GPU时代
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12-20
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计算机时代变了 NVIDIA黄仁勋：CPU用得越来越少 GPU才是关键
昨天凌晨NVIDIA发布24财年Q1财报之后，不仅本季业绩超过预期，Q2指引更是翻倍增长，AI火热带动了NVIDIA业绩起飞，也直接让NVIDIA股价狂飙，一天涨了2000亿美元市值。这个增幅就超过了AMD的市值，接近2个Intel的市值，甚至是3个美光公司的市值了，今年以来股价已经翻倍还多，市值即将突破1万亿美元，有望成为美股第七个万亿俱乐部成员。至于主业还是CPU的Intel，在这波大浪中一度暴跌7%，股价创造了2个月来的新低。
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耕升 GeForce RTX® 40系列GPU重磅来袭，性能暴涨开创全新时代！
作为NVIDIA核心AIC合作伙伴之一的耕升， 也将在第 一时间推出两种配置的耕升 GeForce RTX40 系列GPU，型号为耕升 GeForce RTX 4090 炫光、耕升 GeForce RTX 4090 炫光OC......
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对话砺算科技联合创始人孔德海：元宇宙已来，未来时代的发动机是GPU？
因此，是不是如今的现实世界就是元宇宙的一个子集，或者说元宇宙的一个初级阶段？而 1 个物理空间对 1 个数字空间这个阶段，就是现在指的数字孪生...在我看来，它并非空中楼阁，而是已经在发生——企业已经从元宇宙赚到钱了，而且正持续在元宇宙领域获得更多的收入...新智能汽车似乎会成为元宇宙建设的一个样板，一个试验田...其实整个元宇宙进展基础性的工具就是GPU，它可以说是元宇宙时代的发动机......
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开源驱动Nouveau正为NV50时代的GPU提供OpenGL计算着色器支持
Nouveau仍在努力改善对十年前NVIDIA硬件的开源驱动支持。长期贡献者Ilia Mirkin最近一直致力于为NV50 Gallium3D驱动提供计算支持，该驱动支持之前的Fermi架构GPU，NVIDIA GeForce 8系列至GeForce 300系列显卡均可使用。这是一块Gigabyte GeForce 8600GTS 256MB：这款中端GeForce 8系列显卡配备了技嘉的Silent-Pipe II冷却器，无风扇的同时仍能很好地超频。其计算支持的重点似乎是努力实现OpenGL ES 3.1的要求，其中包括ARB_compute
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【加速深度计算时代】杰和8GPU服务器
近几年，AI人工智能热度一路高涨，AI人工智能技术已广泛应用于如机器视觉、指纹识别、人脸识别、智能控制、语言和图像理解等应用领域，影响着人们生活的方方面面。随着AI人工智能被上升为国家战略，我国的AI人工智能行业便如雨后春笋般发展迅猛。藉由AI人工智能产业的发展，GPU服务器呈爆炸式增长态势。 GPU服务器基于GPU技术实现加速计算，提供深度学习、机器学习和数据分析等人工智能技术。在数据为王的AI时代，GPU服务器可提供
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它被遗忘10年，现在正在崛起 | GPU虚拟化开启战国时代
现在我们已经身处云计算时代，新的软件定义数据中心概念也方兴未艾，CPU、内存、存储的虚拟化技术都已经非常成熟。随着开源软件浪潮的兴起，涌现了如KVM和Xen这样的平台，很多云计算的创业公司都在此基础上开发产品。但是这其中依然难见GPU的身影。最近一直霸占头条的虚拟货币，人工智能，VR/AR等，背后都离不开GPU的支持。GPU已经和未来紧紧的绑在了一起。可是在云计算的架构里，GPU只能算是一只脚踏进云计算的门槛，另外一只脚还
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荐 攻陷短视频后，Sora将需要72万块H100 GPU
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。
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据称Stability AI资金告急，无法支付租用的云GPU账单
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
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AMD发布Zen3 架构锐龙7035H系列新品：第一次失去GPU核显
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。
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荐 AI行业买英伟达GPU，花的钱比赚的多17倍
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。
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AI明星创业公司买英伟达GPU ，几周估值翻倍，但花的钱比赚的多17倍
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。
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搭载英伟达GPU，全球领先的向量数据库公司Zilliz发布Milvus2.4向量数据库
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。
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荐 台积电董事长预测：未来15年每瓦GPU性能提升1000倍，GPU晶体管数破万亿！
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。
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曝iPhone 16 Pro性能怪兽来了 AI GPU图形方面的升级可能相对有限
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。
