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网络安全&身份认证

新股次新股

美国多模态生物识别和计算机视觉技术公司:Rank One Computing(ROC)

Rank One Computing(Nasdaq:ROC)成立于2015年,总部位于美国科罗拉多州Denver,全职雇员77人,是一家独立的美国人工智能公司,致力于重新定义身份识别、安全和数字取证领...
12/051,500评论2010s 新股IPO上市
软件/SaaS/APP

法国开源网络安全解决方案提供商:Filigran SAS

Filigran SAS创立于2022年,总部位于法国巴黎,Filigran 在其扩展威胁管理 (eXtended Threat Management,XTM) 产品组合下提供一套开源网络安全工具,专...
11/071,623评论私有及独角兽公司 美股网络安全公司
新股次新股

基于云的个人安全服务提供商:TG-17 Inc.(OBAI)

TG-17 Inc.(Nasdaq:OBAI)创立于2017年,总部位于美国纽约州纽约市,全职雇员10,675人,TG-17 通过其运营子公司 Bond,通过其人工智能驱动的平台和移动应用程序提供基于...
10/081,762评论2010s 新股IPO上市
软件/SaaS/APP

安全威胁管理和保护智能软件平台公司:Ontic Technologies

Ontic Technologies Inc.创立于2017年,又称Ontic.ai、Ontic.co,总部位于美国得克萨斯州奥斯汀,Ontic 通过单一平台统一企业安全数据和运营,该平台支持高管保护...
09/152,056评论私有及独角兽公司 美股软件公司
私有及待上市公司

Sam Altman创立的基于区块链的在线身份验证平台:World Network(Worldcoin)

Tools for Humanity GmbH.创立于2019年,商号World Network(原Worldcoin),总部位于德国柏林,World 通过注重隐私的网络连接用户,并提供安全的数字资产...
09/102,835评论私有及独角兽公司 美股区块链概念股
软件/SaaS/APP

美国保护开源供应链的软件安全公司:Socket, Inc.

Socket, Inc.创立于2020年,前称Socket Security、Socket.dev,总部位于美国加州Stanford,由一支每月下载量超过 10 亿次的开源维护团队打造,团队的每一位成...
08/262,316评论私有及独角兽公司 美股软件公司
新股次新股

美国云安全和网络解决方案提供商:Netskope, Inc.(NTSK)

Netskope, Inc.(NASDAQ:NTSK)创立于2012年,总部位于美国加州Santa Clara,全职雇员2,910人,Netskope 以安全快捷的方式将用户从任何设备(无论是否联网)...
08/2319,9661 2010s 新股IPO上市
私有及待上市公司

瑞士区块链安全及人工智能公司:Zama

Zama创立于2020年,总部位于瑞士楚格,是一家致力于构建开源 FHE 解决方案的加密公司,其旗舰协议 Zama Protocol 支持在任何 L1 或 L2 之上构建机密应用程序,从而解锁机密支付...
08/012,980评论私有及独角兽公司 美股人工智能概念股
网络安全&身份认证

基于人工智能(AI)的网络安全公司:Horizon 3 AI, Inc.

Horizon 3 AI, Inc.创立于2019年,总部位于美国加州旧金山,Horizon3.ai是自主安全领域的领导者,由前美国特种作战部队网络作战人员和企业安全领导者创立,深受全球 3,000 ...
06/293,082评论新股IPO上市 美股人工智能概念股
网络安全&身份认证

美国数据安全及身份安全平台公司:Veza Technologies, Inc.

Veza Technologies, Inc.创立于2020年,前称Cookie.AI,总部位于美国加州Palo Alto,Veza 是一个数据安全平台,旨在帮助用户安全地使用和共享数据。它使用户能够...
06/017,981评论私有及独角兽公司 美股网络安全公司

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  • 新加坡金融互联网基础设施公司:Embed Financial Global Holdings 12/04 1,299
  • 香港数字营销和广告解决方案公司:MediaOn Group(MEON) 12/04 1,311

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  • 美股百科 美股百科 d-Matrix 公司引领着人工智能硬件革命,从根本上重塑了数据中心处理生成式人工智能工作负载的方式。作为专为满足现代人工智能独特需求而设计的平台,d-Matrix 使数据中心能够以前所未有的效率处理大规模生成式人工智能推理。d-Matrix 突破了传统通用 GPU 架构的限制,提供了一种专门的解决方案,解决了目前制约大型语言模型 (LLM) 发展的内存带宽和功耗瓶颈问题。 生成式人工智能的迅速普及带来了对计算能力的无限需求,使传统硬件的散热和经济性能都达到了极限。传统架构常常面临“内存墙”的挑战——即在内存和处理单元之间移动数据时产生的延迟。d-Matrix 凭借其创新的内存内数字计算 (DIMC) 技术正面应对了这一挑战。这项架构突破将计算引擎直接集成到内存层次结构中,大幅减少了数据传输,并实现了实时人工智能应用所需的大规模并行计算。 d-Matrix解决方案的性能指标凸显了运营效率的重大转变。该平台在保持超低延迟的同时,实现了卓越的吞吐量,这对于聊天机器人、代码助手和创意内容生成等应用的交互式用户体验至关重要。此外,这种高性能并未以牺牲可持续性为代价;d-Matrix的架构拥有业界领先的能效,显著降低了企业数据中心的总体拥有成本 (TCO),并减少了大规模人工智能推理的碳足迹。 随着企业和云服务提供商竞相部署生成式人工智能 (AI) 功能,可扩展性已成为成功的关键因素。d-Matrix 提供了一条商业上可行的扩展路径,其基于芯片的模块化架构使数据中心能够灵活且经济高效地扩展其 AI 基础设施。d-Matrix 不仅构建硬件,更弥合了海量模型计算需求与数据中心环境物理条件之间的差距,从而为全球企业释放生成式 AI 时代的全部潜力。

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