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人工智能工作（AI）負載的快速增長，將顯著推升數據中心的容量需求、能源消耗，并加劇碳排放問題。2020年至2022年期間，全球數據中心的總能源使用量估計在每年200TWh至450TWh（各研究在方法論和專業術語上的顯著差異...
人工智能（AI）等新一代信息技術應用持續推進，對數據量的吞吐和算力的消耗均具有強烈的需求，這為在大容量、長距離傳輸方面有著明顯優勢的光通信行業帶來市場機遇。作為一種以光波作為傳輸媒介的通信方式，光通信依...
近兩年，生成式人工智能在全球范圍內掀起熱潮，大模型訓練需求激增，大幅度帶動了芯片算力、存儲性能以及能效的提升，作為下一代寬禁帶半導體材料的代表金剛石，尤其是晶體結構完整、無缺陷的單晶金剛石，具有禁帶寬...
隨著當前互聯網、大數據、人工智能技術的快速發展，人們對信息處理能力、信息容量的需求逐漸提升。為了能夠有效提升數據傳輸帶寬、數據傳輸速度，光通信技術逐漸成為發展主流，它可以在全頻譜范圍內實現高速通信，避...
隨著物聯網、人工智能、大數據技術的快速發展，鉭酸鋰（LiTaO3）因具有壓電、聲光、電光等一眾優良性能，而被廣泛應用于數字信號處理、5G通信、制導、紅外探測器等領域，其單晶薄膜更是被認為是后摩爾時代新器件發展...
隨著人工智能技術的飛速發展，AI芯片成為推動高性能計算的核心引擎。從訓練復雜的神經網絡到執行大規模的并行計算，AI芯片承擔著極高的運算負荷。然而，伴隨高計算密度而來的，是大量的熱量產生。若不能及時有效地散...
在當今快速發展的科技時代，人工智能（AI）正在重塑各個行業的格局。而作為材料科學前沿的納米晶合金，因其獨特的微觀結構和卓越的性能，正逐漸成為推動AI技術進步的重要助力。其中，納米晶合金以其優異的性能，成為...
隨著人工智能（AI）技術的快速發展，終端器件的算力也在持續增長。從智能手機到智能音箱，再到各種智能家居，它們通過在有限的空間內集成越來越多的高性能計算資源，以滿足AI大模型的訓練與推理需求，來為用戶提供更...
隨著生成式人工智能和大模型技術的快速發展，AI處理器需求呈“井噴”式增長，具有高帶寬、大容量、低延遲等特點的HBM成為AI行業的主流存儲方案，但目前這一產品的產能仍存在很大缺口。今年5月，三星就已宣布2024年高帶...
隨著電子器件的功率和集成度越來越高，電子封裝對散熱材料的要求也在不斷提升，研制新型電子封裝材料成為提升電子器件功率水平的一大關鍵點。金剛石/銅復合材料（DCC）因具有熱導率高、熱膨脹系數可調等優勢成為當前...
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2024/10/21
