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全国服务区域：
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、宁江区、长岭县、乾安县)
攀枝花市(盐边县、仁和区、米易县、西区、东区)
台州市(玉环市、临海市、黄岩区、路桥区、温岭市、天台县、仙居县、椒江区、三门县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、阿克陶县、乌恰县)
鄂尔多斯市(达拉特旗、东胜区、鄂托克前旗、乌审旗、杭锦旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、康巴什区、准格尔旗)
长春市(德惠市、农安县、公主岭市、榆树市、二道区、双阳区、朝阳区、绿园区、九台区、宽城区、南关区)
北海市(合浦县、银海区、铁山港区、海城区)
西安市(鄠邑区、碑林区、长安区、灞桥区、莲湖区、蓝田县、高陵区、雁塔区、新城区、阎良区、临潼区、未央区、周至县)
怀化市(通道侗族自治县、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、洪江市、辰溪县、芷江侗族自治县、中方县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、会同县、鹤城区、沅陵县)
柳州市(城中区、柳南区、鹿寨县、融水苗族自治县、鱼峰区、融安县、柳城县、柳北区、三江侗族自治县、柳江区)
濮阳市(清丰县、范县、濮阳县、南乐县、台前县、华龙区)
铜仁市(思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、松桃苗族自治县、碧江区、石阡县、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、万山区、江口县)
兰州市(永登县、安宁区、榆中县、皋兰县、西固区、城关区、七里河区、红古区)
随州市(曾都区、随县、广水市)
贺州市(钟山县、平桂区、富川瑶族自治县、昭平县、八步区)
南阳市(社旗县、镇平县、宛城区、唐河县、新野县、桐柏县、方城县、卧龙区、邓州市、淅川县、西峡县、南召县、内乡县)
德州市(乐陵市、陵城区、庆云县、平原县、武城县、德城区、夏津县、齐河县、临邑县、禹城市、宁津县)
忻州市(偏关县、繁峙县、代县、五台县、定襄县、五寨县、静乐县、河曲县、岢岚县、原平市、保德县、宁武县、神池县、忻府区)
嘉峪关市
甘孜藏族自治州(康定市、九龙县、新龙县、德格县、色达县、石渠县、甘孜县、稻城县、乡城县、炉霍县、丹巴县、白玉县、道孚县、得荣县、雅江县、泸定县、理塘县、巴塘县)
石家庄市(行唐县、无极县、桥西区、鹿泉区、灵寿县、元氏县、辛集市、正定县、高邑县、裕华区、平山县、晋州市、井陉县、长安区、藁城区、深泽县、井陉矿区、栾城区、新乐市、新华区、赵县、赞皇县)
鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
南宁市(邕宁区、横州市、兴宁区、上林县、良庆区、马山县、宾阳县、隆安县、江南区、青秀区、西乡塘区、武鸣区)
周口市(淮阳区、川汇区、郸城县、鹿邑县、太康县、西华县、商水县、沈丘县、扶沟县、项城市)
秦皇岛市(北戴河区、青龙满族自治县、山海关区、卢龙县、海港区、抚宁区、昌黎县)
云浮市(罗定市、新兴县、郁南县、云安区、云城区)
惠州市(惠城区、惠阳区、龙门县、惠东县、博罗县)
铜陵市(郊区、枞阳县、铜官区、义安区)
大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、永平县、南涧彝族自治县、洱源县、大理市、剑川县、宾川县、云龙县、鹤庆县、祥云县、弥渡县、漾濞彝族自治县)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
