据半导体行业观察,7月30日讯,苹果打响抛弃英伟达GPU第一枪。苹果在人工智能训练中依赖 Alphabet 设计的TPU芯片,而非行业领导者 Nvidia ,根据苹果周一发布的研究论文,该公司将构建新的人工智能软件基础设施,为其即将推出的一系列人工智能工具和功能提供支持.苹果在其长达 47 页的论文中没有提到谷歌或 Nvidia,但确实指出其苹果基础模型 (AFM) 和 AFM 服务器是在“Cloud TPU 集群”上进行训练的。这意味着苹果从云提供商那里租用了服务器来执行计算。
低代码平台与TPU(Tensor Processing Unit,张量处理单元)的兼容性信息。然而,一些低代码平台可能支持或兼容多种硬件加速器,包括TPU,以提高应用程序的性能,尤其是在需要进行大量数据计算和AI处理的场景中。
一些低代码平台可能具备以下特点,这些特点在理论上可以支持与TPU的兼容性:
- 多数据源连接:能够连接到数据库、云存储、GraphQL、API端点等,这可能包括对TPU的支持。
- 可视化应用构建器:提供拖放界面,简化开发流程,可能支持在TPU上运行的应用程序开发。
- 工作流自动化:允许自动化复杂的手动业务流程,减少开发者工作量,这可能涉及TPU加速的工作流。
金现代——公司已向多家半导体相关企业销售智慧实验室管理平台(LIMS),典型客户包括紫光同芯、国芯准等。智慧实验室管理平台是为生产型、检测型、研发型实验室专门设计研发的标准软件平台,平台继承了轻骑兵低代码开发平台的可视化配置模块,具有强大的自定义与灵活配置功能,覆盖实验室全过程管理。同时平台应用大语言模型(LLM)、图像识别(CV)、光学字符识别(OCR)等人工智能技术,实现了设备智能取数及一键生成实验报告等功能,易用性较强。