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②使用自带的软件商店

打开“关于谷歌TPU性能大涨、Meta算力投资、光模块、以太网推动Scale Up...，一文读懂Hot Chips 2025大会要点”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

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关于谷歌TPU性能大涨、Meta算力投资、光模块、以太网推动Scale Up...，一文读懂Hot Chips 2025大会要点安装步骤:

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　　在山河印与封神榜接触

> 厂商新闻《关于谷歌TPU性能大涨、Meta算力投资、光模块、以太网推动Scale Up...，一文读懂Hot Chips 2025大会要点》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-09-04 22:37

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AI需求增长远未放缓，多项技术突破正在重塑行业格局。

9月3日，摩根大通在最新研报中称，该行分析师在参加Hot Chips 2025大会后认为，AI在消费端和企业端的爆炸式增长将继续推动先进计算、内存和网络技术的多年强劲需求周期。

研报称，大会上每个会议都强调AI是技术进步和产品需求的最重要驱动力，传递的核心信息是：AI基础设施需求的增长动能依然强劲，且正在从单纯的计算力竞争扩展到网络和光学技术的全面升级。该行认为，以下几个重要趋势值得关注：

谷歌Ironwood TPU性能大幅跃升，与英伟达GPU性能差距快速缩小；
Meta扩展100k+ GPU集群规模，未来十年预计增长10倍；
网络技术成为AI基础设施关键增长点，以太网向Scale-up领域扩张；
光学集成技术加速发展以应对功耗限制。


谷歌Ironwood TPU：性能飞跃缩小与GPU差距

摩根大通称，谷歌在大会上披露了Ironwood TPU（TPU v6）的最新细节，展现出令人瞩目的性能提升。与TPU v5p相比，Ironwood的峰值FLOPS性能提升约10倍，功效比提升5.6倍

存储容量和带宽同样大幅改善，Ironwood配备192GB HBM3E内存，带宽达7.3TB/s，相比TPU v5p的96GB HBM2和2.8TB/s带宽有显著提升

Ironwood超级集群可扩展至9,216颗芯片（较此前4,096颗大幅提升），由144个机架组成，每个机架包含64颗芯片，总计1.77PB直接可寻址HBM内存和42.5 exaflops FP8计算能力

性能对比显示：Ironwood的4.2 TFLOPS/瓦功效比仅略低于英伟达B200/300 GPU的4.5 TFLOPS/瓦。摩根大通称：

这一数据突出表明，先进AI专用芯片正快速缩小与领先GPU的性能差距，推动超大规模云服务商加大对定制ASIC项目的投资。


据摩根大通预测，该芯片采用与博通合作的3纳米工艺，将在2025年下半年量产。预计Ironwood将在未来6-7个月为博通带来90亿美元收入，生命周期总收入超过150亿美元。

Meta定制化部署，凸显MGX架构优势

研报指出，Meta在会上详细介绍了其定制NVL72系统Catalina的架构设计。与英伟达标准NVL72参考设计不同，Catalina分布在两个IT机架中，并配备四个辅助冷却机架。

从内部配置看，每个B200 GPU都配对一个Grace CPU，而非标准的2个B200配1个Grace CPU配置。这一设计使系统中Grace CPU总数翻倍至72个，LPDDR内存从17.3TB增至34.6TB，缓存一致性内存总量从30TB增至48TB，增幅达60%。

Meta表示，选择定制NVL72设计主要基于模型需求和物理基础设施考虑。模型需求不仅包括大语言模型，还涵盖排序和推荐引擎。物理基础设施方面，需要将这些功耗密集型系统部署到传统数据中心基础设施中。

Meta强调，英伟达采用符合OCP标准的MGX模块化参考设计架构，为客户基于个性化架构需求进行定制化提供了可能。

网络技术成焦点，Scale Up带来新机遇

网络技术成为大会的重要议题，Scale Up和Scale Out领域都出现显著增长机会

博通重点介绍了最新推出的51.2TB/s Tomahawk Ultra交换机，该公司将其描述为"专为HPC和AI应用构建的低延迟Scale Up交换机"。

Tomahawk Ultra是博通102.4TB/s Tomahawk 6交换机的后续产品，支持该公司推动以太网在Scale Up和Scale Out领域采用的战略。

该行分析师指出，Scale Up特别代表着博通TAM扩展的重要机会，尤其是超大规模云服务商部署越来越大的XPU集群

英伟达继续推进以太网布局，推出"Spectrum-XGS"以太网技术，旨在解决客户运行跨多个数据中心的分布式集群所产生的"跨规模"机会。

英伟达称Spectrum-XGS相比现成以太网解决方案具有多项优势，包括无限制扩展和自动调整负载均衡，并宣布CoreWeave成为首个部署该技术的客户。

光学技术深度集成，应对功耗和成本挑战

光学技术成为大会另一焦点领域，多个演讲者强调了推动光学技术深度集成到AI基础设施的关键动力，包括铜互连的限制、快速增长的机架功率密度，以及光学收发器相对较高的成本和功耗。

Lightmatter展示了其Passage M1000"AI 3D光子互连器"，解决了I/O连接位于芯片周边导致连接性扩展不如芯片性能扩展快速的挑战。M1000的核心是跨越4000平方毫米的有源多掩模光子互连器，能够在单个封装内创建大型芯片复合体。

Ayar Labs讨论了其用于AI Scale Up的TeraPHY光学I/O芯片，这是UCIe光学中继器的首个实现，确保与其他制造商芯片的兼容性和互操作性。该技术支持高达8.192TB/s的双向带宽，功耗效率比传统可插拔光学器件加电气SerDes高4-8倍。

尽管CPO和其他前沿光子技术尚未广泛部署，但分析师预计数据中心功耗限制将成为2027-2028年广泛采用的关键驱动因素。M1000的光学波导分布在整个芯片表面，消除了传统设计的"海岸线"限制，同时功耗显著低于电气信令。

AMD产品线扩展，2026年推出MI400系列

AMD在会上深入介绍了MI350 GPU系列的技术细节。MI355X运行在更高的TBP和最大时钟频率下，TBP为1.4kW，时钟频率2.4GHz，而MI350X为1.0kW和2.2GHz。

因此MI355X主要部署在液冷数据中心基础设施中，MI350X则主要服务于传统风冷基础设施的客户。

性能方面，MI355X的计算性能较MI350X高出9%，但单芯片内存容量和带宽保持一致。

部署配置上，MI355X可部署在最多128个GPU的机架系统中，而MI350X机架最多支持64个GPU，这主要由风冷系统与直接液冷系统的热管理能力差异决定。不过两者的Scale Up域都保持在8个GPU。

AMD重申MI400系列及其"Helios"机架解决方案将按计划于2026年推出，摩根大通预计时间为2026年下半年，MI500系列计划于2027年发布

摩根大通分析师认为，AMD在推理计算市场具备良好定位，该市场需求增长超过训练市场，AMD产品相对英伟达替代方案具有强劲性能和总体拥有成本优势。

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