佳木斯市(向阳区、东风区、桦南县、郊区、抚远市、富锦市、汤原县、同江市、桦川县、前进区)
六盘水市(钟山区、水城区、六枝特区、盘州市)
通辽市(科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县、霍林郭勒市、扎鲁特旗、科尔沁区、库伦旗、奈曼旗)
新余市(分宜县、渝水区)
德阳市(广汉市、罗江区、旌阳区、什邡市、中江县、绵竹市)
五指山市(陵水黎族自治县、东方市、昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、澄迈县、万宁市、琼海市、临高县、文昌市、定安县、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县)
鸡西市(麻山区、城子河区、虎林市、鸡东县、鸡冠区、梨树区、恒山区、密山市、滴道区)
中山市
三沙市(南沙区、西沙区)
潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
十堰市(茅箭区、郧阳区、竹溪县、郧西县、房县、竹山县、张湾区、丹江口市)
阿坝藏族羌族自治州(阿坝县、松潘县、茂县、理县、红原县、若尔盖县、金川县、汶川县、黑水县、小金县、马尔康市、壤塘县、九寨沟县)
岳阳市(岳阳楼区、平江县、岳阳县、君山区、云溪区、汨罗市、湘阴县、华容县、临湘市)
咸宁市(嘉鱼县、咸安区、赤壁市、通山县、崇阳县、通城县)
广西壮族自治区
玉溪市(峨山彝族自治县、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、澄江市、通海县、红塔区、新平彝族傣族自治县、华宁县)
南京市(玄武区、建邺区、六合区、雨花台区、栖霞区、浦口区、秦淮区、江宁区、鼓楼区、高淳区、溧水区)
钦州市(灵山县、钦南区、钦北区、浦北县)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、精河县、阿拉山口市、温泉县)
温州市(文成县、永嘉县、龙湾区、龙港市、瓯海区、瑞安市、洞头区、泰顺县、鹿城区、平阳县、乐清市、苍南县)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
张家口市(阳原县、蔚县、万全区、赤城县、尚义县、怀安县、怀来县、崇礼区、宣化区、康保县、桥东区、桥西区、沽源县、涿鹿县、下花园区、张北县)
厦门市(海沧区、集美区、湖里区、翔安区、同安区、思明区)
佛山市(南海区、禅城区、顺德区、三水区、高明区)
阜新市(海州区、新邱区、细河区、清河门区、太平区、彰武县、阜新蒙古族自治县)
湘潭市(岳塘区、湘潭县、韶山市、雨湖区、湘乡市)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)
自贡市(自流井区、富顺县、荣县、贡井区、大安区、沿滩区)
宁德市(古田县、霞浦县、福鼎市、福安市、屏南县、柘荣县、蕉城区、周宁县、寿宁县)
镇江市(句容市、丹阳市、京口区、润州区、扬中市、丹徒区)
抚州市(资溪县、崇仁县、东乡区、宜黄县、南城县、乐安县、广昌县、临川区、黎川县、金溪县、南丰县)
保定市(博野县、满城区、阜平县、清苑区、雄县、高阳县、莲池区、涞水县、望都县、涞源县、安国市、易县、唐县、定州市、定兴县、竞秀区、涿州市、顺平县、安新县、曲阳县、容城县、徐水区、高碑店市、蠡县)
桂林市(阳朔县、象山区、荔浦市、兴安县、叠彩区、灵川县、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、资源县、平乐县、灌阳县、永福县、七星区、秀峰区、雁山区、全州县、临桂区)
