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WH1000XM4

WH1000XM4

日前,蔚来举办了150kWh首台量产电池包下线仪式,有网友晒出了下线仪式的现场照片。蔚来董事长李斌表示,目前,一代与二代平台的所有车型都已经完成了验证和公告,团队也进行了各种测试,续航里程等性能表现超过预期。对于蔚来车主来说,150kWh电池包上线之后,车辆的续航能力随之升级,有长途出行需求时,只需在换电站租赁150kWh电池包即可,可灵活选用。...

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  • 老黄祭出新核弹B200!30倍H100单机可训15个GPT-4模型,AI迎新摩尔时代

    【新智元导读】就在刚刚,老黄又来打破摩尔定律了:英伟达新核弹B200,一块能顶5个H100,30倍推理加速,能训万亿参数大模型!同时推出的AI推理微服务NIM,号称让全世界用上AI。就在刚刚结束的GTC人工智能大会上,英伟达的新一代性能巨兽Backwell诞生了!BlackwellB200GPU,是如今世界上最强大的AI芯片,旨在「普惠万亿参数的AI」。有了世界最强的处理器Blackwell,新一轮技术革命即将开启。

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    英伟达团队推出了全新的模型Nemotron-4,150亿参数,在8Ttoken上完成了训练。值得一提的是,Nemotron-4在英语、多语言和编码任务方面令人印象深刻。这种能力凸显了Nemotron-415B对广泛的自然语言的深刻理解。

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    英伟达最新推出的Nemotron-4语言模型引起广泛关注。这一通用大模型拥有150亿参数,经过在8Ttoken上的训练,在英语、多语言和编码任务中表现出色。Nemotron-4的推出标志着英伟达在通用大模型领域的一次重要突破,为单个A100或H100GPU上运行的最佳通用大模型设定了新标准。

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    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。

  • 小扎砸数百亿美元猛攻开源AGI!狂掷60万块H100,爆50倍GPT-4算力

    【新智元导读】今天,小扎正式宣战「开源AGI」!下一代大模型Llama3正在训练,年底将拥有35万块H100,届时算力总和达60万块H100。为了追赶OpenAI,成立十年的FAIR团队纳入GenAI,全力奔赴AGI。这是一种令人愉悦的状态。

  • 旧机升级性价比优选,宏碁暗影骑士龙DH100 DDR4内存条

    随着国产存储颗粒的高速发展,内存和固态硬盘价格逐渐稳定,正是新装机、配置升级的好时机。然内存条选择DDR4还是DDR5往往让人非常纠结。目前宏碁暗影骑士•龙DH100DDR43200MHz单条8GB内存条售价仅为129元,性价比非常突出,推荐选购。

  • 小米发布800V电池包:最高电量132kWh 一块电池可跑1000 公里

    小米汽车技术发布会于今日下午举办,会上,雷军正式发布了小米800V电池包。电池包是纯电车的基石,是核心部件,成本占到整车的40%-50%,并且影响着车辆的续航、安全、操控。小米还行业首创了电芯倒置技术”,可保证电芯在极端热失控情况下,快速向下释放热源,最大程度保证乘员舱安全。

  • 推理性能超H100十倍!21岁华裔小哥哈佛辍学开发AI加速芯片「Sohu」,2人公司估值3400万刀

    【新智元导读】最近,两位哈佛辍学生共同创立的AI芯片公司,估值已达3400万美元,并计划明年交付一款名为「Sohu」的AI推理加速芯片——其LLM推理性能达到H100的10倍单价吞吐量更是高达140倍。像Pika一样的神级创业故事又要再次上演了?两位哈佛退学的年轻人,想要制造一款专用于大语言模型加速的AI加速器芯片,将于2024年第三季度交付,推理性能达H100的10倍。CerebrasSystems的CEO

  • 性能直追GPT-4,5000个H100训成,DeepMind联创发全新一代大模型

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  • 老黄H100再破纪录,4分钟训完GPT-3!全新「特供版」H20、L20和L2曝光,性能史诗级缩水

    H100再次在MLPerf中刷新了记录!英伟达超算NVIDIAEos在GPT-3模型的基准测试中,只用了3.9分钟就完成了训练。这比6月份的刷新记录的成绩——10.9分钟,提升了近3倍。为了遵守新规,HGXH20、L20PCle和L2PCleGPU不仅性能是残血的还只配备了残血版的NVLink连接。

  • 英伟达展示 Hopper 超级计算机,Intel Gaudi2 的性价比是 H100 的 4 倍

    在最新一轮MLPerf训练v3.1的结果中,尽管大部分成绩并不激动人心,但两个结果引人注目。NVIDIA使用MLPerf来展示其最新的霍珀一代超级计算机。NVIDIA试图展示它在图表上有一个更长的条形图,但在争取更长条形图的比赛中,它失去了规模效率,给了英特尔一个大胜利。