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荐 为什么说GPU再火，AI平台也少不了强力的CPU
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。
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有钱也不一定买到！英伟达最强GPU今年发货 成本和能耗较前代改善25倍
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。
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美国NASA的超级计算机严重落后：18000颗CPU 却只有48颗GPU
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。
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荐 CPU、GPU、NPU，究竟谁才是“AI PC”的主角？
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。
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“东数西算”甘肃枢纽节点算力规模突破5000P：已部署华为、英伟达GPU服务器
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
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NVIDIA GPU弱爆了！世界第一AI芯片升级4万亿晶体管、90万核心
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。
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GPU之后，NPU再成标配，手机、PC如何承载AI大模型？
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。
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报告：桌面GPU出货量飙升三分之一，但这并非AI PC的功劳
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。
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戴尔高管透露，Nvidia正在研发一款耗能高达1000W的GPU B100
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。
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功耗高达1000W！NVIDIA B200 GPU加速器明年到来
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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揽睿星舟GPU租用体验入口 开箱即用的AI开发环境服务平台在线使用地址
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黄仁勋确实怕！英伟达将华为列为最大对手：GPU/CPU实力能与之竞争
快科技2月25日消息，据国外媒体报道称，美国芯片巨头英伟达在本周提交给美国证券交易委员会的文件中，在包含AI芯片等多个类别中，首度将华为认定为最大竞争对手”。英伟达提及的其他竞争对手还包括英特尔、超微、博通、高通、亚马逊和微软。英伟达指出，华为在供应图形处理器（GPU）、中央处理器（CPU）等用于AI的芯片领域，都可与业界竞争。百度、腾讯、阿里巴巴等过去长期是英伟达的重要客户，但有消息指出，百度已转向华为下单，这表明在美国不断加大对华出口管制的情况下，中国公司已开始摆脱对美国技术的依赖。此外，面对华为的疯狂?
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黄仁勋预警：下一代GPU 会非常难买
无论游戏显卡还是AI加速卡，NVIDIAGPU如今都是现象级的存在，尤其是AI加速卡，卖十几万都被疯抢，订单往往能排好几个月，导致游戏显卡的产能也很紧张。NVIDIA早就确认，下一代GPUBlackwellB100将在2024年发布，可以轻松搞定1730亿参数的大语言模型，是现在H200的两倍甚至更多。”至于RTX50系列显卡，很可能要等到今年底才会发布。
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比GPT-4快18倍，世界最快大模型Groq登场！每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU 10倍
【新智元导读】卷疯了!世界最快的大模型Groq一夜之间爆火，能够每秒输出近500个token。如此神速的响应，背后全凭自研的LPU。去年11月，当马斯克的同名AI模型Grok开始受到关注时，Groq的开发团队发表了一篇博客，幽默地请马斯克另选一个名字:不过，马斯克并未对两个模型名称的相似之处作出回应。
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Groq大模型推理芯片每秒500tokens超越GPU，喊话三年超过英伟达
Groq公司推出的大模型推理芯片以每秒500tokens的速度引起轰动，超越了传统GPU和谷歌TPU。该芯片由初创公司Groq研发，其团队成员来自谷歌TPU，包括创始人兼CEOJonathanRoss，曾设计实现第一代TPU芯片的核心元件。Groq产品以其出色的推理性能、对多种开源LLM模型的支持以及具有竞争力的价格政策等特色，成为一个引人注目的选择。
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英伟达首次公开目前最快AI超算：搭载4608个H100 GPU！
近日，英伟达首次向外界公布了其最新的面向企业的AI超级计算机Eos，同时也是英伟达目前速度最快的AI超级计算机。Eos共配备了4608个英伟达H100GPU，同时还配备了1152个英特尔XeonPlatinum8480C处理器。英伟达表示，Eos整合了其在AI领域的专业技术和经验，是先前DGX超级计算机知识的结晶，可以帮助企业处理最具挑战性的项目，并实现AI目标。