河池市(金城江区、宜州区、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、南丹县、都安瑶族自治县、凤山县、东兰县、天峨县、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县)
本溪市(南芬区、溪湖区、桓仁满族自治县、明山区、本溪满族自治县、平山区)
哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)
黑河市(孙吴县、嫩江市、逊克县、五大连池市、北安市、爱辉区)
江门市(蓬江区、江海区、恩平市、台山市、开平市、鹤山市、新会区)
吉林市(桦甸市、舒兰市、蛟河市、永吉县、丰满区、磐石市、龙潭区、船营区、昌邑区)
荆门市(京山市、钟祥市、沙洋县、东宝区、掇刀区)
晋中市(介休市、平遥县、祁县、寿阳县、太谷区、灵石县、昔阳县、榆次区、榆社县、和顺县、左权县)
合肥市(庐阳区、肥西县、肥东县、瑶海区、包河区、巢湖市、长丰县、庐江县、蜀山区)
廊坊市(广阳区、霸州市、安次区、香河县、大厂回族自治县、永清县、大城县、三河市、固安县、文安县)
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1.AMD新款EPYC处理器完成流片采用台积电2nm工艺
2.台积电计划2027年量产面板级先进封装
3.苹果将分析设备用户数据以增强人工智能技术
4.消息称中国台湾竞购者正在争夺AMD的ZT服务器资产
5.五家美企联合起诉特朗普政府，要求阻止其征收关税
6.视觉Transformer已经超越CNN：原因分析以及如何发挥它们的最佳性能
1.AMD新款EPYC处理器完成流片采用台积电2nm工艺
当地时间周一（4月14日），AMD宣布代号为“Venice”的第六代AMDEPYC处理器完成流片，预计将于2026年推出。
据悉，Venice是业界首个采用台积电N2制程技术流片的HPCCPU设计，凸显了AMD积极的产品路线图以及台积电生产节点的准备就绪。
AMD董事长兼CEO苏姿丰表示，台积电多年来一直是AMD重要的合作伙伴，AMD是台积电2nm制程以及硅谷州晶圆21厂的首家HPC客户，充分展现双方紧密合作，共同推动创新并提供先进技术，为未来发展提供动力。
台积电董事长兼总裁魏哲家表示，台积电与AMD的合作推动了显著的技术扩展，为高效晶圆带来了更佳的效果、功耗效率和良率。
台积电的N2工艺是其首个基于环栅（GAA）纳米片晶体管的制程技术。该公司预计，与上一代N3（3nm级）相比，该制程技术将使功耗降低24%至35%，或在恒压下提高15%的性能，同时晶体管密度也将提升1.15倍。这些提升主要得益于新型晶体管和N2NanoFlex设计技术协同优化框架。
另外，AMD宣布已成功验证了由台积电在其位于亚利桑那州凤凰城附近的Fab21工厂生产的第五代EPYC处理器的硅片。这意味着该公司部分当前一代EPYCCPU现在可以在美国生产。
苏姿丰表示，该公司将在美国生产更多的人工智能服务器。
2.台积电计划2027年量产面板级先进封装
据报道，台积电即将完成面板级先进芯片封装（PLP）的研发，并计划在2027年左右开始小批量生产。
为满足对更强大的人工智能芯片的需求，面板级先进芯片封装将使用可容纳更多半导体的方形基板而非传统的300mm圆形基板。
两位消息人士透露，台积电新一代封装技术的首代产品将使用310mm×310mm的基板。这比芯片制造商此前试验的510mm×515mm尺寸小得多，但仍然比传统圆形晶圆提供更多的表面积。
台积电正在加快开发进度。消息人士称，该公司正在中国台湾桃园市建设一条试点生产线，目标是在2027年左右开始小规模生产。
