Scale-up网络是算力资源纵向扩展网络，用于提供高带宽、低时延与高可靠的GPU互联网络，压缩GPU之间的通信开销，提高算力资源利用率。本文分析了Scale-up网络的技术要求，指出当前RoCE v2与PCIe都不能完全满足Scale-up网络的技术要求，需要从物理层、链路层及事务 ...

GPU的Scale Up互连成为炙手可热的话题，在2024年涌现了众多相关的行业讨论。站在阿里云的视角，什么样的技术以及生态才能满足云上智算集群的发展？为什么采用全新的Scale Up设计而不复用当前的以太网和RDMA技术呢？本文借着行业内的一些事件，对GPU超节点的 ...

在 AI 大模型参数从百亿级迈向千亿级、智算集群规模突破百万卡的今天，“算力聚合” 正成为制约 AI 普惠的核心瓶颈 —— 传统 PCIe 总线、RoCEv2 协议已难以满足超节点内数十甚至数百 GPU 间 “低时延、高带宽、高可靠” 的数据传输需求。 在此背景下，ETH-X Scale ...

2022年至2024年以及2025年上半年，壁仞科技研发开支达到了10.18亿元、8.86亿元、8.27亿元及5.72亿元，分别占该等期间总经营开支的79.8%、76.4%、73.7%及79.1%。三年一期累计研发开支达到了33.02亿元。

光&铜观点： 2026年商用GPU持续放量，也是CSP ASIC进入大规模部署的关键一年，数据中心Scale up催生超节点爆发，铜缆凭短距低耗低成本，成为柜内互联最优解；Scale out带动集群持续扩容，光模块与 GPU配比飙升，产品放量使得光芯片缺口凸显。一铜一光双线共振，互联需求迎来量价齐升，建议重点关注光铜两大核心赛道。

通用人工智能（AGI）领域又出一系列重磅消息。 3月29日上午，IEEE的头版刊登台积电董事长刘德音联合撰写题为《我们如何实现1万亿个晶体管GPU》的文章。 刘德音在文中预测，半导体技术的突破给AI技术带来重要贡献。在未来10年，GPU集成的晶体管数将达到1万亿。

通信世界网消息（CWW）近年来，大语言模型（LLM）的发展备受瞩目，模型参数规模迈向万亿，模型泛化能力增强，可同时处理语言、文字、图像、视频等多种任务。LLM的发展驱动了底层智算基础设施的升级，传统单机8卡的设备形态在支撑模型快速迭代时遭遇瓶颈。

然而，“全能布局”的背后，潜藏着业务重心取舍的难题。9999元的定价策略，也凸显出芯片厂商跨界进入终端领域的生态位风险。这种看似“战线过长”的布局，实则折射出国产GPU厂商在国际霸权生态下的集体困境。

近日，摩尔线程公司正式发布了基于全新“花港”架构的华山GPU芯片。这款芯片在多个关键性能指标上实现了对英伟达最新Blackwell架构产品的超越或匹敌，标志着中国企业在高端GPU研发领域取得了重要突破。下面，我们就来聊聊这款芯片的一些亮点和背后的故事。