站长之家(ChinaZ.com) 8 月 28 日消息：目前可以确定华为将在德国IFA2018 大会上发布新一代麒麟处理芯片-麒麟980，据之前的爆料称这是全球首款采用7nm工艺制程的处理芯片，在性能方面和功耗表现都有不错的提升。
另外，麒麟 980 也将对内置的NPU神经网络运算单元进行升级，让这款芯片变得更聪明。预计将首发华为Mate20 系列新机，可能会在IFA上同步发布。
近日，华为终端官方就总结了麒麟芯片的发展历史，从麒麟 910 到麒麟970，从制程工艺到技术升级。一起来看看吧。
图源：华为终端公司微博
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蔚来李斌近日表示，去年购买了很多的英伟达芯片，这耗费了公司不少钱，为此公司转向自研芯片，因为一颗芯片可以顶四颗，所以能降低成本。在2023蔚来日上，蔚来正式发布了首颗自研智能驾驶芯片神玑NX9031。配合蔚来汽车的最强安全冗余能力，神玑NX9031能够带来极致安心的驾驶体验，让驾驶者在享受智能驾驶带来的便利的同时，也能感受到蔚来汽车对安全性能的极致追求�
华为鸿蒙生态春季沟通会上，华为常务董事、终端BGCEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东正式发布了备受瞩目的新版智界S7轿车，售价从24.98万元起。这款新车型不仅具备出色的设计和配置，更在动力、续航和智能驾驶等方面展现出了华为的技术实力。相信这款新车型的发布，将为用户带来更加智能、便捷的出行体验。
今天余承东发文宣布，智界S7开启大规模交付，目前已经有大批新智界S7离开产线，正在发往全国各地准备交付。余承东表示，作为鸿蒙智行首款智能轿车，智界S7是年轻人非常喜爱的C级中大型豪华轿车除了具备超高得房率”，豪华的智界S7还承载了8大华为黑科技，包括途灵底盘、泊车代驾等，是超安全且搭载超强黑科技的智慧轿车。有意思的是，最近刚刚发布的小米SU7定价也是以特斯拉Model3为基准，雷军称对标Model3低3万，起售价是21.59万元。
作为人工智能的三驾马车之一，算力是训练AI模型、推理任务的关键。清华大学科研团队的新成果发布在了4月12日凌晨的最新一期《科学》上，首创分布式广度智能光计算架构，研制出全球首款大规模干涉衍射异构集成芯片太极”，实现了160TOPS/W的通用智能计算。太极”光芯片有望为大模型训练推理、通用人工智能、自主智能无人系统提供算力支撑。
苹果公司正在考虑采用台积电的2nm制程芯片来生产其下一代iPhone17系列手机。这款新型芯片将被应用于未来推出的高端型号，预计将在2025年底开始量产，并逐步推进小规模生产。对于这些传言，我们还需要耐心等待苹果公司在发布会上公布更多关于iPhone17系列的信息。
在河南洛阳，全球首颗用牡丹制成的钻石露面，这颗牡丹钻石”足足有3克拉。牡丹钻石是由一株洛阳红牡丹中的碳元素提炼制作成。对于我们人眼来说，实验室培育的钻石和天然钻石看起来并没有什么区别，只有通过专门的仪器才能看出它们之间的差异。
在华为鸿蒙生态春季沟通会上，华为鸿蒙智行首款智慧轿车智界S7上市，共推出五款车型，售价区间为24.98万-34.98万。另外购车可提供价值30000元焕新权益，包括价值6000元的内饰选配金、价值3000元的MagLink平板套装、价值20000元的华为ADS2.0高阶智驾权益包和价值1000元的交车礼盒。智界S7拥有三元锂电池以及磷酸铁锂电池组可选，续航里程涵盖550-855公里。
高通骁龙8Gen4将首次采用台积电3nm工艺，这意味着安卓阵营正式迈入3nm时代。苹果率先切入3nm工艺，首颗3nm芯片是A17Pro，由iPhone15Pro和iPhone15ProMax首发搭载。目前高通骁龙8Gen4性能极强，但是因为频率设定过高，功耗表现一般，预计量产时频率会降低。
华为余承东在问界新M5发布会上震撼揭晓，全新问界新M5车型正式登场，三款车型闪亮登场，起始售价仅为24.98万元。更令人兴奋的是，5月15日即可批量交付，为消费者带来前所未有的驾驶体验。问界新M5以其出色的外观设计、强大的性能表现、先进的智能驾驶技术以及卓越的安全性能，无疑将成为市场上的一股强劲力量，为消费者带来前所未有的驾驶体验。
快科技3月31日消息，小米SU7上市后成为车圈顶流，相关话题多次登上社交平台、短视频平台热搜。日前，小米汽车官方针对小米SU7在购买、体验和服务方面回答了网友关心的问题，涉及质保和保养费用等。小米表示，小米SU7的质保不限首任车主，跟车不跟人，也就是说，即使用户买了二手小米SU7，也可以享受与首任车主相同的质保权益。养车成本方面，小米SU7首保（首年或两�
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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