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语言：中文 更新：2025/09/07 06:27:57 等级：
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当晚接小朋友放学后他的反应

WTT中国大满贯将开启第二阶段售票

吃火锅的最佳涮菜顺序

太好了王赫野开始演小品了方家翊瘦了70斤撞脸米卡 2025/09/07 06:27:57

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    2025/09/07 06:27:57

    胡（hu）寒（han）笑】
猫和老鼠画师首次为国漫作画

中方同意加入纽约宣言

关于谷歌TPU性能大涨、Meta算力投资、光模块、以太网推动Scale Up...，一文读懂Hot Chips 2025大会要点

AI需求增长远未放缓，多项技术突破正在重塑行业格局。

9月3日，摩根大通在最新研报中称，该行分析师在参加Hot Chips 2025大会后认为，AI在消费端和企业端的爆炸式增长将继续推动先进计算、内存和网络技术的多年强劲需求周期。

研报称，大会上每个会议都强调AI是技术进步和产品需求的最重要驱动力，传递的核心信息是：AI基础设施需求的增长动能依然强劲，且正在从单纯的计算力竞争扩展到网络和光学技术的全面升级。该行认为，以下几个重要趋势值得关注：

摩根大通称，谷歌在大会上披露了Ironwood TPU（TPU v6）的最新细节，展现出令人瞩目的性能提升。与TPU v5p相比，Ironwood的峰值FLOPS性能提升约10倍， 功效比提升5.6倍

存储容量和带宽同样大幅改善，Ironwood配备192GB HBM3E内存，带宽达7.3TB/s， 相比TPU v5p的96GB HBM2和2.8TB/s带宽有显著提升

Ironwood超级集群可扩展至9,216颗芯片（较此前4,096颗大幅提升）， 由144个机架组成，每个机架包含64颗芯片，总计1.77PB直接可寻址HBM内存和42.5 exaflops FP8计算能力

性能对比显示：Ironwood的4.2 TFLOPS/瓦功效比仅略低于英伟达B200/300 GPU的4.5 TFLOPS/瓦。摩根大通称：

据摩根大通预测，该芯片采用与博通合作的3纳米工艺， 将在2025年下半年量产 。预计Ironwood将在未来6-7个月为博通带来90亿美元收入，生命周期总收入超过150亿美元。

Meta定制化部署，凸显MGX架构优势

研报指出，Meta在会上详细介绍了其定制NVL72系统Catalina的架构设计。与英伟达标准NVL72参考设计不同，Catalina分布在两个IT机架中，并配备四个辅助冷却机架。

从内部配置看，每个B200 GPU都配对一个Grace CPU，而非标准的2个B200配1个Grace CPU配置。 这一设计使系统中Grace CPU总数翻倍至72个 ，LPDDR内存从17.3TB增至34.6TB，缓存一致性内存总量从30TB增至48TB，增幅达60%。

Meta表示， 选择定制NVL72设计主要基于模型需求和物理基础设施考虑 。模型需求不仅包括大语言模型，还涵盖排序和推荐引擎。物理基础设施方面，需要将这些功耗密集型系统部署到传统数据中心基础设施中。

Meta强调， 英伟达采用符合OCP标准的MGX模块化参考设计架构 ，为客户基于个性化架构需求进行定制化提供了可能。

网络技术成焦点，Scale Up带来新机遇

网络技术成为大会的重要议题， Scale Up和Scale Out领域都出现显著增长机会

博通重点介绍了最新推出的51.2TB/s Tomahawk Ultra交换机，该公司将其描述为"专为HPC和AI应用构建的低延迟Scale Up交换机"。

Tomahawk Ultra是博通102.4TB/s Tomahawk 6交换机的后续产品，支持该公司推动以太网在Scale Up和Scale Out领域采用的战略。

该行分析师指出， Scale Up特别代表着博通TAM扩展的重要机会，尤其是超大规模云服务商部署越来越大的XPU集群

英伟达继续推进以太网布局，推出"Spectrum-XGS"以太网技术，旨在解决客户运行跨多个数据中心的分布式集群所产生的"跨规模"机会。

英伟达称Spectrum-XGS相比现成以太网解决方案具有多项优势，包括无限制扩展和自动调整负载均衡，并宣布CoreWeave成为首个部署该技术的客户。

光学技术深度集成，应对功耗和成本挑战

光学技术成为大会另一焦点领域， 多个演讲者强调了推动光学技术深度集成到AI基础设施的关键动力 ，包括铜互连的限制、快速增长的机架功率密度，以及光学收发器相对较高的成本和功耗。

