因為專業(yè)
所以領(lǐng)先
當 Nvidia 首席執(zhí)行官黃仁勛 (Jensen Huang) 于 2016 年向 OpenAI 交付該公司第一臺配備老一代圖形處理單元的 AI 服務(wù)器時,很少有人能預(yù)測到此類芯片將在即將到來的由 ChatGPT 引發(fā)的革命中發(fā)揮作用。當時,英偉達的顯卡是視頻游戲的代名詞,而不是機器學(xué)習(xí)的代名詞。但黃仁勛很早就認識到,與英特爾等公司的傳統(tǒng)計算機處理器相比,他們獨特的架構(gòu)擅長所謂的并行計算,更適合處理人工智能模型所需的大規(guī)模同步數(shù)據(jù)處理。 為了支持 OpenAI 的努力,投資者微軟公司最終建造了一臺配備約 20,000 個 Nvidia A100 GPU(H100 的前身)的超級計算機。Amazon.com Inc.、Alphabet Inc. 旗下的 Google、Oracle Corp. 和 Meta Platforms Inc. 很快就下了類似的 H100 大量訂單,用于建設(shè)他們的云基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)中心,黃現(xiàn)在將其稱為“人工智能工廠”。中國公司甚至競相囤積較弱版本的英偉達 GPU,由于美國對半導(dǎo)體的出口管制,其性能受到限制。芯片交付時間可能會延長六個月以上。今年春天,馬斯克開玩笑說:“目前 GPU 比drugs更難獲得?!?/p> 撇開抱怨不談,這條重磅產(chǎn)品線讓英偉達的估值躍升至 1 萬億美元以上,并帶動其收入飆升。最近一個季度,其數(shù)據(jù)中心部門的銷售額達到 145 億美元,幾乎是去年同期的四倍。 但 GPU 瓶頸也讓業(yè)界意識到,人工智能產(chǎn)品組合中如此重要的組件依賴單一實體所面臨的風(fēng)險。為了降低成本并提高性能,谷歌對其內(nèi)部 TPU 芯片進行了大量投資,而亞馬遜和微軟最近也展示了自己的定制人工智能加速器。與此同時,英特爾正在宣傳其 Gaudi 2 處理器作為 H100 的替代品,AMD 表示其新的 MI300 將在未來幾年打開 4000 億美元的人工智能芯片市場。 對于一些科技巨頭來說,如果他們的產(chǎn)品流行起來,轉(zhuǎn)向自研芯片可能會造成尷尬的亦敵亦友的局面。一方面,亞馬遜和谷歌不想過度依賴英偉達,但他們也不想損害與世界上最有價值的芯片制造商的關(guān)系,并可能危及未來獲得最新、最好的 GPU 的機會。黃仁勛今年早些時候告訴彭博社,他不介意他最大的客戶也成為他的競爭對手,并且他不會區(qū)別對待他們。 無論如何,目前尚不清楚這種新的 AI 芯片競爭是否會在 2024 年顯著削弱 Nvidia 的領(lǐng)先地位。上個月,Nvidia 宣布升級其 AI 處理器,命名為 H200,并表示將在 2024 年推出該處理器。明年第二季度, 亞馬遜和谷歌已經(jīng)成為首批客戶。 數(shù)據(jù)中心大贏家:GPU銷量首次超越CPU 長久以來,數(shù)據(jù)中心都是以CPU為主的天下,英特爾憑借其至強中央處理器(CPU)系列長期主導(dǎo)著整個服務(wù)器市場,它是計算機服務(wù)器的心臟,就像CPU也是個人電腦的大腦芯片一樣。但是從2023年開始,GPU在數(shù)據(jù)中心的市場銷售額逐漸開始反超CPU。 眾所周知,芯片巨頭英特爾、英偉達、AMD均在圍繞數(shù)據(jù)中心競爭。 2023年第一季度英偉達的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營收為42.8億美元,此時,英偉達還沒有超過英特和AMD兩家在數(shù)據(jù)中心的總和。到了第二季度,英偉達在數(shù)據(jù)中心的營收直接翻番,達到103億美元,接近英特爾和AMD兩家總和的2倍。第三季度,英偉達再創(chuàng)下數(shù)據(jù)中心營收記錄,達到145億美元的高峰,馬上要接近3倍之多。 可以看出,GPU銷量的增長速度遠快于核心服務(wù)器CPU芯片。這也意味著以GPU為代表的加速計算芯片遠遠甩開CPU這樣的通用計算芯片。根據(jù)自2019年以來一直跟蹤GPU市場的Mercury Research的數(shù)據(jù),英偉達第三季度在數(shù)據(jù)中心GPU系統(tǒng)市場的份額高達99.7%,不包括任何用于網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備,剩下的0.3%由英特爾和AMD平分。要知道,AMD花了大約四到五年的時間才獲得了數(shù)據(jù)中心CPU市場20%的份額。 正如英偉達創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛所言:“一個全新的計算時代已經(jīng)來臨。全球各地的企業(yè)正在從通用計算轉(zhuǎn)型為加速計算和生成式AI。大語言模型初創(chuàng)公司、消費互聯(lián)網(wǎng)公司和全球云服務(wù)提供商已經(jīng)率先行動起來,下一波浪潮蓄勢待發(fā)。生成式人工智能的時代正在起飛。” 英偉達的GPU、CPU、網(wǎng)絡(luò)、AI代工服務(wù)和AI企業(yè)軟件都是全速增長的引擎。
人工智能芯片封裝清洗:
合明科技研發(fā)的水基清洗劑配合合適的清洗工藝能為芯片封裝前提供潔凈的界面條件。
水基清洗的工藝和設(shè)備配置選擇對清洗精密器件尤其重要,一旦選定,就會作為一個長期的使用和運行方式。水基清洗劑必須滿足清洗、漂洗、干燥的全工藝流程。
污染物有多種,可歸納為離子型和非離子型兩大類。離子型污染物接觸到環(huán)境中的濕氣,通電后發(fā)生電化學(xué)遷移,形成樹枝狀結(jié)構(gòu)體,造成低電阻通路,破壞了電路板功能。非離子型污染物可穿透PC B 的絕緣層,在PCB板表層下生長枝晶。除了離子型和非離子型污染物,還有粒狀污染物,例如焊料球、焊料槽內(nèi)的浮點、灰塵、塵埃等,這些污染物會導(dǎo)致焊點質(zhì)量降低、焊接時焊點拉尖、產(chǎn)生氣孔、短路等等多種不良現(xiàn)象。
這么多污染物,到底哪些才是最備受關(guān)注的呢?助焊劑或錫膏普遍應(yīng)用于回流焊和波峰焊工藝中,它們主要由溶劑、潤濕劑、樹脂、緩蝕劑和活化劑等多種成分,焊后必然存在熱改性生成物,這些物質(zhì)在所有污染物中的占據(jù)主導(dǎo),從產(chǎn)品失效情況來而言,焊后殘余物是影響產(chǎn)品質(zhì)量最主要的影響因素,離子型殘留物易引起電遷移使絕緣電阻下降,松香樹脂殘留物易吸附灰塵或雜質(zhì)引發(fā)接觸電阻增大,嚴重者導(dǎo)致開路失效,因此焊后必須進行嚴格的清洗,才能保障電路板的質(zhì)量。
合明科技運用自身原創(chuàng)的產(chǎn)品技術(shù),滿足芯片封裝工藝制程清洗的高難度技術(shù)要求,打破國外廠商在行業(yè)中的壟斷地位,為芯片封裝材料全面國產(chǎn)自主提供強有力的支持。
推薦使用合明科技水基清洗劑產(chǎn)品。
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