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430亿欧元,欧盟发力芯片研发

【欧盟超级法案出炉 狂砸超3100亿搞芯片 影响多大?全球最大芯片收购案告吹】2月8日,芯片行业有两大重磅消息受到市场关注。一是备受关注的欧盟芯片法案正式亮相,欧盟将投入超过430亿欧元(约合人民币3127亿元)资金,用于支持芯片生产、试点项目和初创企业。二是全球最大芯片收购案告吹,该案价值660亿美元,约合人民币4200亿元, “分手费”达到12.5亿美元(约合人民币79.58亿元)。当日开盘后,英伟达美股一度跌超2.5%。(券商中国) 2月8日,芯片行业有两大重磅消息受到市场关注。 一是备受关注的欧盟芯片法案正式亮相,欧盟将投入超过430亿欧元(约合人民币3127亿元)资金,用于支持芯片生产、试点项目和初创企业。 二是全球最大芯片收购案告吹,该案价值660亿美元,约合人民币4200亿元, “分手费”达到12.5亿美元(约合人民币79.58亿元)。当日开盘后,英伟达美股一度跌超2.5%。 欧盟公布《芯片法案》,拟投......阅读全文

430亿欧元,欧盟发力芯片研发

  【欧盟超级法案出炉 狂砸超3100亿搞芯片 影响多大?全球最大芯片收购案告吹】2月8日,芯片行业有两大重磅消息受到市场关注。一是备受关注的欧盟芯片法案正式亮相,欧盟将投入超过430亿欧元(约合人民币3127亿元)资金,用于支持芯片生产、试点项目和初创企业。二是全球最大芯片收购案告吹,该案价值66

欧盟研发超级3D微成型技术

   目前,世界上金属成型技术,基本上采用钣金冲压生产制造工艺,通常对于生产相对大型金属部件有效。对于生产相对复杂的3D微型金属部件,需要增加额外的生产制造工艺并消耗大量原材料,因此开发超级3D微成型技术,成为欧盟先进制造技术平台研发的主攻方向。    欧盟第七研发框架计划(FP7)提供330万

欧盟研发超级3D微成型技术

  目前,世界上金属成型技术,基本上采用钣金冲压生产制造工艺,通常对于生产相对大型金属部件有效。对于生产相对复杂的3D微型金属部件,需要增加额外的生产制造工艺并消耗大量原材料,因此开发超级3D微成型技术,成为欧盟先进制造技术平台研发的主攻方向。    欧盟第七研发框架计划(FP7)提供330万欧

英伟达660亿美元花不出去,ARM很伤心

       北京时间2月9日早间消息,据报道,英伟达(Nvidia)昨日正式终止了以660亿美元收购芯片设计公司ARM的交易,从而结束了为期18个月的监管审查程序。分析人士称,英伟达和软银集团为该交易设定的这18个月的审查期,之前就已注定失败,因为该交易招致了依赖ARM技术的半导体行业各方的反对。

最新AI基准测试榜单发布,浪潮信息英伟达霸榜

美国东部时间12月1日,国际权威AI基准测试MLPerfTM公布最新一期训练(Training)榜单V1.1。在全部16个固定任务(Closed Division)测试中,浪潮信息和英伟达包揽15项冠军。 在单机测试的8项任务中,浪潮信息获7项冠军,英伟达获1项冠军;在集群测试的8项任务中

国家超算天津中心 建世界顶尖实验室

  记者从国家超级计算天津中心获悉,近日该中心与国际顶尖图像处理研发商——英伟达半导体公司签署合作协议,将打造联合实验室,提升新兴高端信息产业水平。   英伟达半导体公司将把目前世界上最先进的GPU技术应用在国家超算天津中心,大大提升超级计算机综合性能。“这次强强联合,有助于国家超算天津中心将云计

欧盟转基因作物法案迈出重要一步

   2013年,荷兰阿姆斯特丹民众举行反对转基因作物游行。图片来源:WIKIMEDIA COMMONS   近日,一个长期止步不前的允许欧盟单个国家禁止转基因(GM)作物的提议向前迈出重要一步。欧洲议会和各成员国代表就该问题达成了一致意见。该法案已经非常接近法律:如果议会和成员国在未来几周

德国参与欧盟研究项目加强下一代高性能芯片研发

  德国联邦教研部和欧盟委员会相关负责人于近日共同启动了欧洲研究项目“七纳米技术”(SeNaTe)。该项目旨在开发更小、更紧凑的集成电路,从而大幅度提高芯片的计算能力。来自科学界和工业界的42个欧洲伙伴共同合作,将集成电路的结构尺寸缩小到目前最好芯片尺寸的一半。    “七纳米技术”是欧洲研究

欧盟化学品分类及标签法案即将出台

随着欧盟即将对欧盟的化学物质及制剂贸易商实施《化学品注册、评估及许可法规》(简称REACH法规),有关化学品分类及标签方法的法规将会出台。新法规将与联合国的全球化学品分类及标签协调制度一致。欧委会已通过一项关于化学物质和混合剂分类、标签及包装的法规议案,并已纳入了联合国认可的分类准则及标签规则。

TPU将成深度学习的未来?(二)

能够进行数据推理的第二代TPU第一代的TPU只能用于深度学习的第一阶段,而新版则能让神经网络对数据做出推论。谷歌大脑研究团队主管Jeff Dean表示:“我预计我们将更多的使用这些TPU来进行人工智能培训,让我们的实验周期变得更加快速。”“在设计第一代TPU产品的时候,我们已经建立了一个相对