Lightmatter展示了其Passage M1000"AI 3D光子互连器"，解决了I/O连接位于芯片周边导致连接性扩展不如芯片性能扩展快速的挑战。M1000的核心是跨越4000平方毫米的有源多掩模光子互连器，能够在单个封装内创建大型芯片复合体。

Ayar Labs讨论了其用于AI Scale Up的TeraPHY光学I/O芯片，这是UCIe光学中继器的首个实现，确保与其他制造商芯片的兼容性和互操作性。该技术支持高达8.192TB/s的双向带宽，功耗效率比传统可插拔光学器件加电气SerDes高4-8倍。

尽管CPO和其他前沿光子技术尚未广泛部署，但分析师预计数据中心功耗限制将成为2027-2028年广泛采用的关键驱动因素 。M1000的光学波导分布在整个芯片表面，消除了传统设计的"海岸线"限制，同时功耗显著低于电气信令。

AMD产品线扩展，2026年推出MI400系列

AMD在会上深入介绍了MI350 GPU系列的技术细节。MI355X运行在更高的TBP和最大时钟频率下，TBP为1.4kW，时钟频率2.4GHz，而MI350X为1.0kW和2.2GHz。

因此MI355X主要部署在液冷数据中心基础设施中，MI350X则主要服务于传统风冷基础设施的客户。

性能方面，MI355X的计算性能较MI350X高出9%，但单芯片内存容量和带宽保持一致。

部署配置上，MI355X可部署在最多128个GPU的机架系统中，而MI350X机架最多支持64个GPU，这主要由风冷系统与直接液冷系统的热管理能力差异决定。不过两者的Scale Up域都保持在8个GPU。

AMD重申MI400系列及其"Helios"机架解决方案将按计划于2026年推出，摩根大通预计时间为2026年下半年，MI500系列计划于2027年发布

摩根大通分析师认为， AMD在推理计算市场具备良好定位，该市场需求增长超过训练市场 ，AMD产品相对英伟达替代方案具有强劲性能和总体拥有成本优势。

　　你好星期六　

AI需求增长远未放缓，多项技术突破正在重塑行业格局。

9月3日，摩根大通在最新研报中称，该行分析师在参加Hot Chips 2025大会后认为，AI在消费端和企业端的爆炸式增长将继续推动先进计算、内存和网络技术的多年强劲需求周期。

研报称，大会上每个会议都强调AI是技术进步和产品需求的最重要驱动力，传递的核心信息是：AI基础设施需求的增长动能依然强劲，且正在从单纯的计算力竞争扩展到网络和光学技术的全面升级。该行认为，以下几个重要趋势值得关注：

摩根大通称，谷歌在大会上披露了Ironwood TPU（TPU v6）的最新细节，展现出令人瞩目的性能提升。与TPU v5p相比，Ironwood的峰值FLOPS性能提升约10倍， 功效比提升5.6倍

存储容量和带宽同样大幅改善，Ironwood配备192GB HBM3E内存，带宽达7.3TB/s， 相比TPU v5p的96GB HBM2和2.8TB/s带宽有显著提升

Ironwood超级集群可扩展至9,216颗芯片（较此前4,096颗大幅提升）， 由144个机架组成，每个机架包含64颗芯片，总计1.77PB直接可寻址HBM内存和42.5 exaflops FP8计算能力

性能对比显示：Ironwood的4.2 TFLOPS/瓦功效比仅略低于英伟达B200/300 GPU的4.5 TFLOPS/瓦。摩根大通称：

据摩根大通预测，该芯片采用与博通合作的3纳米工艺， 将在2025年下半年量产 。预计Ironwood将在未来6-7个月为博通带来90亿美元收入，生命周期总收入超过150亿美元。

Meta定制化部署，凸显MGX架构优势

研报指出，Meta在会上详细介绍了其定制NVL72系统Catalina的架构设计。与英伟达标准NVL72参考设计不同，Catalina分布在两个IT机架中，并配备四个辅助冷却机架。

从内部配置看，每个B200 GPU都配对一个Grace CPU，而非标准的2个B200配1个Grace CPU配置。 这一设计使系统中Grace CPU总数翻倍至72个 ，LPDDR内存从17.3TB增至34.6TB，缓存一致性内存总量从30TB增至48TB，增幅达60%。

