国内首家光量子计算公司图灵量子完成数亿元Pre-A轮融资
2024-06-0111月10日，国内首家光量子计算公司图灵量子宣布完成数亿元Pre-A轮融资，由君联资本领投，中芯聚源、琥珀资本、交大菡源基金等资方跟投。 本轮融资将主要用于可编程光量子芯片的研发和流片，以及量子算法的商业化落地。此前，联想之星曾领投图灵量子天使轮。 图灵量子由上海交通大学教授金贤敏2021年2月创立，主要基于铌酸锂薄膜（LNOI）光子芯片和飞秒激光直写技术，研发可集成大规模光子线路的光量子芯片。 近年来光量子计算赛道在全球范围内备受资本青睐。据研究机构统计，2021年前10个月全球量子技术公司
争夺超级计算霸权，日本富士通官宣全球首款2nm CPU
2024-05-24导读：近日，超算巨头富士通CTO宣布将自行设计下一代先进CPU，代工交由台积电2nm工艺，预计2026年推出。 图：富士通超算“富岳” 近日，日本政府正式拨款建设先进半导体研发中心和制造中心，并与美国合作实现2nm制程制造，似乎意图重新控制先进技术制造，这是必须的对于军队来说，掌握在自己手中。 为了开发新的超算，富士通率先宣布其下一代CPU将采用2nm工艺，并交给台积电，而不是选择日本制造的先进工艺。超级霸道。 按照台积电的量产节奏，3nm工艺年底量产，2nm工艺2025年量产，2026年量产
量子计算等新兴技术对传统芯片行业的挑战和机遇
2024-05-17随着量子计算、光子计算等新兴技术的快速发展，传统芯片行业正面临着前所未有的挑战和机遇。本文将从技术、市场、产业链等多个角度进行分析。 一、技术挑战 1. 量子效应与传统芯片的差异：量子计算利用量子比特（qubit）作为信息载体，具有高度纠缠、叠加和纠缠等特性，与传统芯片的逻辑门、存储器等基础元件存在本质差异。这使得量子芯片的设计、制造和优化成为一项极具挑战性的任务。 2. 量子纠错与容错机制：由于量子比特易受环境干扰而发生错误，因此量子计算需要采取特殊的纠错和容错机制，以保证计算结果的准确性和
随着科技的进步，高性能图形处理器在科学计算、数据分析、机器学习等领域的应用越来越广泛。其中，Quadro P系列显卡以其卓越的性能和稳定性，成为了这些领域中的理想选择。本文将详细介绍Quadro P系列显卡在并行计算和GPGPU应用方面的性能，并探讨其在科学计算和数据分析任务中的应用。 首先，让我们来了解一下Quadro P系列显卡的特点。该系列显卡专为高性能图形渲染和大规模并行计算设计，采用了NVIDIA的专业显卡技术。它们具有高分辨率渲染、高级着色和物理仿真等特性，能够满足各种复杂计算的需
国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心)项目试桩圆满成功
2024-05-13近日，国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心)项目试桩圆满成功，打响项目高速建设的试桩“第一枪”。此次试桩完成后，将进一步验证地基承载力、取得桩基施工的各项参数，为后续桩基施工奠定了基础。 据了解，国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心)项目位于光明区，本项目主要为升级换代土建安装工程项目基坑支护、土石方及桩基础工程。作为大湾区综合性国家科学中心重大科技的重要基础设施，项目的建设对于深圳市开展E级机研制、增强高性能计算能力、建设超算应用生态具有重要意义。 国家超级计算深圳中心（深圳云计算中心），总
Quadro RTX显卡是否支持多卡并行计算？它在科学计算和模拟分析方面的性能如何？
2024-05-08Quadro RTX显卡：科学计算和模拟分析中的多卡并行计算 随着科技的不断进步，图形处理单元（GPU）在科学计算和模拟分析领域的应用越来越广泛。特别是在处理大规模数据和复杂模型时，GPU的出现使得计算速度大大提升。其中，NVIDIA的Quadro RTX系列显卡以其强大的性能和广泛的支持，成为了这一领域的佼佼者。 首先，关于Quadro RTX显卡是否支持多卡并行计算的问题，答案是肯定的。这一系列显卡支持NVLink技术，这是一种高速互连技术，可以将多张显卡连接在一起，形成并行计算的能力。这
芯片的成本如何计算和控制
2024-03-11一、芯片的成本构成 芯片的成本主要由原材料成本、研发设计成本、生产制造成本、管理成本和销售成本等构成。其中，原材料成本包括芯片制造过程中所需的硅片、电阻、电容等元器件；研发设计成本包括芯片的设计、测试、优化等环节的费用；生产制造成本包括芯片的制造、封装、测试等环节的费用；管理成本包括生产管理、质量管理、成本管理等环节的费用；销售成本则是芯片销售过程中产生的费用。 二、芯片成本的计算方法 在计算芯片成本时，我们需要考虑多个因素，如原材料成本、研发设计成本、生产制造成本、管理成本和销售成本等。其中
ARM处理器的并行计算和向量计算技术
2024-03-01随着现代计算机技术的发展，并行计算和向量计算技术已成为提高处理器性能的关键因素。ARM处理器作为一种广泛应用于嵌入式系统的处理器，其并行计算和向量计算技术也得到了广泛的应用。 并行计算是指同时进行的多项计算，可以显著提高计算速度和效率。在ARM处理器中，并行计算主要通过多核技术实现。通过将多个处理核心集成到单个处理器中，ARM处理器可以同时执行多个任务，从而提高整体性能。此外，ARM处理器还支持异构多核技术，即将不同类型的处理核心（如CPU、GPU、DSP等）集成到同一处理器中，以实现更高效的
ARM处理器在云计算和边缘计算中的应用
2024-02-28随着云计算和边缘计算的发展，ARM处理器在其中的应用越来越广泛。ARM处理器以其低功耗、高性能、低成本等特点，成为了云计算和边缘计算领域的重要选择。本文将介绍ARM处理器在云计算和边缘计算中的应用。 一、ARM处理器的优势 ARM处理器以其低功耗、高性能、低成本等特点，成为了嵌入式系统、物联网设备、移动设备等领域的主流选择。在云计算和边缘计算中，ARM处理器的优势更加明显。首先，ARM处理器具有高效的并行处理能力，能够处理大规模数据流，满足云计算和边缘计算的需求。其次，ARM处理器的指令集优化
英特尔的异构计算策略:CPU与FPGA如何结合
2024-02-27英特尔的异构计算策略正在重塑我们的计算世界。在这个策略中，CPU（中央处理器）与FPGA（现场可编程门阵列）的结合，为解决复杂问题提供了新的可能。 CPU作为传统的计算机核心组件，以其卓越的计算能力和稳定性，为软件运行提供了坚实的基础。然而，对于一些需要高度并行化和实时响应的应用，CPU可能显得力不从心。这时，FPGA的加入就成为了解决问题的关键。 FPGA是一种可编程硬件，其灵活性和强大的并行处理能力使其在高速、高吞吐量的计算任务中表现出色。尤其在深度学习、人工智能等需要大量并行计算的领域，