张大妈

国产GPU求解器真能提速2.67倍?线性规划场景实测结论来了

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05-28 16:26

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1. 如何看待阿里达摩院发布玄铁C950刷新RISC-V全球性能纪录,AI时代CPU的重要性是否被低估了?

2. Semianalysis:智能体火爆,CPU成为新的“AI瓶颈”

3. “AI弃子”CPU逆风翻盘:英特尔、AMD与ARM意料之外的一场胜利【硅谷101】

4. 阿里达摩院开源具身大脑基模RynnBrain 机器人首次拥有时空记忆

5. 半导体后市继续上攻,会涨到你怀疑人生。接下来半导体会涨到你不敢相信,尤其是CPU方向,为什么看好CPU?首先,全球供需紧张,涨价根本停不下来,今年必定是爆发的一年。今天英特尔公告上调AI服务器CPU的价格,在今年已经是第三次调价了,市场进入了上涨阶段,根本停不下来。其次,CPU今年估值成长潜力巨大,是芯片行业目前最亮眼的逆袭黑马。CPU和GPU的配额从以往的1:8直接提到了1:1,实打实的业绩暴增,直接带来估值重构,并且今天AMD直接将服务器CPU的市场规模预测,从600亿美元上调到1200亿美元,海外CPU巨头暴涨,必定带动国产替代CPU的联动拉升。最后,CPU是目前机构最明显的主线抱团行情,拉升是必然的趋势,机构疯狂的在囤筹码,量价齐升,节前布局节后抢筹,可见聪明的资金都认为这个地方是基本面的洼地,就连某大型公司的管理层都在大幅的上修服务器CPU长期市场空间,所以CPU需求爆发,进入新一轮的高增长通道,千万不要错过本次的行情。其操作策略。重点看国产替代CPU的AI服务器方向以及细分产业链的内存接口芯片方向,回调5日均线就是加仓点,目前是台积电满产代工,AI推理和智能体的应用重塑CPU地位不断的抬升,所以这个方向今年持续看好。

6. 近日,阿里巴巴达摩院发布了旗舰处理器 玄铁 C950。采用 5nm 制程、主频 3.2GHz,单核性能首次突破 70 分(SPECint2006),综合性能为上代 C920 的 3 倍,并原生支持千亿参数大模型推理。配套推出两大 RISC-V 原生 AI 引擎,与中科院软件所合作打造 RISC-V 原生 AI 操作系统。RISC-V 是当前绕过 x86/ARM 专利壁垒的关键路径,玄铁 C950 的突破意味着国产芯片在 AI 推理基础设施上迈出实质性一步,对中国算力自主可控战略具有里程碑意义。 #芯片#

7. #微博声浪计划##听见微博# 阿里达摩院发布玄铁C950,单核SPECint2006得分超70分,主频3.2GHz,5nm制程性能较上一代提升3倍,访存带宽超4倍,成全球性能最高RISC-V CPU。搭载双AI加速引擎,无需GPU即可原生运行千亿参数大模型,Qwen3推理速度34 tokens/s。打破RISC-V低端刻板印象,推动架构向高性能计算扩张,加速国产算力自主化。 http://t.cn/AXf33NcG

8. 通义+阿里云+平头哥,阿里用“通云哥”复刻谷歌AI护城河

9. RISC-V终于进入了高性能计算的赛道国产算力硬件的又一大进步——今天阿里达摩院发布的玄铁C950,被官方称为全球性能最高的RISC-V CPU。 它支持RVA23.1 Profile与CoVE原生安全,SPECint2017达2.6/GHz,访存带宽较C920提升4倍以上,单核性能超70分,综合性能为前代3倍以上#阿里达摩院发布玄铁c950#

10. 还在觉得国产机器人 AI,只能跟在谷歌、英伟达后面抄作业?大错特错!阿里达摩院甩出RynnBrain 时空记忆模型,直接把格局掀翻!传统机器人只会执行指令、记不住场景、一打断就重来,这是全行业几十年的痛点。而 RynnBrain 一出手,就在全球 16 项具身智能权威评测全线刷新纪录,硬刚国际顶级模型。阿里达摩院这次不是跟风,是真正的超越!这条视频逐条拆解 RynnBrain 的技术逻辑、评测依据、真实能力。让哪些只会说国产 AI 只会吹、数据有水、根本打不过海外巨头小子们好好的认清楚国内AI的硬实力!#过个有AI年##HOW I AI##微博超有用视频大赛##上微博涨知识# 种斌Marco的微博视频

11. 工信部:探索依托工业互联网平台打造“模型池”的路径,培育上线一批工业模型产品

12. #阿里发布新型CPU##AI大战卷完内存卷CPU# 看到个很提气的消息—— 阿里达摩院的玄铁C950,直接把RISC-V架构的性能拉到新高度了。 RISC-V本来是国外十几年前搞出来的开源架构,当初没多少人看好,现在英伟达、高通、谷歌这些大厂全都在加码布局。而在这个领域,咱们中国团队已经冲到了世界前列。 在现在到处都是技术封锁的环境下,靠开源路线能做成这样,真的很不容易。小小一块芯片,也能扛起大事,太让人振奋了。#阿里达摩院发布玄铁C950#http://t.cn/AXfRDlEp

