如果要投票选出今年上半年最重磅的显卡，那么在推出前就被冠以核弹”之名的NVIDIA RTX 3090Ti绝对是夺冠的热门选手。
作为目前N卡的天花板”，RTX 3090Ti自发布之初就受到了用户的普遍关注，关于其性能的讨论一直不曾停下。
今天，鲁大师发布了其上半年的显卡排行榜，RTX 3090Ti超越第二名RTX 3090 61282分，以969148分的绝对优势夺得榜首，毫无悬念的成为了新一代的卡皇”。
在RTX 3090Ti之下的，则是RTX 3090（907866分）和AMD RX 6950XT（887120分）两款显卡，也都有着不错的成绩。
有趣的是，虽然RTX 3090Ti在性能上毫无悬念的拿下了第一，但对于用户来说，最受喜爱的却还是配置够用，价格也更加亲民的RTX 3060。
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英特尔正在积极推进其下一代Battlemage系列专用显卡的开发，希望能够在今年年底前推出新品。英特尔计划在2023年黑色星期五前发布Battlemage显卡，以在假日购物季与Nvidia和AMD的新一代显卡产品展开竞争。消费者有望在假日购物季获得更多优质的显卡选择。
据Factorial基金估计，OpenAI的Sora每小时在NVIDIAH100上生成5分钟的视频，相当于每天能生成120分钟的视频。报告进一步指出，为支持TikTok和YouTube的创作者社区，大约需要89，000个NVIDIAH100GPU。ChatGPT的创造者将于下周在洛杉矶与好莱坞制片厂、媒体高管和人才代理商会面，以在娱乐行业建立伙伴关系，并鼓励电影制作人将其新的AI视频生成器整合到他们的工作中。
CheckPoint的全新AICloudProtect解决方案集成了NVIDIABlueField数据处理单元，可更好地保护AI云数据中心。在刚刚过去的三月，领先的云端AI网络安全平台提供商CheckPoint软件技术有限公司宣布与NVIDIA协作增强AI云基础设施安全防护。该综合型平台集多项云端技术于一身，包括确保工作空间安全的CheckPointHarmony、确保云安全的CheckPointCloudGuard、确保网络安全的CheckPointQuantum，以及支持协同式�
NvidiaCEO黄仁勋亲自将首个NvidiaDGXH200交付至旧金山的OpenAI办公室，这一举动彰显了人工智能行业两大巨头之间紧密的联系。OpenAI总裁兼联合创始人GregBrockman在推特上发布了一张照片，展示了这一事件，并在照片中还有OpenAICEOSamAltman。这些持续的发展无疑将受到行业专家和市场分析师的密切关注，因为它们可能为人工智能研究和应用设定新的标准。
DellPowerScale文件存储在功能强大的NVIDIADGXSuperPOD基础架构中提升AI工作负载性能。欢迎来到生成式人工智能时代，创新与效率相得益彰，并且充满无限可能。[1]基于戴尔科技集团的内部分析，2024年3月。
英伟达似乎已经准备就绪，计划在今年第四季度推出下一代GeForceRTX5090和RTX5080。这一举措将有助于英伟达的板卡合作伙伴扩大出货量，尤其是随着越来越多的玩家向高端升级，这些GPU的推出还将有助于提高GPU的平均销售价格。RTX5090的价格可能超过2500美元，约合人民币1.8万。
技嘉今天宣布，为旗下X670、B650、A620AM5主板发放新版本BIOS，支持即将发布的锐龙9000系列处理器，也就是Zen5架构的桌面版，再次实锤了命名。之所以说再次，是因为AMD之前官方更新的芯片组驱动中，就已经出现了锐龙9000的名字。至于为什么叫锐龙9000系列，是因为AMD处理器现在按照年份划分体系，和工艺、架构、技术、平台都没关系，比如2022年的都是7000系列，2023年的都是8000系列，2024年的就都是9000系列。
进入4月份，来自部分显卡厂商的内部消息称，部分型号已经确定将会再次涨价。具体型号涉及广泛，都是NVIDIA显卡，包括这一代的RTX4060系列，上一代的RTX3050系列，以及入门级的GTX1650系列。各品牌的RTX4060Ti成本价已经上涨了几次，整体行情看涨。
在人工智能领域，尤其是在模型训练和推理阶段，显卡的性能至关重要。随着模型的规模越来越大，对算力的需求也会倍增。新用户还可以免费领取500元卡时计算资源。
英伟达计划在今年第四季度推出RTX5090及RTX5080显卡。此将有助于英伟达合作伙伴扩大出货量，尤其是随着越来越多的玩家向高端升级，这些GPU的推出还将有助于提高GPU的平均售价。此外在光线追踪方面，英伟达RTX5090的性能目标是提高2.5倍，计算能力将提高2倍，功耗可能高达520W。
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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