全球最大的芯片封装和测试供应商日月光早些时候证实，它正在建设一条采用600mm×600mm基板的面板级芯片封装线，但后来当它了解到台积电的起步尺寸较小时，决定在高雄再建一条与台积电相同尺寸的试生产线。
芯片封装曾被认为比芯片生产技术要求低。然而，对于人工智能计算芯片而言，诸如台积电CoWos芯片封装技术等先进封装方法，如今已变得与芯片制造同等重要。这是因为先进封装技术可将GPU、CPU和高带宽内存（HBM）集成到一块超级芯片中，例如英伟达的Blackwell。博通、亚马逊、谷歌和AMD也依赖台积电的CoWoS技术来满足其芯片封装需求。
3.苹果将分析设备用户数据以增强人工智能技术
据科技记者马克·古尔曼（MarkGurman）最新发布的消息，苹果公司将开始分析客户设备上的数据，以改进其人工智能平台，此举旨在保护用户信息，同时帮助其赶上人工智能竞争对手。
如今，苹果通常使用合成数据来训练人工智能模型，这些信息旨在模拟现实世界的输入，但不包含任何个人信息。但这些合成信息并不总是代表真实的客户数据，这使得其人工智能系统更难正常工作。
苹果的新方法将解决该问题，同时确保用户数据保留在客户的设备上，不会直接用于训练AI模型。此举旨在帮助苹果赶上OpenAI和AlphabetInc.等隐私限制较少的竞争对手。
该技术的工作原理如下——它获取苹果创建的合成数据，并将其与iPhone、iPad和Mac电子邮件应用程序中最近的用户电子邮件样本进行比较。通过使用真实的电子邮件来检查虚假输入，苹果可以确定其合成数据集中哪些内容与真实消息最一致。
这些技术将帮助苹果改进其AppleIntelligence平台中的文本相关功能，例如通知中的摘要、写作工具中综合思想的能力以及用户消息的回顾。
苹果4月14日在其机器学习博客的一篇文章中写道：“在创建合成数据时，我们的目标是生成在主题或风格上与真实内容足够相似的合成句子或电子邮件，以帮助改进我们的摘要模型，但苹果不会从设备中收集电子邮件。”
大型语言模型是现代人工智能的核心技术，它们为苹果去年发布的AppleIntelligence功能提供支持。除了使用合成数据外，苹果还利用从第三方获得许可或通过扫描开放互联网找到的信息来训练其模型。对合成数据的依赖有其缺陷，该公司的工具会在通知中歪曲想法，并且在某些情况下无法提供准确的文本摘要。
从理论上讲，新系统可以改进苹果的模型，这是其在热门人工智能领域成为有力竞争对手的关键一步。苹果的人工智能团队发现其产品落后于竞争对手，这促使其最近对Siri语音助手及相关工作进行了管理层重组。
该公司将在即将发布的iOS和iPadOS18.5以及macOS15.5测试版中推出新系统。周一早些时候，这些即将发布的版本的第二次Beta测试已提供给开发人员。
苹果还表示，它正在采取以隐私为中心的方式，改进用于支持其他AppleIntelligence功能的模型，例如ImagePlayground、ImageWand、MemoriesCreation和VisualIntelligence。
该公司已经利用一项名为“差异隐私”的技术来改进其Genmoji功能，该功能允许用户创建自定义表情符号。苹果在博客文章中表示，该系统使用该系统“识别流行的提示和提示模式，同时提供数学保证，确保独特或罕见的提示不会被发现”。
这个想法是为了追踪模型在多个用户提出相同请求的情况下的响应情况，比如，要求一只带着公文包的恐龙并改善这些情况下的结果。这些功能仅适用于选择启用设备分析和产品改进功能的用户。这些选项可在公司设备“设置”应用中的“隐私和安全”选项卡中进行管理。
苹果表示：“基于我们多年来使用差异隐私等技术以及合成数据生成等新技术的经验，我们能够改进AppleIntelligence功能，同时保护选择加入设备分析程序的用户的隐私。”
苹果的人工智能团队几个月来一直处于动荡之中，媒体报道了该团队的困境、领导问题、产品延迟和高管变动。