  • 深度学习模型部署与优化:策略与实践;L40S与A100、H100的对比分析

    ★深度学习、机器学习、生成式AI、深度神经网络、抽象学习、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、预训练语言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、多模态大模型、视觉大模型、TensorFlow、PyTorch、Batchnorm、Scale、Crop算子、L40S、A100、H100、A800、H800随着生成式AI应用的迅猛发展,我们正处在前所未有的大爆发时代。四、性价比较根据SuperMicro的数据,L40S在性价比上相较于A100具有优势,为希望部署高效且具有竞争力的生成式人工智能解决方案的用户提供更多选择。在模型分发和运行过程中,提供全面的账号认证和日志审计功能,全方位保障模型和数据的安全性。

  • 不用4个H100!340亿参数Code Llama在Mac可跑,每秒20个token,代码生成最拿手|Karpathy转赞

    【新智元导读】现在,34BCodeLlama模型已经能够在M2Ultra上的Mac运行了推理速度超过每秒20个token,背后杀器竟是「投机采样」。开源社区的一位开发者GeorgiGerganov发现,自己可以在M2Ultra上运行全F16精度的34BCodeLlama模型推理速度超过了20token/s。投机解码就是一个很好的例子,可以帮助我们从系统的角度进行思考。

  • 英伟达显卡利润夸张:H100能狂赚1000%!消息称明年出货至少增加2倍

    据三名接近英伟达的人士透露,英伟达计划将其顶级H100人工智能处理器的产量至少提高两倍。按照英伟达人士的说法,H100的2024年预计出货量在150万至200万颗之间,相较于今年预计的50万出货量,这是一个巨大的增幅。百度、字节跳动、腾讯和阿里巴巴等互联网巨头在争相购买英伟达的高性能芯片,订单总和价值高达50亿美元沙特和阿联酋被曝正在疯狂下单”英伟达的AI芯片。

  • H100显卡被指赚了10倍利润 NV工程师年薪147万也是成本

    作为目前最受欢迎的AI显卡供应商,NVIDIA今年赢麻了,旗下的AI显卡供不应求,其中H100售价25万元以上,利润极为丰厚。此前有人算了H100的赚钱能力,生产制造成本只有3320美元,实际的售价在2.5万到3万美元之间,赚的利润最高接近10倍。H100这样的大型芯片,具体需要多少工程师不确定,但数千工程师三五年时间还是需要的,当代高性能芯片,包括CPU及GPU,研发投入都是10亿美元起步的,光是先进工艺设计到流片的费用就价值不菲。

  • 赚疯了!NVIDIA H100利润高达1000%:一块卡卖20多万

    乘着人工智能热潮,今年NVIDIA的AI计算卡真的赚疯了。据Tomshardware报道,《巴伦周刊》资深撰稿人TaeKim最近在社交媒体上发布的帖子估计,NVIDIA每销售一台H100加速卡,就能获得1000%的利润。Tomshardware此前报道称,NVIDIA今年内计划出售超过55万块H100加速卡,其中大部分是出货给美国公司,不过这一说法还没有被得到NVIDIA证实。

  • GPT-5出世,需5万张H100!全球H100总需求43万张, 英伟达GPU陷短缺风暴

    GPT-5的训练,需要5万张H100加持。英伟达GPU已成为各大AI公司开发大模型的首选利器。但无论你怎么看,英伟达就是堡垒里的绿色国王。

  • 性能暴涨4.5倍!NVIDIA H100计算卡强势垄断AI:对手?不存在

    AI世界如今最大的赢家是谁?毫无疑问是黄仁勋的NVIDIA,布局早,技术强,根本找不到对手,躺着”就可以挣大钱了。几乎所有的大型云服务供应商都部署了T4,升级到L4只是时间问题,Google就已经开始内测。

  • 700W功耗性能猛兽 售价超24万元 NVIDIA称H100显卡全面投产

    最近几个月来以ChatGPT为代表的AI大火,也导致了训练AI用的NVIDIA加速显卡备受追捧,黄仁勋也多次推荐大家购买A100显卡,不过这并不是NVIDIA最新最强的AI卡,去年发布的H100才是性能猛兽。至于黄仁勋为何不重点推H100加速卡,主要是这款显卡之前产量不多,但在日前的GTC2023大会上,黄仁勋宣布H100已经全面投产,并部署在多家客户的云计算服务中,包括微软的Azure、谷歌、甲骨文等客户数据中心。H100的官方建议价一直没公布,但日本市场之前预售的价格是475万日元,约合人民币24.2万元,比A100的价格至少翻倍了。

