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  Graphcore近期推出Colossus MK2，又名为GC200 IPU（处理单元），在AI应用层面上，公司称之为全球最复杂的晶片。新晶片的性能是上代

  Graphcore计划把四颗GC200 IPU安装至一台名为M2000的新机器，其大小与薄饼盒相若，可提供1 petaflop（每秒一千万亿次）的运算能力。系统本身比英伟达的A100慢，后者的单独运算能力达5 petaflop。

  然而，Graphcore的M2000是随插即用的系统，用户都能够把多达64，000个IPU连接，实现16 exaflop（每exaflop等于1，000 petaflop）的解决能力。具体来说，假设人类每秒执行一次运算，便需要近317亿年，才能媲美1 exaflop系统在一秒钟内可完成的工作。

  GC200和A100均属功能很强大的机器，但Graphcore在一直增长的AI市场，拥有三项更胜英伟达的独特优势。

  英伟达把GPU由游戏和专业视象化用途扩大至AI市场，Graphcore有别于此，专门设计用于机器学习工作的定制IPU，与GPU或CPU不同。

  Graphcore在官方网站上声称：CPU设计作办公用途、GPU用于图象运算，而IPU则用于机器智能。公司解释，CPU为标量处理而设计，一次处理一项数据，GPU则为矢量处理而设计，一次处理大量整数和浮点数。

  Graphcore的IPU科技运用图象处理，可一次处理各个单一图象标示的所有数据。公司指IPU的结构比CPU和GPU更能有效处理机器学习工作。许多机器学习框架（包括TensorFlow、MXNet和Caffe）已支援图象处理。

  Graphcore表示，GPU使用的矢量处理模型，比图象模型严谨得多，研究人员可在AI研究中探索新模型或重新探索各个领域。

  这可能使英伟达的数据中心业务面对严峻挑战，其上季度收益按年增加80％至11.4亿美元，占该晶片制造商总收益的37％。英伟达近期收购了数据中心网络设备制造商Mellanox，希望壮大该业务，但规模扩大也难以阻止Graphcore的革命性研发。

  英伟达是一家上市晶片制造商，需要定期检讨其开支惯例，Graphcore则为一家私营初创企业，能专注于研发和增长，而非短期利润。

  Graphcore仅在四年前成立，但在2月份最后一次融资后，估值已高达19.5亿美元。公司的赞助人包括Merian Chrysalis和Amadeus Capital Partners等投资公司，以及微软等大公司。微软已使用Graphcore的IPU，在Azure云端运算平台处理机器学习工作，其他云端巨企可能在未来数年跟随其脚步。

  英伟达在数据中心GPU享有先行优势，但公司面对的挑战者慢慢的变多，包括来自亚马逊、Facebook 和Alphabet Google的第一方晶片。Graphcore步步进迫，英伟达投资者应该警惕Graphcore的新晶片─它似乎有能力提供更便宜，更精简灵活的方式，处理机器学习和AI工作。

  一直在与主要科技公司做谈判，寻求筹集新资金以弥补一直增长的亏损，这显示出其目前的财务情况可能并不乐观。

  陷入财务困境，据传正在考虑出售给海外买家以筹集新资金并弥补严重亏损。据外媒报道，

  正与多家主要科技公司探讨潜在交易，这中间还包括英国半导体IP巨头Arm、日本软银集团和OpenAI。

  曾试图通过融资来缓解经营金钱上的压力及亏损问题，但最终未能实现。近期新闻透露，该公司正寻觅英伦三岛之外的投资者，拟出售部分股权换取注资。据悉，OpenAI、软银和ARM等有几率会成为其合作伙伴，预计此次融资将筹得超过5亿美元。

  正在与多家大型科技公司深入协商，试图寻找到资缓解日益严重的财务压力。一些显著的投资者已提高对其参股股权的价值预期，预计该笔交易金额可逾5亿美元。

  产品小型化和更轻、更薄发展的新趋势的推动下, 制造商开发出更小的封装类型。最小的封装当然是芯片本身, 图 1 描述了 IC 从

  级封装技术及其应用 /

  通常是一块硅(世界上最丰富的半导体之一)或其他半导体材料，设计成非常薄的圆盘形式。

  图提高集成电路产量 /

  退出中国市场；消息称苹果 iPhone 已不再朝指纹解锁 Touch ID 方向上努力

  将解雇在中国的大部分员工，并停止在中国的销售。这标志着这家曾被视为英伟达潜在竞争对手的初创

  电阻-NT系列。 NT系列新产品具备抗湿、抗硫、高精密度、高稳定表现的特性，外壳尺寸从0402到1206 ，电阻范围为100Ω-481KΩ，具有

  电阻器是电子电路中常见的被动元件，用于限制电流、调整电压和执行其他电阻性功能。在电阻器的制造中，有两种常见的类型：厚膜

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  切割方式对晶振的性能和应用领域产生重要影响。不同的切割方式适用于不同的需求和环境条件，提供了多样性的选择。本文将深入探讨主要的

  主要切割方式的原因、区别和应用 /

  进行了超精密抛光试验，探究了滴液速率、抛光头转 速、抛光压力、抛光时长及

  表面粗糙度的影响，并对工艺参数进行了优化，最终 得到了表面粗糙度低于0.1 nm的原子

  的超精密抛光工艺 /

  。通过蚀刻消除了以往成形过程中引起的机械损伤，蚀刻之后是各种单元操作，如抛光和清洗之前，它已经准备好为

  的酸基蚀刻：传质和动力学效应 /

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