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欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、李彦宏:百度搜索已有11%结果由AI生成在百度2024年第一季度财报电话会上,百度创始人李彦宏深入探讨了公司的业务表现和未来发展方向,强调人工智能技术对用户体验的推动�
机器学习公司HuggingFace承诺投入1000万美元的GPU计算资源,帮助开发者和初创公司对抗大型人工智能公司。HuggingFace的首席执行官ClemDelangue表示:“我们很幸运能够投资社区。通过对开源开发者的承诺,我们期待看到大家在合作和透明的神下创造出什么样的新东西。
在最近的一次采访中,Facebook联合创始人兼首席执行官马克·扎克伯格表示,长期的GPU荒已经基本结束,人工智能的增长和发展短期内不会受到资本限制的影响是将面临能源问题的挑战。新数据中心的能耗已经达到惊人的50至100兆瓦,甚至可能达到150兆瓦,预示着能源限制可能成为工业的下一个主要关键点。扎克伯格的警告引起了业界的关注,引发了关于未来能源可持续性的深入讨论。
研究人员来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和微软提出了一种名为FastGen的高效技术,通过使用轻量级模型分析和自适应键值缓来提高LLM的推理效率不会降低可见质量。FastGen通过自适应的键值缓存构造来减少生成推理过程中的GPU内存使用量。未来的工作包括将FastGen与其他模型压缩方法进行整合。
龙芯中科在2022年7月推出7A2000芯片,首次集成了自研的GPU核心,经过持续的驱动更新,其GPU性能已经显著提升。随着统信在前不久发布的1070版UOS系统,龙芯7A2000的最新驱动得到集成,性能得到了进一步优化了。7A2000的GPU核心频率达到400-500MHz,支持OpenGL2.1和OpenGLES2.0规范,显存频率达到2000MHz-2400MHz,最大支持16GB,能够支持两路显示。
这一代AMDRDNA3显卡完全被N卡压着打,RDNA4大概率只是在RDNA3的基础上调整优化,提升光追性能,不会有太大变化。A卡要翻身,只能寄希望于RDNA5了。这个时间大约要等到2025年末或2026。
Phi-3WebGPU是一款由Xenova提供的AI模型,它在HuggingFaceSpace中推出,允许用户直接在浏览器中本地运行AI模型。这一创新工具结合了Transformers.js和onnxruntime-web,为用户提供了一个私密且高效的AI体验。尽管在某些语言的处理上可能存在不足,但其在浏览器中提供的AI模型运行能力仍然值得关注。
据安兔兔官微发文,一台型号为iPad16.6的设备在安兔兔后台完成跑分,基本可以确定是刚刚发布的iPadPro2024。iPadPro2024在各项性能测试中均表现出色。这款GPU采用了苹果的动态缓存功能,能够在硬件中实时动态地分配本地内存,从大幅提高专业和游戏应用的性能。
爆料人rquandt在社交平台上爆料,三星正在自研GPU,放弃与AMD共同开发的XclipseGPU方案。公开资料显示,基于RDNA的XclipseGPU首次在Exynos2200中亮相,Xclipse”是由代表Exynos的X”和eclipse”组合来。需要注意的是,三星自研GPU不会很快亮相,下一代Exynos平台Exynos2500仍然采用AMDGPU,2026年的Exynos2600则首发三星自研GPU。
苏姿丰正面向英伟达发起挑战,今年AMD在GPU收入预估超过40亿美元。苏姿丰在AMD公司财报电话会议中表示:MI300的需求持续增强,预计2024年数据中心GPU收入将超过40亿美元,高于我们1月份指导的35亿美元”。黄仁勋之前已经预警:英伟达预计下一代GPU产品的供应会非常紧张,因为需求远远超过了供应能力。
随着微软、英特尔、高通和苹果等公司纷纷推广优先考虑设备内人工智能操作的个人电脑和其他设备,AIPC市场竞争愈发激烈。各公司纷纷展示其独特技术和产品,竞争标准或将很快出现。各家公司势必在AIPC市场上展开激烈竞争,为消费者带来更多选择和创新。
在被大规模采用后,Sora的推理成本将很快超过训练成本。OpenAI推出的Sora模型能够在各种场景下生成极其逼真的视频,吸引了全世界的目光。视频内容的创意驱动了对OpenAI的Sora等模型最直接的需求。
生成式AI明星StabilityAI的热门文本到图像生成模型StableDiffusion所需的大规模GPU集群似乎也部分导致了前首席执行官EmadMostaque的失败-因为他找不到支付这些GPU的方法。根据引用公司文件和数十位知情人士的详尽报道,据称这家英国模型构建公司的极高基础设施成本耗尽了公司的现金储备,导致截至去年十月时,公司只剩下400万美元。计划将其在CoreWeave的GPU容量转售给风险投资公司
AMD的锐龙7035H系列处理器近日低调增加了几款新品,最大特点是首次屏蔽了GPU核显,不再是APU。锐龙7035H系列代号RembrandtRefresh,其实就是锐龙6000H系列的升级版,架构还是上一代的Zen3,此前已有锐龙77735H/HS、锐龙57535H/HS四款型号新增加的也是四款,分别是锐龙77435H/HS、锐龙57235H/HS,相比已有型号直白地说就是降级阉割版。失去核显之后,这些处理器就只能用在高性能的笔记本中,必须搭配独立显卡。
