今天，专业收集恶意软件样本的网站vx-underground在社交媒体发布消息，称目前正在攻击NVIDIA的黑客组织LAPSUS$将矛头指向了三星。
据悉，目前LAPSUS$已经公布了部分从三星服务器中窃取的源代码信息，用以展示自己的战果”。
不过与攻克NVIDIA后高调宣布，并威胁其开放GPU驱动源代码的行径不同，目前LAPSUS$尚未对攻克三星一事进行如此大规模的宣扬，也没有提出任何要求。
不过，从已经放出的信息来看，LAPSUS$已经成功获取了三星TrustZone环境中安装的受信任小程序的源代码。
此外，三星目前采用的生物特征解锁操作的算法、设备的引导加载程序源代码、甚至高通的机密源代码等重要数据也都被LAPSUS$攥在手中。
根据此前报道，LAPSUS$在攻克NVIDIA后，曾先后放出了RTX 40系显卡参数、DLSS技术代码等重要信息，并再今天威胁NVIDIA完全开源GPU驱动，否则公开其共计1TB的机密数据。
从此来看，如果三星在后续不与LAPSUS$达成妥协，那么或许类似的情况会再次上演。
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NVIDIA将在明年推出采用台积电3nm级工艺的下一代高性能计算GPUBlackwellGB100，以及下一代加速卡B100。NVIDIA现有的GH100GPU使用的是台积电4nm工艺是定制版。Intel、AMD、高通等也都会纷纷升级台积电的3nm工艺。
据美国科技公司职场社区Blind调查，NVIDIACEO黄仁勋成为美国最受员工欢迎的CEO，支持率高达96%。今年8月，Blind面向硅谷科技员工展开了全美CEO支持率调查，共有13171名美国员工进行了匿名投票。AMDCEO苏姿丰支持率为79%，排在第八。
NVIDIARTX40系列、AMDRX7000系列这一代显卡都已经布局完毕下一代还要等差不多两年，至少NVIDIABlackwell在路线图上看要到2025年才会推出明年来一波Super系列？2021年就第一个曝出Blackwell这个代号的曝料高手kopite7kimi给出的最新说法称，Blackwell不会明显增加GPC、TPC等计算单元的数量，CUDA核心数自然也不会大幅提升，但是会在基础架构上做出巨大的革新。GB20x系列游戏卡核心，应该还是单芯片，这倒是和AMDNavi31/32不一样。
在人工智能领域，开发人员和用户一直面临一个挑战，那就是需要更加定制和细致的大型语言模型响应。虽然这些模型，比如Llama2，可以生成类似人类的文本，但它们通常需要提供真正针对个体用户独特需求的答案。开发人员现在有机会访问代码，并使用HuggingFace等平台上提供的自定义的13BLlama2模型来尝试这一技术。
NVIDIA最近在一份面向投资者的演示文件中，意外披露了下下代GPU架构的路线图。NVIDIA目前有两种截然不同的GPU架构，一是面向消费级游戏和图形的AdaLovelace，二是面向高性能计算和人工智能的Hopper。Blackwell架构在此前路线图上要到2024年才会登场再下代2025年就推出，时间过于紧凑，所以这个X架构的定位可能会有所不同。
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AI生物医药领域，DeepMind的AlphaFold是最出名的研究，它几乎完整解析了所有蛋白质结构。AlphaFold的AI系统基于Transformer架构Transformer论文主要的作者JakobUszkoreit也已投身AI医药领域。数据安全的逻辑下，很可能诞生一批中国本土的AI药物研发和AI医疗健康创业公司，十分值得期待。
图片库巨头GettyImages与芯片制造商Nvidia宣布合作，共同开发生成式AI图片工具。这一消息引发了有关图片创作者应该获得图片创作权的争议。这一合作引发的争议将继续推动我们思考和探讨AI技术如何塑造我们的文化和创意产业，以及如何平衡技术的创新和创作者的权益。
将在明年初大批量出货交付HBM3E高带宽内存，首要客户就是NVIDIA。NVIDIAA100/H100计算卡热卖，对于HBM的需求也空前高涨，动辄单卡几十GB，最近宣布的GraceHopper超级芯片，双路系统就需要282GBHBM3E。美光还将在明年初出货32GBDDR5颗粒，可以轻松做成单条桌面32GB、服务器128GB，甚至能达成单条1TB。
NVIDIA在8月份发布的RTX5000/6000ADA工作站专业卡，如今终于在国内电商上架了。不过价格不美丽，售价来到了35999元。在加速渲染、AI、图形和计算工作负载性能方面，RTX5000Ada可以带来卓越的性能表现。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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