Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Ferric ra mắt Fe1766 IVR với sức mạnh xử lý tiên tiến
Generatived
0:00 27/8/25
Ferric vừa công bố bộ điều chỉnh điện áp tích hợp (IVR) mới nhất của mình, Fe1766, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu điện năng ngày càng tăng của các bộ xử lý kỹ thuật số, đặc biệt là các bộ xử lý được sử dụng trong AI, trung tâm dữ liệu và thiết bị điện tử tiên tiến. Fe1766 tự hào có khả năng cung cấp dòng điện ấn tượng lên đến 160A chỉ từ 35,5mm² silicon, với cuộn cảm tích hợp hoàn toàn, nhỏ gọn đến mức có thể đặt trực tiếp bên trong bộ xử lý. Công nghệ tiên tiến này hỗ trợ kiến trúc mạng phân phối điện có khả năng mở rộng, cung cấp điện năng ở mức kilowatt, đánh dấu một bước tiến lớn trong các giải pháp năng lượng tích hợp cho kỷ nguyên AI.
Bộ điều chỉnh điện áp tích hợp (IVR) mới của công ty, Fe1766, được thiết kế để đáp ứng nhu cầu điện năng ngày càng tăng của các bộ xử lý hiện đại, có thể vượt quá 5kW mỗi chip. Con số này thể hiện sự gia tăng đáng kể so với nhu cầu điện năng của CPU và GPU chỉ vài năm trước. Fe1766 đạt được mục tiêu này bằng cách cung cấp mật độ dòng điện hơn 4,5A/mm², băng thông điều chỉnh hơn 10MHz và khả năng mở rộng lên hơn 10kW trên 64 thiết bị. Tổng Giám đốc Điều hành Ferric, Noah Sturcken, nhấn mạnh rằng Fe1766 là một cột mốc quan trọng trong sứ mệnh cải thiện mật độ và hiệu suất năng lượng của công ty, giải quyết cả những thách thức về mạng lưới phân phối điện ở cấp độ chip và cấp độ hệ thống.
Trong các trung tâm dữ liệu, nơi chi phí năng lượng có thể chiếm hơn một nửa tổng chi phí sở hữu, Fe1766 của Ferric mang đến một giải pháp hiệu quả hơn. Bằng cách cung cấp nhiều năng lượng hơn trực tiếp trong gói bộ xử lý và giảm tổn thất năng lượng thông qua việc phân phối điện theo chiều dọc, Fe1766 không chỉ tiết kiệm điện năng tiêu thụ mà còn giải phóng không gian bo mạch và hệ thống, từ đó có khả năng cải thiện hiệu suất. Nhận thấy tiềm năng đáp ứng các yêu cầu phân phối điện của các nền tảng điện toán hiện đại hàng kilowatt, các nhà phát triển bộ xử lý lớn đã bắt đầu tích hợp Fe1766 vào hệ thống của họ.
Ferric có kế hoạch tiếp tục hành trình đổi mới, mở rộng hơn nữa ranh giới về mật độ dòng điện, hiệu suất chuyển đổi, dải điện áp và băng thông điều khiển. Fe1766 đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lộ trình giải pháp chuyển đổi năng lượng thế hệ tiếp theo của Ferric, thiết lập các tiêu chuẩn công nghiệp mới và hỗ trợ sự phát triển nhanh chóng của công nghệ điện toán và AI.
Chia sẻ bài viết này:
Tin tức mới nhất
NVIDIA chia sẻ hướng dẫn thiết kế phần cứng cho LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã phát hành một hướng dẫn thiết kế phác thảo các phương pháp thực hành nhận biết phần cứng cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Microsoft mở rộng chương trình Copilot với các đại lý dịch vụ bán hàng.
0:00 14/7/26
Microsoft đã công bố các khả năng AI hỗ trợ mới cho Microsoft 365 Copilot và Dynamics 365, giới thiệu Sales Agent và Service Agent nhằm giúp các đội ngũ bán hàng
NVIDIA nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển tải dữ liệu JAX Host cho chương trình đào tạo LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã trình bày cách thức giảm tải trên máy chủ (host offloading) trong JAX có thể giảm áp lực lên bộ nhớ băng thông cao của GPU trong quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Chia sẻ bài viết này:
Chia sẻ bài viết này:
Danh mục
Tin tức
AI và luật/hệ thống/kinh tế/xã hội
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Tin tức mới nhất
NVIDIA chia sẻ hướng dẫn thiết kế phần cứng cho LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã phát hành một hướng dẫn thiết kế phác thảo các phương pháp thực hành nhận biết phần cứng cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Microsoft mở rộng chương trình Copilot với các đại lý dịch vụ bán hàng.
0:00 14/7/26
Microsoft đã công bố các khả năng AI hỗ trợ mới cho Microsoft 365 Copilot và Dynamics 365, giới thiệu Sales Agent và Service Agent nhằm giúp các đội ngũ bán hàng
NVIDIA nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển tải dữ liệu JAX Host cho chương trình đào tạo LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã trình bày cách thức giảm tải trên máy chủ (host offloading) trong JAX có thể giảm áp lực lên bộ nhớ băng thông cao của GPU trong quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.