13. 【阿里达摩院发布RISC-V CPU玄铁C950,刷新全球性能纪录】3月24日,在上海举行的2026玄铁RISC-V生态大会上,阿里巴巴达摩院发布新一代旗舰CPU产品玄铁C950。其采用开源RISC-V架构,单核通用性能在SPECint2006基准测试中突破70分,刷新全球RISC-V CPU性能纪录,适用于云计算、生成式AI、高端机器人、边缘计算等领域,性能达到业界领先水平。此外,玄铁C950利用RISC-V开源开放特性,搭载自研AI加速引擎,首次原生支持Qwen3、DeepSeek V3等千亿参数大模型,有望成为AI Agent时代的新型高端CPU。 不同于传统的闭源架构,RISC-V开源开放、灵活可定制,被广泛认为是“为AI而生”的新兴架构,或将改变芯片产业现有格局。阿里巴巴达摩院是RISC-V全球领军企业之一,已发布10余款玄铁CPU,落地近千款终端产品,覆盖服务器、机器人、新能源汽车、AI智能终端、存储控制器等应用领域。#阿里达摩院新发布#

14. 阿里自研AI芯片亮相,由通义实验室、阿里云、平头哥组成的“通云哥”体系,有哪些信息值得关注?

15. 给显卡按下“暂停键”:阿里云函数计算 GPU “浅休眠”背后的硬核技术

16. 你们觉得未来的AI硬件都会有哪些“黑科技”呢? #大咖观察 #红衣聊AI #黑科技 #硬件

17. #阿里发布新型CPU ##AI大战卷完内存卷CPU##阿里达摩院发布玄铁C950#现在A股全在疯抢GPU:寒武纪破万亿,国产GPU四小龙估值飞涨,所有人都盯GPU的故事。但没人注意,风向早就变了——之前说“CPU已死”的黄仁勋,转头GTC就发了新CPU。连英伟达都看明白了:AI走到Agent时代,光靠GPU不够,还得要更适配AI的强CPU。巧的是阿里刚发了全球性能第一的开源RISC-V CPU玄铁C950,自带原生AI引擎,单颗就能跑满血千亿大模型。 现在全球巨头全在重仓RISC-V,行业预测渗透率几年内从2.5%飙到33.7%,阿里玄铁早已经出货45亿颗,这次直接把开源高端CPU的路走通了。GPU的故事市场已经讲了两年,估值早就打满了。但新一代CPU的故事,才刚刚开场,聪明钱该醒了

18. #阿里发布新型CPU##AI大战卷完内存卷CPU# 全球算力竞赛进入新阶段,头部厂商纷纷加码CPU自研,AI战场从内存卷到核心算力。RISC-V凭借开源灵活优势快速崛起,国产高性能处理器突破性能天花板,原生搭载AI加速引擎,成功跑通千亿参数大模型,实现通用计算与智算深度融合。开放架构正在重构产业格局,从手机、PC到智能汽车、数据中心全面落地,生态日趋成熟。这不仅是技术突围,更是算力自主与产业话语权的关键一步。#阿里达摩院发布玄铁C950#

19. #阿里发布新型CPU ##AI大战卷完内存卷CPU##阿里达摩院发布玄铁C950#现在才看明白:AI卷完内存卷CPU,本质是旧的游戏规则被掀桌子了。过去高端芯片底层,就是X86、ARM两家闭源垄断,给钱也不让你随便改,规则全人家定。AI来了之后要灵活、要定制、要降成本,老路子走不通,大家才扎堆往开源跑。这次阿里玄铁C950把事儿说透了:开源RISC-V不仅能做小芯片,现在性能已经追平顶级服务器CPU,还能原生跑千亿大模型。原来少数人攥着的东西,现在靠全球协作也能做到世界第一。这不是内卷,是芯片圈的“开源逆袭”。

20. #微博声浪计划##听见微博# 阿里达摩院发布玄铁C950,5nm制程单核SPECint2006超70分,主频3.2GHz,性能较上代提升3倍。搭载双AI加速引擎,无需GPU可运行千亿参数大模型,推理速度34 tokens/s。覆盖多场景,推动RISC-V进入高性能计算领域,助力国产算力自主化。#家里吃灰的旧手机突然成了香饽饽# 极客教授的微博音频

21. #AI大战卷完内存卷CPU#AI需求把内存价格炒上了天,现在战火直接烧到了最核心的CPU!英伟达、阿里接连出手发布自研CPU,国内外大厂扎堆进场,这不是大家凑一起内卷,而是AI走到这一步,必须变天了。#阿里发布新型CPU#过去AI算力靠GPU撑着,CPU只干杂活;现在AI Agent时代来了,指挥几十个AI帮你刷网页、写文档,这都是CPU的任务,必须直接扛AI计算的大旗。所以通用计算+AI加速合二为一,芯片要为大模型“量身定做”——这就是这轮CPU自研潮真正的信号:AI原生计算的时代,真的来了。你们看好开源RISC-V能在这场大战里突围吗?#阿里达摩院发布玄铁C950#

22. 阿里(09988)达摩院首次发布GPU版本求解器 突破亿级变量“不可解”难题

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29. 学术速递 | 数学规划求解器概述:理论、发展与最新进展

30. 数学规划求解器:优化算法如何走向工业软件

31. COPT -高效专业数学规划求解器

32. “优化求解器”介绍系列:介绍数学规划求解器及其相关软件

33. 求解器如何与大模型的融合

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