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Gartner：2024年全球半導體收入增長21%

Gartner：2024年全球半導體收入增長21%

根據Gartner的最終統計結果，2024年全球半導體總收入為6559億美元，較2023年的5421億美元增長了21%。同時，英偉達超越了三星電子和英特爾，首次躍居首位。 Gartner研究副總裁Gaurav Gupta表示：“前十大半導體廠商收入排名變動的主要原因在于強勁的AI基礎設施需求以及73.4%的內存收入增長。英偉達之所以能夠躍至首位，主要在于其獨立圖形處理單元（GPU）需求顯著增長，GPU已成為數據中心AI工作負載的首選?！? Gupta表示：“供需失衡引起價格大幅反彈，三星電子的DRAM和閃存收入增長，得以繼續(xù)保持在第二位。英特爾2024年的半導體收入僅增長了0.8%，原因在于其主要產品線面臨的競爭威脅正在加劇，而且英特爾未能把握AI處理需求強勁增長這一機遇。”2023-2024年全球排名前十半導體廠商收入（單位：百萬美元）

一種基于FPGA的CNN硬件加速器實現

提出了一種基于FPGA的通用CNN硬件加速器設計方案。針對計算量最大的卷積層，采用了輸入通道并行、核內并行、輸出通道并行三種加速方式，根據FPGA的片上資源，合理地設置相應并行度。在數據加載方面，采用相鄰數據位寬合并傳輸，有效提高了加速器的實際傳輸帶寬?；谛械臄祿骷虞d思想，設計了輸入緩存模塊。該緩存模塊只需緩存兩行數據即可開始卷積運算，有效地提前卷積運算的開始時間。在數據輸入、數據運算、數據輸出模塊之間，利用流水線循環(huán)優(yōu)化方式，極大地提高了硬件的計算性能。最后將該加速器應用于VGG16和Darknet-19網絡，實驗表明，計算性能分別達到34.30 GOPS和33.68 GOPS，DSP計算效率分別高達79.45%和78.01%。

發(fā)表于：1/26/2024

基于GPU的稀疏深度神經網絡性能優(yōu)化

摘要：隨著神經網絡層數不斷加深，稀疏深度神經網絡在計算與存儲空間上更具優(yōu)勢，但稀疏深度神經網絡的性能仍然有待優(yōu)化。為此提出基于GPU的稀疏深度神經網絡性能優(yōu)化方法，對于計算順序進行調整，增強數據重用性，并結合GPU的獨特結構與CUDA編程方法，通過預取等方法進一步提升性能?；贕raphChallenge官方提供的數據集，相較于cuSPARSE相關庫函數，最高獲得了2.5倍的性能加速。

發(fā)表于：1/26/2024

Gartner：2023年全球半導體收入5330億美元

Gartner：2023年全球半導體收入5330億美元根據Gartner的初步研究結果，2023年全球半導體收入總額為5330億美元，比2022年減少11.1%。全球前25家半導體廠商的總收入在2023年下降了14.1%，占市場總額的74.4%，低于2022年（77.2%）的份額。英特爾在2023年重新奪回了第一名的位置

發(fā)表于：1/26/2024

【圖解】2023年工業(yè)互聯網實現所有工業(yè)大類全覆蓋

【圖解】2023年工業(yè)互聯網實現所有工業(yè)大類全覆蓋

發(fā)表于：1/26/2024

2030年全球模塊化數據中心市場將達到812億美元

根據Research and Markets的一份報告，全球模塊化數據中心市場預計將從2023年的258億美元增長到2030年的812億美元，復合年增長率(CAGR)為17.8%。根據這項研究，模塊化數據中心很有價值，因為其可以最大限度地提高能源效率、實現快速部署，并提高計算密度。組織可以使用IT、電氣和機械單元等組件，輕松擴充或升級其現有數據中心基礎設施。這些解決方案越來越受歡迎，因為其能夠以低功耗使用效率(PUE)水平提供高計算能力，提高運營卓越性，并降低資本和運營費用。

發(fā)表于：1/26/2024

又一家芯片巨頭發(fā)出悲觀信號：工業(yè)芯片需求愈發(fā)惡化

繼德州儀器之后，又一家芯片巨頭發(fā)出悲觀指引。當地時間周四，歐洲芯片制造商意法半導體發(fā)布指引稱，由于汽車需求疲軟和工業(yè)部門訂單進一步下降，公司第一季度收入預計將下降15%以上——這一展望遠低于市場預期。該公司公布，在去年第四季度，公司凈營收42.8億美元，同比下降3.2%，略低于分析師平均預估的43億美元。公司營利10.2億美元，同比下降20.5%。