搞AI大模型,实在太烧钱了。如今的生成式AI有很大一部分是资本游戏,科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置,并正在使用先进GPU的并行算力将其推广落地。无论花掉多少钱,成为第一可能就会带来潜在的收益……但是什么样的收益,我们还无法作出预测。
在AI行业,尤其是生成式AI领域,技术的快速发展和应用的广泛前景吸引了大量的投资和关注。这一领域的高昂成本也引起了业界的广泛讨论。如何在追求技术进步的同时实现可持续的商业模式,是所有AI公司需要面对的重要问题。
在美国硅谷圣何塞召开的NVIDIAGTC大会上,全球领先的向量数据库公司Zilliz发布了Milvus2.4版本。这是一款革命性的向量数据库系统,在业界首屈一指,它首次采用了英伟达GPU的高效并行处理能力和RAPIDScuVS库中新推出的CAGRA技术,提供基于GPU的向量索引和搜索加速能力,性能可提升50倍。关注Zilliz微信公众号,回复“北极星”可了解详情。
GTC2024大会上,老黄祭出世界最强GPU——BlackwellB200,整整封装了超2080亿个晶体管。比起上一代H100,B200晶体管数是其2倍多训AI性能直接飙升5倍,运行速度提升30倍。我们将不再被过去的限制所束缚。
苹果计划在iPhone16Pro机型中使用更大尺寸的A18Pro芯片,以提升其人工智能性能。该芯片将配备6核图形处理器,与iPhone15Pro机型的A17Pro芯片相当。值得一提的是,苹果公司预计将于今年九月份发布iPhone16系列智能手机。
AIGC的这把火,燃起来的可不只是百模大战的热度和雨后春笋般的各式AI应用。更是由于算力与通信需求的爆发式增长,使得底层的专用加速芯片、以及配备这些芯片的AI加速服务器再次被拉到了大众的聚光灯下。高端CPU的作用不仅是直接上手加速AI推理关系到整个AI平台或系统整体性能的提升,更是提供更加稳定和安全的运行环境来拓展AI的边界,只有这几个环节都照顾到,才能推动AIEverywhere愿景进一步走向现实。
在整个AI算力硬件的搭建中,英伟达毫无疑问站在最顶端,其GPU的动态发展,直接关乎了行业的发展。在今天开幕的GTC2024上,黄仁勋带来了新的B200GPU,其拥有2080亿个晶体管,可提供高达20petaflops的FP4算力。”Blackwell平台能够在万亿参数级的大型语言模型上构建和运行实时生成式AI成本和能耗比前身低25倍。
曾经引领世界的NASA,近些年却经常不太顺利,很多大型航天项目不但预算严重超支进度严重滞后。NASA终于找到了罪魁祸首”:局里的超级计算机太落后了。
如今“AIPC”可以说是消费电子行业最为热门的话题之一。对于一些不太了解技术细节,但却对这个概念心向往之的消费者言,他们相信“AIPC”可以更智能地帮助自己完成一些不熟练的操作,或是减轻日常工作的负担。这些技术手段也是有意义的,只不过它们会受到PC品牌、有时甚至是具体产品线的制约,所以其效果或许很好,但不一定会对整个行业产生广泛的推动作用。
快科技3月15日消息,日前,庆阳电信”宣布,截止2月底,中国电信东数西算国家枢纽庆阳算力中心先后完成英伟达H800、华为H910B等1000台GPU服务器的部署工作,中心算力规模达到3500P。随着该中心1000台GPU服务器稳定运行,全国一体化算力网络甘肃枢纽节点庆阳数据中心集群算力规模突破5000P,达到5300P。据媒体报道,P代表超算中心的计算能力,业界称,1P相当于每秒运算一千万亿次,100P的算力就相当于50万台计算机。以科研场景为例:天文学家在20万颗天体的星空图中要定位某种特征星体,算力不足之下,耗时可能超100天,如有100P算力,所需
CerebrasSystems发布了他们的第三代晶圆级AI加速芯片WSE-3”,规格参数更加疯狂在功耗、价格不变的前提下性能翻了一番。2019年的第一代WSE-1基于台积电16nm工艺,面积46225平方毫米,晶体管1.2万亿个,拥有40万个AI核心、18GBSRAM缓存,支持9PB/s内存带宽、100Pb/s互连带宽,功耗高达15千瓦。WSE-3的具体功耗、价格没公布,根据上代的情况看应该在200多万美元。
摘要:AI产品开发者需要先行一步,早一些让用户体验自己的产品,和用户建立连接,培养粘性,从在竞争中占得先机。2024注定是AI行业热闹非凡的一年。AI产品开发者需要先行一步,早一些让用户体验自己的产品,和用户建立连接,培养粘性,从在竞争中占得先机。
据图形分析公司JonPeddieResearch报告,2023年第四季度消费级GPU的出货量同比增长32%,达到950万台,季度环比增长6.8%。分析师强调,这一增长并非源于生成式AI或所谓的AIPC。展望2024年第一季度,分析师预计市场将保持稳定,这在一定程度上归功于Nvidia和AMD在CES上推出的GPU。
划重点:-🔥Nvidia计划推出功耗高达1000W的B100AI加速器,比之前的产品多出42%的功耗。-💧Dell高管表示,虽然GPU的功耗将持续增加,但直接液冷可能不再是必需的解决方案。Nvidia拒绝置评,这是可以理解的,因为其年度GTC大会仅几周后就要举行。
根据各方信息和路线图,NVIDIA预计会在今年第二季度发布Blackwell架构的新一代GPU加速器B100”,官方称可轻松搞定1730亿参数大语言模型,是现在H200的两倍甚至更多。B100之后有更强大的升级版B200,一如现在H100、H200的关系。NVIDIAGTC2024图形技术大会将于3月18-21日举行,必然会披露新一代GPU加速器的情况,甚至有可能正式宣布。
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