站长之家(ChinaZ.com) 1月26日 消息:彭博社1月25日报道称，英伟达正试图放弃收购芯片制造商Arm的计划，因为很难获得各国监管机构的批准。该公司告诉其客户，它预计不会完成 400 亿美元的收购。据彭博社报道，两家公司仍在与监管机构进行谈判，尚未做出最终决定。
2020 年 9 月，拥有Arm的软银集团同意将Arm出售给英伟达。美国联邦贸易委员会 (FTC) 已提起诉讼，以阻止这价值笔400亿美元的收购，这是半导体行业中规模最大的收购，因为它可能会阻碍竞争。另据报道，英国政府已开始调查此次收购。
软银发言人1月25日在给CNET的电子邮件声明中表示，“我仍然希望收购计划能够获得批准。”
Arm不像高通和英特尔这样的大型芯片公司那么出名，但在全球许多智能手机中都可以找到采用 Arm 设计的处理器。Arm 将芯片设计和相关技术授权给苹果、三星和高通等公司。
英伟达发言人周二表示，公司仍相信此次收购“将为加快ARM发展、促进竞争和创新提供机会”。ARM和软银尚未置评。
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AI巨头公司英伟达继续其战略性收购行动，今日宣布将收购一家以色列初创公司，以使AI芯片更高效。这家芯片制造商已经签署了一项“最终协议”，收购基于Kubernetes的软件提供商Run:ai，后者帮助优化图形处理单元上的AI应用和工作负载。“Run:ai自2020年以来一直与英伟达紧密合作，我们都热衷于帮助客户充分利用其基础设施，”Geller在宣布这项交易的英伟达博客文章中说道。
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�
搞AI大模型，实在太烧钱了。如今的生成式AI有很大一部分是资本游戏，科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置，并正在使用先进GPU的并行算力将其推广落地。无论花掉多少钱，成为第一可能就会带来潜在的收益……但是什么样的收益，我们还无法作出预测。
英伟达近日宣布将与印尼第二大移动电信公司IndosatOoredooHutchison携手，在梭罗建设一座总投资额高达2亿美元的人工智能开发中心，此举标志着英伟达进一步扩大在印尼乃至整个东南亚的业务版图。据印尼通讯与信息部长布迪阿里塞蒂亚迪透露，这座名为IndonesiaAINation”的开发中心将加强当地的电信基础设施、人力资源和数字人才，为印尼乃至整个东南亚地区的人工智能和技术进
在AI行业，尤其是生成式AI领域，技术的快速发展和应用的广泛前景吸引了大量的投资和关注。这一领域的高昂成本也引起了业界的广泛讨论。如何在追求技术进步的同时实现可持续的商业模式，是所有AI公司需要面对的重要问题。
英伟达正式发布了AIEnterprise5.0，这是一项旨在帮助企业加速生成式人工智能开发的重要产品。AIEnterprise5.0包含了英伟达微服务和可下载的软件容器，这些组件可用于部署生成式AI应用程序和加速计算。该产品不仅可以从安全、可投入生产且性能优化的软件中受益能够实现灵活部署，可以部署在数据中心、云端、工作站或网络边缘，满足不同场景下的需求。
受国际局势等各方面影响，美国股市遭遇大幅抛售，其中科技股损失惨重。当地时间4月15日，美股三大股指全线收跌，当天美科技股七巨头”总市值一夜蒸发约2976亿美元。本周华为又推出了Pura70系列高端旗舰，机构预计出货量至少千万级别，将在苹果最大市场的中国抢夺大量iPhone份额，预估苹果销量会持续大幅下跌。
英伟达计划在今年第四季度推出RTX5090及RTX5080显卡。此将有助于英伟达合作伙伴扩大出货量，尤其是随着越来越多的玩家向高端升级，这些GPU的推出还将有助于提高GPU的平均售价。此外在光线追踪方面，英伟达RTX5090的性能目标是提高2.5倍，计算能力将提高2倍，功耗可能高达520W。
英特尔发布了新一代人工智能芯片Gaudi3，引发了业界的广泛关注。Gaudi3的性能远超竞争对手英伟达的H100芯片，成为当前市场上最强大的AI芯片之一。这使得Gaudi3在AI领域的应用中具有出色的表现，特别适合处理大规模的深度学习模型。
在美国硅谷圣何塞召开的NVIDIAGTC大会上，全球领先的向量数据库公司Zilliz发布了Milvus2.4版本。这是一款革命性的向量数据库系统，在业界首屈一指，它首次采用了英伟达GPU的高效并行处理能力和RAPIDScuVS库中新推出的CAGRA技术，提供基于GPU的向量索引和搜索加速能力，性能可提升50倍。关注Zilliz微信公众号，回复“北极星”可了解详情。
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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