發(fā)表于：1/26/2024

基于國產申威眾核架構的二維材料分子動力學模擬算法優(yōu)化

分子動力學（Molecular Dynamics，MD）模擬是探索微觀世界的重要工具，在多個領域中得到廣泛應用。二維材料是MD在材料科學領域的一個重要研究方向，其中層間作用力的計算是耗時最多的部分。高性能計算是能夠提升二維材料模擬效率的關鍵技術，利用新一代神威超級計算機的強大計算能力，來提高二維材料體系的MD模擬效率。針對層間力場的計算，采用消除冗余計算、多核心融合和設置緩沖區(qū)等多種算法優(yōu)化策略；采用軟件Cache累加受力、從核通信累加能量和從核C++特性等技術實現線程級并行；采用軟硬件Cache協同策略提升訪存效率。實驗結果表明：優(yōu)化后的整體性能提升155倍，模擬效率可達2 ns/day，弱擴展并行效率達到92.7%。

發(fā)表于：1/25/2024

反電信網絡詐騙中個人信息刪除權的實現路徑*

《反電信網絡詐騙法》是我國在數字社會中進行前端防控犯罪治理思路的典型轉型，其中構建的信息監(jiān)測共享機制成為政企多方協同治理的范例。該機制授予企業(yè)組織一定程度以個人信息工具化利用為特性的用戶信息控制權，使得信息主體與信息處理者之間的關系更為緊張，其結果可能表現為個人信息刪除權的被迫落空。在信息監(jiān)測機制通體流程解構為“信息實名-信息留存-風險信息識別-風險信息核驗-風險信息共享-中止服務”的程序鏈條中，包括安全義務主體、信息處理目的、信息留存時限都與刪除權的權利場景不相協調。其疏解路徑應當分別從《個人信息保護法》和《反電信網絡詐騙法》兩法規(guī)范體系內進行思考，明確在法理和規(guī)范性解釋下法定個人信息利用行為對信息刪除請求權抗辯的合理性，厘清信息監(jiān)測共享機制中與義務主體、內容有關的模糊地帶，同時對信息留存的時限與方式給予上限性規(guī)定，實現兩法以個人信息保護為核心的共同意志。

發(fā)表于：1/25/2024

合同自動化的等級序列、展開維度與風險防治*

從合同自動化的等級序列入手,通過類比自動駕駛對合同自動化的差異化發(fā)展問題進行探討,指出智能法律合約想要轉換為智能合約需滿足文法要求、平臺訪問、非賦權原則三個基本規(guī)則。結合合同生命周期對智能法律合約的運行過程進行系統化的展開，進而對不同階段的智能法律合同所聚焦的問題進行論證。通過分析智能合約自動執(zhí)行與法律合同中當事人享有權利之間存在的內生矛盾引出智能合約的風險原點，并加以討論和評價。最后，擺脫代碼之治這種單一化的風險救濟途徑，通過構建覆蓋事前、事中、事后全流程的智能合約風險閉環(huán)機制，為探索智能合約可持續(xù)發(fā)展提供新的可行性方案。

發(fā)表于：1/25/2024

人工智能時代反壟斷法的挑戰(zhàn)：算法共謀的競爭威脅與制度構建

算法共謀對市場造成的威脅主要表現為：一方面，軸輻算法通過使用相同的第三方平臺來決定他們的定價策略，從而形成一個輪輻機制，促進了信息的交換；另一方面，自學習算法可以在沒有信息共享或明確的協調行為的情形下，達成隱蔽的自主性共謀以促成規(guī)避競爭的效果。而目前反壟斷法的分析框架在解決算法共謀的認定問題上掣襟露肘。主要表現為：算法共謀在技術上存在著隱蔽性并難以證明，串通行為的認定存在爭議，算法共謀的歸責標準缺位。首先，在制度層面，既要注重公平競爭與消費者保護，也要兼顧效率目標，來開展算法技術創(chuàng)新和發(fā)展。其次，在技術標準層面，擴展更新現有標準中關于串通的定義和協同行為的認定范圍，解決算法黑箱與算法共謀的隱蔽性問題。最后，構建和明確算法共謀的責任歸屬，經營者對算法共謀結果的疏忽可以被解釋為具有反競爭的意圖。

發(fā)表于：1/25/2024