新消息!AI HBM需求激增 推动韩国5月芯片出口价格创历史新高

博主:admin admin 2024-07-09 06:21:34 265 0条评论

AI HBM需求激增 推动韩国5月芯片出口价格创历史新高

韩国首尔 – 韩国贸易部数据显示,受人工智能(AI)需求强劲反弹推动,韩国5月芯片出口价格创下历史新高。得益于高带宽内存(HBM)需求激增,韩国芯片出口价格指数同比飙升42.1%,创下自1970年代以来的最大涨幅。

HBM是一种用于高性能计算和人工智能应用的高速存储器。由于其卓越的性能和带宽,HBM已被广泛应用于数据中心、人工智能加速器和高端游戏显卡等领域。

韩国是全球最大的HBM生产国,三星电子和SK海力士是该领域的领先厂商。随着AI应用的快速发展,预计HBM需求将持续增长,这将进一步推动韩国芯片出口价格上涨。

数据强劲增长

韩国海关公布的数据显示,5月韩国芯片出口额同比增长54.5%,达到123亿美元。其中,存储芯片出口额增长52.4%,非存储芯片出口额增长63.8%。

韩国芯片出口的强劲增长主要得益于以下几个因素:

  • 全球经济复苏推动了对电子产品的需求增长。
  • 数据中心和人工智能应用的快速发展对芯片需求产生了强劲拉动。
  • 韩国芯片厂商在全球市场份额不断提升。

未来展望

韩国贸易部预计,韩国芯片出口在未来几个月将继续保持增长势头。预计全年芯片出口额将达到2500亿美元左右,同比增长约10%。

韩国芯片产业的强劲表现为韩国经济提供了重要支撑。韩国央行预计,韩国经济今年将增长3.0%,高于此前预期。

新标题:

AI浪潮推动韩国芯片出口价格创历史新高

超越Transformer:清华蚂蚁推出纯MLP架构,时序预测性能获突破性提升

北京,2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布,他们提出了一种基于纯MLP(多层感知机)架构的时序预测模型,在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式,并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型,通常采用编码器-解码器结构,通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而,Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题,限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构,摒弃了自注意力机制,采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性,该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本

在多个公开数据集上的实验证明,清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如,在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上,该模型的平均误差率降低了15%以上

清华蚂蚁团队的研究工作,为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路,有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充:

  • 纯MLP架构的优势
    • 参数量更小,计算效率更高,模型更轻量化。
    • 训练速度更快,更容易部署到实际应用中。
    • 能够更好地捕捉长距离依赖关系,适用于长序列预测任务。
  • 纯MLP架构的应用前景
    • 金融领域:股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
    • 医疗领域:疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
    • 物联网领域:传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议:

  • MLP架构再创新高:清华蚂蚁提出纯MLP架构,时序预测性能突破瓶颈
  • 超越Transformer架构的时序预测新范式:清华蚂蚁研究成果发布
  • 轻量化模型也能有大作为:清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。

The End

发布于:2024-07-09 06:21:34,除非注明,否则均为粗发新闻网原创文章,转载请注明出处。