RTX 40系列发布会，黄仁勋亲口确认，新架构已经彻底移除NVLink互连模块，意味着不再可能多卡互连，SLI从此成为历史名词。
随着非公版RTX 4090的解禁上市，我们发现，这次确实没有了NVLink桥接金手指，似乎一切已经尘埃落定。
但是！我们收到技嘉的RTX 4090 AORUS MASTER超级雕，拆解后意外发现，它赫然设计了NVLink金手指，电路板上清晰可见预留的电路位置，只是没有真正做出来。
翻阅了一下外媒评测，发现确实如此，而且技嘉RTX 4090 GAMING OC版本同样有，但是其他家的RTX 4090统统都没有。
目前还不确认，到底是RTX 4090只是隐藏屏蔽了NVLink，还是技嘉的设计出现了偏差。
希望是前者
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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。
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。
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。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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