今年3月，苹果对其人工智能团队的部分管理层进行了改组，将Siri的管理职责从高管JohnGiannandrea手中剥离，并将语音助手团队移交给VisionPro创始人MikeRockwell和软件主管CraigFederighi。苹果计划在6月份宣布AppleIntelligence的升级，但要到明年才会实现Siri期待已久的功能。
4.消息称中国台湾竞购者正在争夺AMD的ZT服务器资产
报道，知情人士透露，仁宝电脑、纬创资通旗下纬颖科技以及美国捷普将对AMD的人工智能服务器组装厂提交修改后的报价。此前有消息称，英业达和和硕也对这些资产感兴趣，但这两家公司后来已退出竞标。
知情人士称，AMD正与顾问合作，并要求在未来几天提交新的报价，该公司计划在第二季度末完成出售，交易价值可能在30亿美元至40亿美元之间。
此次出售位于得克萨斯州和新泽西州的美国制造资产正值许多中国台湾电子公司争相在美国建厂，以规避美国总统特朗普当前或未来加征的关税之际。一位知情人士表示，竞标者认为这些工厂很有价值，因为它们拥有1500名技术熟练的员工。
AMD通过斥资49亿美元收购ZTSystems继承了这些工厂，该交易于3月底完成。AMD去年表示，将出售制造业务，以避免与戴尔和惠普等客户竞争。
审议仍在进行中，目前还不确定AMD是否能够达成协议。
行业研究分析师KunjanSobhani和OscarHernandezTejada此前估计，该制造部门的售价可能在15亿美元至30亿美元之间。在被AMD收购前的12个月里，该服务器制造业务的营收约为100亿美元。
对于潜在买家来说，这是一个抢占用于制造人工智能热潮核心的服务器设施的机会。人工智能芯片领域的主导者英伟达表示，计划在未来四年内通过制造合作伙伴关系在美国生产价值高达5000亿美元的人工智能基础设施。
包括鸿海在内的中国台湾企业都依赖墨西哥作为其重要的人工智能服务器组装和零部件生产中心。自2024年11月特朗普胜选以来，鸿海已在美国购置土地，并于上个月表示将宣布加大对美投资。其中国台湾同行广达董事会也已批准为其美国子公司增资2.3亿美元。
5.五家美企联合起诉特朗普政府，要求阻止其征收关税
一个法律倡导组织请求美国国际贸易法院阻止唐纳德·特朗普总统对外国贸易伙伴征收全面关税，称总统超越了其职权。
该诉讼由无党派组织“自由司法中心”代表五家从受关税影响国家进口商品的美国小型企业提起。该诉讼质疑特朗普4月2日“解放日”征收的关税，以及美国单独对中国征收的关税。
自由司法中心高级法律顾问JeffreySchwab在一份声明中表示：“任何个人都不应有权征收对全球经济造成如此巨大影响的税款。宪法赋予国会制定税率（包括关税）的权力，而不是总统。”
白宫发言人HarrisonFields在一份声明中为特朗普的关税政策辩护。
“反特朗普人士会一直反对他，但特朗普总统正在捍卫民众利益，阻止我们的贸易伙伴（尤其是中国）利用美国。他的计划为企业和工人创造了公平的竞争环境，以应对美国长期存在的贸易逆差这一国家紧急状态。”HarrisonFields说道。
特朗普政府在佛罗里达州联邦法院面临类似的诉讼，一位小企业主请求法官阻止对中国征收关税。
特朗普对所有国家/地区的商品征收10%的关税，并对政府认为对美国进口设置高壁垒的国家/地区提高关税，随后他暂停了对其中大部分国家/地区的关税90天。
特朗普总统的行政命令援引了包括《国际紧急经济权力法》在内的法律，该法赋予总统特殊权力，以应对美国面临的异常或特殊威胁。
在诉讼中，自由司法中心表示，该法律并未赋予总统征收关税的权力。
诉讼称：“利用《国际紧急经济权力法》征收关税尚无先例。其他任何总统都从未这样做过，也从未声称拥有这样做的权力。”
6.视觉Transformer已经超越CNN：原因分析以及如何发挥它们的最佳性能
