A股技术创新公告：技术创新公告（近1-2周） 【炬芯科技】第二代存内计算NPU技术取得重大突破，搭载新NPU的SoC芯片将于今年正式流片，预计明年实现多品类规模化导入。上半年端侧AI芯片营收占比已超25%，标志公司AI化转型进入新阶段。 【隆华科技】旗下丰联科光电实现G8.7 AMOLED银合金管靶100%全链条自主量产出货，彻底打破国外垄断，成为国内唯一具备该规格成熟量产及稳定供货能力的企业，填补国产高端核心显示材料空白。 【川恒股份】获2项国家专利，"切割天井爆破成型布孔结构"已在矿山建设应用，另一专利解决磷矿井下水仓淤泥中有价资源回收问题，正在中试试验。 【上海阿为特】获"金属导轨与塑料导轨槽控制推力制造方法"发明专利，该工艺已应用于科学仪器精密零部件生产，后续将拓展至半导体设备领域精密零部件制造。

DeepSeek v4 的白皮书里有个彩蛋。 英伟达的 GPU 和华为的 NPU，均验证出相同范围的加速效果，加上今晚还要开 DeepSeek v4 华为昇腾的首发直播，不知道会不会影响到英伟达。

♻️ 真香！DeepSeek 公开的 DeepJIT，让 GPU 算子编译一次就能在多用户、多进程、多台机器之间共享复用，英伟达显卡和华为昇腾 NPU 走的是同一套接口。 仓库 9 月 8 号才建，挂在 DeepSeek 官方 GitHub 账号下，只有头文件，引进 C++20 项目就能用。 跑大模型时不少自定义算子是运行时现编译的，一个进程编一遍、一台机器又编一遍，卡一多，光等编译就把启动拖慢了。 DeepJIT 的做法是给每份编译产物算一个缓存键，源码、引用的头文件、编译器版本、编译选项都算进去，结果放进本地或分布式文件系统上的共享目录，别的进程、别的节点命中了就直接加载，不用再编。 用 PyTorch 的也不用额外折腾，默认跟着当前的 CUDA 流或 torch_npu 流走，通过 pybind11 就能接进来。目前只支持 Linux，按历史记录预热缓存、直接从 Python 传源码编译这两项还在开发中，暂时用不了。 编一次到处用，集群越大，省下的等待时间越多。 GitHub：