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可编程光子处理器凭借光在空间、频率和时间维度的固有并行性,实现了大规模并行计算与低能耗的完美结合,在机器学习张量处理和光通信领域展现出巨大潜力,成为...
本工作是初创公司Aloe Semiconductors发表在今年ofc会上的pdp论文,该工作实现了一款基于硅光子(SiPh)单片集成的425-Gb...
在互联网数据流量激增与大模型快速发展的驱动下,数据中心基础设施面临着严峻的成本与能耗压力。为解决数据传输的能效瓶颈,光互连技术已在数据中心广泛应用,...
在AI技术飞速普及、计算需求呈指数级增长的当下,算力规模与能耗约束、传统计算架构的性能极限已成为行业发展的核心瓶颈。NTT凭借其多年的光学通信技术积...
在AI与高性能计算(HPC)向更深层次、更复杂场景演进的今天,算力与延迟的矛盾日益凸显。Cerebras Systems自2016年成立以来,始终专...
在人工智能浪潮的推动下,数据中心架构正经历从单机箱CPU+GPU模式向机架/行级XPU中心化、IO小芯片化的深刻转型。PCIe(PCI Expre...
在CMOS图像传感器行业中,双光电二极管(PD)像素因能从每个像素中获取相位检测自动对焦(PDAF)信息而被广泛应用。然而,在像素间距微缩过程中,双...
在光通信、数据中心、量子光学及生物医学等领域,硅光子(SiP)技术已发展为极具影响力的集成光学平台。然而,硅光子芯片的微型化特性与先进光网络中尺寸约...
随着AI与HPC(高性能计算)集群规模持续扩张,数据中心正面临前所未有的热管理与功耗挑战。GPU热设计功耗(TDP)呈指数级增长,即将突破2500W...
在 超算大会SC 25上的第五届国际高性能计算资源解耦研讨会(5th International Workshop on RESource DISa...
AI技术的爆发式增长正推动数据中心向超大规模、高算力、低功耗方向急速演进,传统电互连的带宽瓶颈与功耗问题日益凸显,光子技术成为突破数据中心互联容量的...
随着大规模人工智能模型的快速发展,数据中心服务器间的光互连数据流量呈爆发式增长,传统电开关依赖的光-电-光(O-E-O)转换过程带来了显著的能耗...
近年来生成式 AI 的突然崛起,推动全球超大规模 AI 集群以前所未有的速度部署。随着摩尔定律放缓,性能提升只能通过并行计算实现,这使得数据处理和...
在高性能计算与数据中心系统中,电互连的物理与热限制日益凸显,光互连已成为支撑高带宽传输的核心方案。硅光子学凭借其可扩展性与CMOS工艺兼容性,被公认...
在大规模数据中心网络与机器学习超算的核心架构中,交换机承担着信息从源到目的地的关键传输使命。当前主流的大型数据网络多基于电分组交换机(EPS)与固定Clos拓...
在ECOC 2025大会上,SMART Photonics高级产品经理Michiel Boermans分享了题为“Enabling InP PICs...
在人工智能深度学习飞速发展的今天,支撑海量可训练参数的深度神经网络对硬件算力提出了极致要求——理想状态下,它需要具备统一内存的巨型GPU作为算力核...
AI/ML网络的核心诉求集中在高密度互连与低功耗运行两大维度。一方面,并行化训练要求GPU集群间实现海量数据的高速传输,机架内、机架间(行内)、园区...
本文章搬运自American University in Cairo机械工程系副教授Omar Abdelazizhe报告 ,Omar Abdelaz...
在AI大模型训练需求呈指数级增长的今天,数据中心的算力与功耗正逼近极限——据预测,到本十年末,AI工作负载的训练功耗需求可能激增200倍。传统数据中...
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