谷歌、英特尔纷纷推AI芯片，科技巨头欲挑战英伟达市场统治

谷歌表示，新处理器将于2024年晚些时候上市。

人工智能热潮加剧，科技巨头正在寻找人工智能所需的稀缺芯片，摆脱依赖，加速竞争。

谷歌正在制造基于ARM架构的定制CPU“Axion”，支持其数据中心的人工智能工作，让云计算变得更便宜。当地时间4月9日，在拉斯维加斯举行的Cloud Next大会上，谷歌表示，新处理器将于2024年晚些时候上市。

据路透社报道，基于ARM架构的Axion CPU，性能比通用ARM芯片高30%，比英特尔和AMD生产的当前一代x86芯片高出50%。谷歌计划“很快”使用Axion来支持谷歌云上的YouTube广告等服务。

谷歌试图减少对英特尔和英伟达等的依赖，追赶亚马逊和微软等竞争对手。亚马逊网络服务公司2018年推出了ARM芯片Graviton。就在谷歌宣布推出ARM处理器的几个月前，微软公布了为其云基础设施设计的定制芯片。据The Verge报道，微软已经开发了人工智能定制芯片来训练大模型，并为云和人工智能工作负载定制了基于ARM的CPU。

谷歌也在更新其TPU人工智能芯片，周二，谷歌TPU v5p芯片通过谷歌云服务上线。谷歌TPU芯片作为英伟达GPU的替代品用于人工智能加速任务，尽管开发者只能通过谷歌云平台访问它们而不能直接购买。

谷歌云副总裁兼计算和机器学习基础设施总经理马克·洛迈耶（Mark Lohmeyer）表示，TPU v5p是下一代加速器，专门用于训练一些规模最大、要求最高的生成式人工智能模型。单个TPU v5p pod包含8960个芯片，是TPU v4 pod上芯片数量的两倍多。

英特尔也公布了新的人工智能芯片细节，以对抗英伟达的统治地位。当地时间4月9日，在Intel Vision 2024大会上，英特尔推出用于AI训练和推理的Gaudi 3加速器，采用5纳米工艺。Gaudi 3将带来4倍的BF16 AI计算能力提升和1.5倍的内存带宽提升，预计可大幅缩短70亿和130亿参数Llama2模型以及1750亿参数GPT-3模型的训练时间。英特尔表示，Gaudi 3芯片比英伟达上一代H100 GPU训练特定大语言模型的速度快50%。在英特尔测试的一些模型上，它的推理速度比H100芯片更快。

英特尔在Meta开源的Llama模型和阿布扎比支持的Falcon模型上测试了该芯片。英特尔表示，Gaudi 3可以训练或部署大模型，包括文生图模型Stable Diffusion和Open AI旗下用于语音识别的Whisper模型等。该芯片比英伟达芯片的功耗更低。

据路透社报道，Gaudi 3芯片预计今年第二季度向超微电脑（Supermicro）和惠普企业（Hewlett Packard Enterprise）等服务器制造商提供。

过去一年，GPU是人工智能企业的首选高端芯片。英伟达凭借其GPU在人工智能芯片市场上占据约80%的份额。今年3月，英伟达在其GTC大会上推出了H100的继任者，即用于运行人工智能模型的新一代人工智能芯片B200和GB200。

英特尔至强（Xeon）软件副总裁达斯•卡姆豪特（Das Kamhout）表示，确实希望Gaudi 3芯片与英伟达最新芯片相比具有极致的竞争力。“从我们具有竞争力的价格、独特的开放式集成网络、使用行业标准以太网等方面来看，我们相信这是一个强大的产品。”

石墨烯纳米带制备研究取得进展

硅基晶体管的集成正在接近工艺物理的极限，而具有超高载流子迁移率的石墨烯有望成为下一代主流芯片材料。石墨烯纳米带中存在由量子效应引入的带隙，使之具有独特的电学性能，可以克服石墨烯本身半金属特质带来的不便，更适用于集成电路的制造。

在国家自然科学基金委、科技部和中国科学院的支持下，中科院化学研究所有机固体实验室研究员于贵课题组在石墨烯二维材料的制备策略、性能及其应用方面开展了系列研究。前期工作中，科研人员对具有扭转角的双层石墨烯的制备策略及其独特性能进行了系统总结 （Adv. Mater. 2021, 33, 2004974.）；进一步综述了扭角多层石墨烯及其异质结的制备方法，并回顾了多种类型的异质结自上而下的制备策略（Adv. Sci. 2021, DOI:10.1002/advs.202103170. ACS Nano 2021, 15, 11040.）；此外，科研人员总结了不同类型的衬底用以制备高质量石墨烯及其在电子学方面的应用（Chem. Mater. 2021, 33, 8960.）。由于本征石墨烯的零带隙限制了其在光电器件中的应用，因此科研人员分析总结了石墨烯纳米带自下而上的生长策略，通过调控石墨烯纳米带的宽度、边缘结构等可以实现带隙调节（Adv. Mater. 2020, 32, 1905957.）。

快速、大面积、低成本制备高质量石墨烯纳米带的方法仍有待发展。最近，课题组和清华大学教授徐志平团队合作通过调控化学气相沉积过程中的生长参数，直接在液态金属表面原位生长出大面积、高质量的石墨烯纳米带阵列（如图）。研究表明，将氢气的流速控制在相对微量的状态，同时以液态金属作为催化基底，可以引入一种新型的梳状刻蚀行为，从而调控石墨烯的生长。实验发现，利用梳状刻蚀控制石墨烯的生长可以将传统的薄膜生长转化为准一维的线性生长，从而直接制备高质量、大面积的石墨烯纳米带阵列。通过优化生长条件，可以将石墨烯纳米带的宽度缩小至8纳米，并且长度大于3微米。该工作为大面积、快速制备石墨烯纳米带的研究奠定了基础。

相关研究成果发表在最National Science Review上。

CVD方法原位生长的的石墨烯纳米带

来源：中国科学院化学研究所

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