现在大家已不再讨论“ViT是否会取代CNN”。它们已经完成了这场超越。现在新的挑战是：如何让ViT高效运行在真正为它量身打造的硬件上。
视觉AI已不再依赖CNN——接下来会如何发展？
多年来，卷积神经网络（CNN）在人工智能视觉领域一直占据主导地位，广泛用于自动驾驶辅助、人脸识别、视频监控等场景。但现在，行业已经转向——视觉Transformer（VisionTransformer，ViT）现已被公认为在很多计算机视觉任务中表现更优。ViT能理解全局信息，具备抗干扰能力，并能处理复杂场景，已经成为视觉AI的新标配。
现在大家已不再讨论“ViT是否会取代CNN”。它们已经完成了这场超越。现在新的挑战是：如何让ViT高效运行在真正为它量身打造的硬件上。
本文将探讨ViT成为首选的原因、ViT的关键不同之处，以及要最大限度地发挥其的性能，哪些硬件功能必不可少。
为什么视觉Transformer会全面胜出？
CNN用自下而上的方式处理图像，从边缘到特征逐层提取，最后识别出完整的物体。这种方法对于干净、理想的图像效果很好，但若遇到遮挡、图像损坏或对抗性噪声时，就容易出错。而Transformer是在整体上对图像进行分析，通过注意力机制理解图像中各区域之间的关系。
《量子杂志》曾用一个生动的比喻说明：“CNN像是从单个像素开始逐步放大；Transformer则像是慢慢让整幅模糊图像逐渐聚焦。”
这种方式使得ViT具有显著优势：
●复杂场景中的卓越物体识别能力——CNN专注于局部特征，而ViT不同，它考虑的是全局背景，因此在杂乱的环境中（如部分被车辆遮挡的行人），ViT表现远优于CNN。
●更强的抗干扰能力——CNN容易被细微像素扰动误导（如将停车标志误识别为让行标志）。ViT的整体性分析使其更难被干扰。
●更优的场景解析适应性——像自动驾驶这样的任务，不只需要识别物体，还要分割场景、规划路径。ViT在这些方面表现非常优秀。
当然，这些优势需要代价：ViT计算复杂度高，对算力的需求远超CNN。因此，当下的研究焦点转为了AI硬件优化。
什么样的硬件才能真正释放ViT的潜力？
要让ViT在边缘AI应用中发挥全部实力，底层硬件需针对其独特计算需求优化。支持ViT的神经网络处理器（NPU）需具备以下能力：
1.高效的注意力机制加速——ViT依赖矩阵乘法与注意力层，而非CNN的卷积运算，硬件需针对性优化，必须有能力快速处理这类计算流程。
2.混合数据类型支持——ViT的注意力计算需浮点精度，而多层感知机（MLP）阶段则可用低位整数（如INT8），硬件需平滑切换。硬件必须流畅无阻地处理这种过渡。
3.结构化与非结构化稀疏计算加速——ViT存在大量冗余计算（如零值乘法）。高效硬件可跳过这些非必要步骤，提升速度与能效。
4.高吞吐量定制算子——将计算任务安排在外部加速器通常会拖慢推理速度。相反，硬件必须将定制算子与Transformer核心集成到同一流水线中，才能实现最高效率。
5.并行与多核心计算能力——场景分割与理解需大量并行运算。要高效完成此类任务，多引擎支持不可或缺。
6.模型压缩与剪枝支持——ViT参数量巨大，可达数十亿。支持剪枝和压缩的硬件，可最大限度地减少加载时间和内存压力。
7.片上处理减少内存瓶颈——部分先进的ViT方案可直接在本地设备端运行，无需外部内存，显著提升边缘AI效率。
未来已来：ViT专用硬件是下一站
视觉AI正迅速演进，ViT已在自动驾驶、安防等关键领域超越CNN。下一挑战在于确保NPU硬件在高效支持ViT的同时，兼顾能效与实时性。
在CEVA，我们已将上述硬件优化集成至NeuPro-MNPUIP。若想了解我们如何推动高性能ViT应用落地，欢迎访问官网或联系我们深入交流。
AI视觉的未来已至——请确保您的硬件也能跟上。（来源：CEVAIP）
新闻结尾
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