯片平台。成立至今,公司已获得 “创新型中小企业”、“科技型中小企业”、“国家高新技术企业” 和 “上海市专精特新中小企业” 等多项荣誉。 方宜万强将以加入 OurBMC 社区为契机,积极发挥自身在国产 BMC 芯片方面的优势,积极参与社区技术交流与协作,携手社区成员单位共同推动国产 BMC 技术突破与生态建设,为构建国产 BMC 的繁荣发展和软硬件开源生态贡献力量。 关于OurBMC OurBMC 社区是开发者交流和创新 BMC 开源技术的根社区,社区秉承 ...

AI 处理器全景指南(CPU、GPU、TPU、APU、NPU、IPU、RPU...)

编者按: 当大模型的算力需求呈指数级增长,GPU 还是唯一答案吗?在 AI 硬件军备竞赛愈演愈烈的今天,是否存在更高效、更专精、甚至更具颠覆性的替代方案? 我们今天为大家带来的文章,作者的核心观点是:AI 硬件生态正在迅速多元化,除了广为人知的 CPU、GPU 和 TPU 之外,一系列新兴架构 ------ 如 ASIC、NPU、IPU、FPGA 乃至存内计算与神经形态芯片,正从不同维度重塑 AI 的算力未来。 文章系统梳理了三大经典处理单元(CPU、GPU、TPU)的原理与局限,并深入剖析了包括 Cerebras 晶圆级引擎、AWS Trainium/Inferentia、AMD APU、NPU 在内的专用芯片设计思路;进而拓展至 IPU、RPU、FPGA 等前沿架构,揭示它们如何针对稀疏计算、图神经网络、边缘推理或存算一体等特定场景提供突破性性能。 作者 | Ksenia Se and Alyona Vert 编译 | 岳扬 目录 01 CPU、GPU、TPU -- 三种核心硬件架构 1.1 中央处理单元(Central Processing Unit, CPU) 1.2 图形处理...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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