  • 会用在汽车上吗?小米预研固态电池技术:能量密度突破1000 Wh/L

    正在预研固态电池技术,该技术采用固态电解质替代传统电解液,能够提高电池的能量密度,改善低温放电性能和安全性。虽然金属锂负极的实际应用仍然存在困难,但实验室测试显示,采用固态电池技术可以让电池的能量密度突破1000Wh/L,在小米13的机身空间内装进6000mAh超大容量电池,大大改善了续航表现。小米的固态电池技术研究目前仍处于初级阶段,但小米表示将继续投入大量精力和资源进行研发,为消费者提供更优质的移动电源解决方案。

  • 小米固态电池技术能量密度突破1000Wh/L 小米13原型机可装进6000mAh电池

    小米固态电池技术能量密度突破1000Wh/L,同时,低温下放电性能提升20%,针刺实验通过率大幅提升。在小米13为原型的小机身空间内,可装进6000mAh超大容量显著改善续航。小米技术团队,通过在正极底涂固态电解质陶瓷的方式,当针刺扎穿电池时,这层固态电解质会形成下弯将正极集流体包裹起来与负极隔开,阻断正极铝箔与负极材料的接触,避免正负极连通从将针刺实验的通过率大幅提升,保证使用安全性。

  • 24万买了不亏 NVIDIA最强显卡H100超算小试牛刀:能效无敌

    今天全球TOP500超算半年一次的排行升级了,TOP10中新面孔不多,只有一台是新的,最好的还是基于AMD处理器及加速卡的Frontier,也是唯一的一套百亿亿次超算。Frontier是唯一一个经过TOP500认证的百亿亿次超算,国内实际上也有2套百亿亿次超算,但是没有参与TOP500比赛了。H100的官方建议价一直没公布,但日本市场之前预售的价格是475万日元,约合人民币24万元,作为当前性能最强的计算卡,这个价格对行业用户来说不亏。

  • NVIDIA重点转向H100显卡 消息称RTX 4090缺货、涨价到明年

    至于为何缺货、涨价,NVIDIA官方目前还没有回应,有消息称NVIDIA是把产能转向了更高端的H100加速卡了,这显卡价格要比RTX 4090显卡贵得多,之前日本泄露的信息显示PCIe版本的都要475多万日元,人民币要24万元以上了,SXM版价格应该会更贵...H100计算卡有SXM、PCIe 5.0两种样式,其中SXM版本15872个CUDA核心、528个Tensor核心,PCIe 5.0版本14952个CUDA核心、456个Tensor核心,功耗最高达700W......

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    索尼今天举行音频产品发布会,正式发布国行版WH-1000XM5,售价 2999 元...索尼为 WH-1000XM5 新开发了 30mm 振膜以及电路优化,它采用高刚性、低重量的碳纤维材料,呈现低频动感有力的高频可高达 40kHz...

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    作为索尼史上最轻*1盈、最小巧、舒适的入耳式降噪耳机,LinkBuds S的耳机本体重量仅约4.8g,在索尼业界盛名的降噪技术和通透的环境声模式加持下,结合出色高解析度音质表现,新品充分诠释了LinkBuds系列满足用户时时在线的产品开发理念,让用户得以在长时间佩戴无负担的舒适体验下,实现在自我世界沉浸和外界互动沟通间的自由切换。一同登场的索尼头戴式降噪新旗舰WH-1000XM5,搭载集成处理器V1、HD降噪处理器QN1 双芯驱动和 8 颗麦克风,性能强劲,将降噪水准推进到新的高度。同时,富有表现力的高解析度音质,高质量的通话效果,结合舒?

  • 2999元!索尼WH-1000XM5国行开启预售:降噪续航可达30小时

    索尼今日举行了音频产品发布会,旗下新品索尼WH-1000XM5国行版已在官网正式开启预售,价格为2999元...索尼WH-1000XM5搭载了V1+QN1双处理器,高性能集成处理器V1通过强大的运算能力,处理8麦克风系统采集的环境噪声,让HD降噪处理器QN1充分发挥性能,更好地运算反相噪声...另外开启降噪后使用总时长达到约30个小时,关闭降噪续航更可长达约40小时...索尼为WH-1000XM5新开发了30mm振膜以及电路优化,它采用高刚性、低重量的碳纤维材料,呈现低频动感有力的高频可高达40kHz......

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    今天,索尼中国正式宣布,将在5月19日10点举行发布会,Slogan为听你所想,选你所爱”...从海报上明显的两个半圆,以及索尼目前推出的产品来看,索尼的旗舰级头戴式降噪耳机WH-1000XM5,将会在此次发布会上推出国行版本...WH-1000XM5是索尼不久前在海外发布的头戴式耳机新品,它搭载了V1+QN1双处理器,能够同时控制8个麦克风,并有效提升通话质量与降噪性能...WH-1000XM5已经在海外先一步开售,定价399美元(约合人民币2710元),国行价格预计也会在这之间浮动......

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