AI芯片：科技巨头的新战场

IBM 正式发布其面向AI时代的下一代企业计算产品，包括全新Telum II处理器和Spyre AI加速器，预计将于2025年上市。Telum II处理器采用更先进的三星5nm HPP制程技术，核心面积扩大至600mm²，晶体管数量增加至430亿个，运行频率提升至5.5GHz，同时内置DPU，显著提升I/O处理能力。而Spyre AI加速器，则采用基于三星5nm LPE制程技术，核心面积330mm²，260亿个晶体管，拥有32个计算核心，整体算力超过300TOPS，适合低延迟和高吞吐量AI应用。

微软 通过其分享的Maia 100规范，展示了其第一代自定义AI加速器，专为Azure中部署的大规模AI工作负载而设计。Maia 100系统垂直集成，采用台积电的N5工艺和COWOS-S中介层技术，尺寸约为820mm²，配备大型片上SRAM和四个HBM2E裸片，提供1.8 TB/s的总带宽和64 GB的容量，支持AI级数据处理。

FuriosaAI 推出全新AI加速器RNGD，专为数据中心的高性能、高效大型语言模型（LLM）和多模态模型推理而设计。RNGD具有150W的TDP、新颖的芯片架构和HBM3等高级内存技术，优化了LLM和多模态模型的推理性能。

英伟达 面对Blackwell产品的良率问题，计划在2024年第四季度提高产量。Blackwell GPU采用台积电定制的4nm工艺制造，集成2080亿个晶体管，NVLink-C2C技术用于芯片级整合，NVSwitch允许服务器内GPU间无缝通信，支持更大规模的语言模型推理。然而，Blackwell的功耗高达1000W，是过去Hopper系列产品的1.7倍。

英特尔 在Hot Chips上发表四篇技术论文，介绍了一系列创新产品，包括至强6系统集成芯片、Lunar Lake客户端处理器、Gaudi 3 AI加速器以及OCI光学计算互连芯粒。至强6处理器针对边缘场景优化，采用Intel 4制程工艺，支持AI性能提升，Lunar Lake则持续布局AI PC市场，提供更好的能效和图形性能。

AMD 通过收购ZT Systems公司，巩固了其作为AI GPU市场的第二名地位，其Instinct MI300X GPU与NVIDIA H100平台竞争激烈，预计将在第四季度带来进一步的收益。

Cerebras 发布了全球最快的AI推理架构——Cerebras Inference，采用SRAM封装，实现21 PBps的带宽，运行Llama3.1 8B时，推理速度高达1800 token/s，显著提升LLM速度而不损失精度。

这些科技巨头在AI芯片领域的竞争日益激烈，不断推动着技术边界，为AI应用提供更高效、更强大的解决方案。