狂潮似乎渐渐平息，显卡价格也逐步开始回归正常，但是对于矿主”而言，为了利润，似乎是没有什么不敢想不敢做的。
在越南，一家名叫Nyugen Cong PC”的零售商，赫然晒出了自己打造的矿场”，所有显卡居然是面向专业图形工作站的RTX A4000。
规格上，RTX A4000采用的是Ampere GA104核心，6144个CUDA核心，也就是和RTX 3070 Ti同一档次，不过搭配显存是256-bit 16GB GDDR6，而整卡功耗低了一半多仅为140W，单插槽涡轮风扇设计。
从晒图看，这家零售商的每台矿机配备了八块RTX A4000，总共至少20台矿机、160块显卡。
以太坊算力号称每台矿机超过500MH/s，声称比RTX 3070 Ti性能更好，还更便宜
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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。
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。
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。
根据Omdia研究公司称，芯片巨头Nvidia在第二季度交付了900吨其旗舰型号H100GPU的AI芯片，这一庞大的交付量主要是由于对其AI芯片需求的急剧增加。Omdia报告指出，大量的GPU正涌入超大规模数据中心，这对服务器的出货量造成了不利影响。这是因为领域特定的AI模型具有“显著较少”的参数、数据集大小、标记和时代，这是根据研究公司的观察得出的结论。
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。
当地时间9月22日，2023越南人工智能日开幕式于胡志明市举行。AQUA越南受邀布展，并通过声音、灯光、舞蹈等形式展出了人工智能时代下，智慧家电带来的生活解决方案，加深用户认知度之余，也为AQUA越南巩固领先地位不断加码。依托人工智能技术的广泛应用，海尔智家将继续创新智慧生活解决方案，在为用户提供更为舒适、现代化的生活方式的同时，也不断提升自身科技实力，助推海尔加速打造物联网生态品牌。
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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