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「芯」知精选
英特尔拟拆分“Altera”！（EETOP）
老石解读：
国庆假期期间，英特尔宣布剥离其可编程解决方案集团(PSG)并独立运营，计划在未来两到三年内通过IPO出售部分业务。此举是英特尔重组的一部分，旨在集中精力发展核心硅光刻技术和芯片设计。尽管是分拆，但英特尔仍计划保持对PSG的多数股权，以促使其独立运营。这一策略借鉴了Mobileye的成功模式。对于PSG，这一举措或将提高PSG的灵活性，使其更好地服务FPGA市场，脱离英特尔的数据中心重心。英特尔认为，PSG有潜力在高增长领域表现更出色。尽管独立运营，PSG仍会与英特尔保持合作。

我在上一期英特尔财报的文章里预言过这件事，万万没想到，这么快就成为了现实。关于这件事情，我会做一期深度解读，敬请期待。
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「芯」闻资讯
竞争｜又一个英伟达“大客户”要自己干，微软将于下个月推出“自产AI芯片”（华尔街见闻）
老石解读：
微软的“雅典娜”芯片，越来越近了。据悉，微软计划在年度开发者大会上推出首款专为人工智能设计的芯片，旨在减低成本并减少对英伟达的依赖。这款芯片将用于数据中心服务器，支持训练大型语言模型和推理任务，为微软的AI软件提供算力。微软希望这个雅典娜芯片能够与英伟达的H100 GPU相竞争，不过我们之前也多次说过，拼硬件算力其实并不是最难的，难的是——（请填空）。

尽管亚马逊、谷歌和微软一直在研发专用集成电路（ASIC）芯片，这些芯片在执行机器学习任务时速度更快、功耗更低，但它们面临一个挑战：如何说服开发者采用这些新的AI芯片？开发者已经习惯了英伟达GPU和其专有的编程语言CUDA，如果转向使用亚马逊、谷歌或微软的定制芯片，需要学习新的软件语言。讲道理，如果我是算法开发者，除非好处巨大（比如至少两个数量级），否则我不会轻易选择切换阵营。
自救｜算力资源稀缺！OpenAI计划自研芯片：解决GPU卡脖子问题（快科技）
老石解读：
OpenAI也被卡脖子了？面对算力紧缺，OpenAI考虑了多种解决方案，包括自研AI芯片、与英伟达等制造商更紧密的合作以及多元化供应商等。考虑到自研芯片的复杂性和巨大投入，OpenAI还在考虑是否收购潜在目标公司来加速进程。即便如此，定制AI芯片可能需要数年时间，OpenAI是否会继续推进该计划尚不确定。如果OpenAI成功推出自研芯片，这将有望减轻其对英伟达等制造商的依赖，应对不断增长的算力需求。

新品｜三星发布Exynos 2400芯片：CPU 提速 70%、搭载 RDNA3 GPU（IT之家）
老石解读：
在 System LSI Tech Day 2023 活动上，三星展示了新的半导体技术和芯片，其中 Exynos 2400 处理器是焦点。该芯片具有出色的性能，CPU 比 Exynos 2200 快 70%，AI 处理能力提高了 14.7 倍。此外，Exynos 2400 配备了基于 AMD 最新 GPU 架构 RDNA3 的 Xclipse 940 GPU，提供了卓越的游戏和光线追踪性能。该芯片还优化了 AI 性能，可以实现文本生成图片的本地处理。另外，Exynos 2400 还支持下一代 5G 调制解调器，兼容 NB-IoT 和 NTN 技术，提供卫星通信功能，可能在 Galaxy S24 系列中实现双向卫星通信用于紧急消息传递。这些技术将为智能手机带来更强大的性能和通信能力。

注：以上内容原文链接、以及更多「加餐」内容，已在知识星球分享。
（注：本文不代表老石任职单位的观点。）
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关键词
芯片
英特尔
英伟达
性能
自研芯片