11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
【新智元导读】斯坦福和普林斯顿研究者发现,DeepSeek-R1生成的自定义CUDA内核,完爆了o1和Claude3.5Sonnet,拿下总排名第一。虽然目前只能在不到20%任务上超越PyTorchEager基线,但GPU编程加速自动化的按钮,已经被按下!近日,来自斯坦福和普林斯顿的研究者发现,DeepSeek-R1已经能生成自定义CUDA内核了还在一众推理模型中,直接拿下了TOP1!紧随其后,OpenAIo1和Claude3.5Sonnet分别排第二和第三。他曾在苹果公司设计GPU,在Anyscale开发分布式系统,并在NVIDIADRIVE部门从事自动驾驶汽车的开发工作。
斯坦福和普林斯顿研究者发现,DeepSeek-R1生成的自定义CUDA内核,完爆了o1和Claude3.5Sonnet,拿下总排名第一。虽然目前只能在不到20%任务上超越PyTorchEager基线,但GPU编程加速自动化的按钮,已经被按下!近日,来自斯坦福和普林斯顿的研究者发现,DeepSeek-R1已经能生成自定义CUDA内核了还在一众推理模型中,直接拿下了TOP1!紧随其后,OpenAIo1和Claude3.5Sonnet分别排第二和第三。他曾在苹�
据国内媒体报道称,DeepSeek在研发大模型时绕过了英伟达的护城河CUDA,这让美国不少巨头们感到了很大的威胁现在这件事才刚刚开始。DeepSeek真的绕过了CUDA,那这件事意味着什么?假如它之后使用国产GPU,其在硬件适配方面将会更得心应手,其只要了解这些硬件驱动提供的一些基本函数接口,就可以仿照英伟达GPU硬件的编程接口去写相关的代码,从让自家大模型更加容易适配国产硬件。
原本DeepSeek低成本训出的R1,就已经让整个硅谷和华尔街为之虎躯一震。现在又曝出,打造这款超级AI,竟连CUDA也不需要了?根据外媒的报道,他们在短短两个月时间,在2,048个H800GPU集群上,训出6710亿参数的MoE语言模型,比顶尖AI效率高出10倍。至于其他开发者,继续使用CUDA或其他基于CUDA的高级变体才是明智的选择。
NVIDIA在最新的CUDA12.8开发包更细日志中明确表示,针对Maxwell、Pascal、Volta三大老架构的支持,已经完成了所有功能特性,未来的新版本中奖处于冻结”状态。CUDA开发包仍会继续支持它们,但不会有任何新功能了。CUDA12.8开发包自带的驱动版本为571.96,甚至比公开版驱动566.36还要新一些。
近日,摩尔线程上线了大语言模型高速推理框架开源项目vLLM的MUSA移植版本,为开发者提供基于摩尔线程全功能GPU进行开源项目MUSA移植的范例。摩尔线程表示,正努力围绕自主研发的统一系统架构GPU、MUSA软件平台,构建完善好用的MUSA应用生态。摩尔线程通过MUSA软件栈对CUDA软件栈接口兼容,大幅提升了应用移植的效率,缩短了开发周期提供MUSIFY自动代码移植工具等一系列实用工具和脚本。
短短几天内,AMD连续宣布两项颠覆性的转变:放弃旗舰游戏显卡,转抢占中低端市场份额专注AI,统一现在并存的两种GPU微架构,挑战英伟达CUDA生态两条策略背后还有一个统一的目标:扩大生态规模。这次苏姿丰没有出面,由AMD计算和图形主管JackHuynh来回应外界的一切询问,他透露这是一个“曲线救厂”的策略。且老黄还没出手,就先赢麻了。
快科技7月2日消息,因涉嫌违反公平竞争,多地监管机构盯上英伟达。据报道,法国的反垄断监管机构可能指控英伟达公司存在违反公平竞争原则的行为。据悉,法国监管机构最担忧的问题就是英伟达的CUDA芯片编程软件,它是唯一和英伟达GPU芯片百分百兼容的软件,而GPU又是现在各大科技公司想要训练模型、提升计算能力必不可少的硬件。随着程序员们逐渐习惯且依赖英伟达的CUDA软件,原本不少分析师都认为CUDA是英伟达的护城河”,但现在监管机构却认为,这在某种程度上违反了公平竞争行为。自从英伟达成为生成式AI热潮的最大受益者之后,它就引起
【新智元导读】大瓜又来了!OpenAI公开邮件之后,马斯克玩梗回复若改名ClosedAI决定放弃起诉。Altman本人表示非常怀念以前的马斯克。在马斯克提起诉讼之后,Altman向他的团队发出了一份备忘录:「认为造福人类与建立企业是相互矛盾的想法,让人难以理解」。
埃哲森公司近日宣布收购了教育科技初创公司Udacity,旨在打造一个专注于人工智能的学习平台。尽管没有透露收购Udacity的具体金额,埃哲森还宣布将投资10亿美元建设一家名为LearnVantage的技术学习平台。埃哲森的收购Udacity以及对LearnVantage平台的大规模投资表明,企业对于培训和提升员工在人工智能领域的技能需求不断增长,反映了数字化转型的迫切需求。