HBM突破“内存墙”,实现高带宽高容量,成为Al芯片最强辅助,我们认为HBM将持续迭代,1/0口数量以及单1/0口速率将逐渐提升,HBM3以及HBM3e逐渐成为Al服务器主流配置,且产品周期相对较长,单颗容量及配置颗数逐步增加,预计HBM4于2026年发布。2024年全球HBM市场有望超百亿美元,市场空间足,国产供应链加速配套。
当前HBM采用“TSV+Bumping”+TCB键合方式堆叠,但随着堆叠层数的增加散热效率很差,TCB不再满足需求,海力士率先引入MR-MUF回归大规模回流焊工艺,芯片之间用液态环氧模塑料作为填充材料,导热率比TC-NCF中的非导电薄膜高很多,但海力士也预计HBM4会引入混合键合Hybrid Bonding方案,取消互连凸块。
1、HBM—突破“内存墙”
2、Al算力快速迭代,HBM为最强辅助
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加州大学圣克鲁兹分校研究团队创建了包含150万高质量样本的GPT-IMAGE-EDIT-1.5M图像编辑数据集,通过利用GPT-4o优化现有数据质量,使开源AI模型在多项测试中达到接近GPT-4o的性能水平,在GEdit-EN测试中获得7.24分的突破性成绩,显著缩小了开源与商业模型的差距,为AI图像编辑技术的民主化奠定了基础。
本文深入分析OpenAI新发布的ChatGPT学习模式背后的自定义指令机制。学习模式通过教育专家协作制定的自定义指令,引导AI采用循序渐进的教学方式,而非直接给出答案。文章将自定义指令分为五个部分:总体目标、严格规则、行动指南、语调方法和重点强调。这些指令体现了优秀的提示工程技巧,可应用于其他AI场景。作者强调自定义指令的强大功能,建议用户通过分段结构化方式制定指令,并进行充分测试和调试以确保效果。
这项由清华旗下奇虎科技等机构联合开发的研究,提出了ForCenNet前景中心网络来解决手机拍摄文档变形问题。与传统均匀处理方法不同,该系统重点关注文档中的关键信息区域如文字和表格线条,采用创新的前景分割、掩码引导和曲率一致性优化技术,在四个主流数据集上达到最优性能,为移动文档数字化提供了高效解决方案。
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