Meta表示， 选择定制NVL72设计主要基于模型需求和物理基础设施考虑 。模型需求不仅包括大语言模型，还涵盖排序和推荐引擎。物理基础设施方面，需要将这些功耗密集型系统部署到传统数据中心基础设施中。

Meta强调， 英伟达采用符合OCP标准的MGX模块化参考设计架构 ，为客户基于个性化架构需求进行定制化提供了可能。

网络技术成焦点，Scale Up带来新机遇

网络技术成为大会的重要议题， Scale Up和Scale Out领域都出现显著增长机会

博通重点介绍了最新推出的51.2TB/s Tomahawk Ultra交换机，该公司将其描述为"专为HPC和AI应用构建的低延迟Scale Up交换机"。

Tomahawk Ultra是博通102.4TB/s Tomahawk 6交换机的后续产品，支持该公司推动以太网在Scale Up和Scale Out领域采用的战略。

该行分析师指出， Scale Up特别代表着博通TAM扩展的重要机会，尤其是超大规模云服务商部署越来越大的XPU集群

英伟达继续推进以太网布局，推出"Spectrum-XGS"以太网技术，旨在解决客户运行跨多个数据中心的分布式集群所产生的"跨规模"机会。

英伟达称Spectrum-XGS相比现成以太网解决方案具有多项优势，包括无限制扩展和自动调整负载均衡，并宣布CoreWeave成为首个部署该技术的客户。

光学技术深度集成，应对功耗和成本挑战

光学技术成为大会另一焦点领域， 多个演讲者强调了推动光学技术深度集成到AI基础设施的关键动力 ，包括铜互连的限制、快速增长的机架功率密度，以及光学收发器相对较高的成本和功耗。

Lightmatter展示了其Passage M1000"AI 3D光子互连器"，解决了I/O连接位于芯片周边导致连接性扩展不如芯片性能扩展快速的挑战。M1000的核心是跨越4000平方毫米的有源多掩模光子互连器，能够在单个封装内创建大型芯片复合体。

Ayar Labs讨论了其用于AI Scale Up的TeraPHY光学I/O芯片，这是UCIe光学中继器的首个实现，确保与其他制造商芯片的兼容性和互操作性。该技术支持高达8.192TB/s的双向带宽，功耗效率比传统可插拔光学器件加电气SerDes高4-8倍。

尽管CPO和其他前沿光子技术尚未广泛部署，但分析师预计数据中心功耗限制将成为2027-2028年广泛采用的关键驱动因素 。M1000的光学波导分布在整个芯片表面，消除了传统设计的"海岸线"限制，同时功耗显著低于电气信令。

AMD产品线扩展，2026年推出MI400系列

AMD在会上深入介绍了MI350 GPU系列的技术细节。MI355X运行在更高的TBP和最大时钟频率下，TBP为1.4kW，时钟频率2.4GHz，而MI350X为1.0kW和2.2GHz。

因此MI355X主要部署在液冷数据中心基础设施中，MI350X则主要服务于传统风冷基础设施的客户。

性能方面，MI355X的计算性能较MI350X高出9%，但单芯片内存容量和带宽保持一致。

部署配置上，MI355X可部署在最多128个GPU的机架系统中，而MI350X机架最多支持64个GPU，这主要由风冷系统与直接液冷系统的热管理能力差异决定。不过两者的Scale Up域都保持在8个GPU。

AMD重申MI400系列及其"Helios"机架解决方案将按计划于2026年推出，摩根大通预计时间为2026年下半年，MI500系列计划于2027年发布

摩根大通分析师认为， AMD在推理计算市场具备良好定位，该市场需求增长超过训练市场 ，AMD产品相对英伟达替代方案具有强劲性能和总体拥有成本优势。

更新内容

一、修复bug，修改自动播放;优化产品用户体验。

二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

三、修复已知bug;优化用户体验

四、1，交互全面优化，用户操作更加便捷高效;2，主题色更新，界面风格更加协调;3，增加卡片类个人数据

五、-千万商品随意挑选，大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖，更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式，轻松下单，快捷支付-新浪微博，支付宝，QQ登录，不用注册也能购物-支持商品收藏，随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

六、1.bug修复，提升用户体验;2.优化加载，体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;

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  • 最新版本: V2.45.19
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  • 应用分类:ios-Android
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