
多数据中心训练:OpenAI 击败谷歌 Infra 的大计(两万字精校)
多数据中心训练:OpenAI 击败谷歌 Infra 的大计(两万字精校)最近,国外的一份研究报告揭秘了 OpenAI、围绕和谷歌在 AI Infra 层的布局,我们将文章提炼出了核心观点,并进行精校翻译。
最近,国外的一份研究报告揭秘了 OpenAI、围绕和谷歌在 AI Infra 层的布局,我们将文章提炼出了核心观点,并进行精校翻译。
大摩认为,GPU供应仍然比较紧张,需求继续超过供应。过去6个月中H100租赁价格有所下降,但价格的绝对水平表明硬件的投资回报率非常高,回本期在一年以内。
最近,Meta的多个工程团队联合发表了一篇论文,描述了在引入基于GPU的分布式训练时,他们如何为其「量身定制」专用的数据中心网络。
8月27日消息,在近日召开的Hot Chips 2024大会上,韩国AI芯片初创公司FuriosaAI 推出了一款面向高性能大型语言模型和多模态模型推理的高能效数据中心AI加速器 RNGD。
土地和电力资源成为AI行业的“香饽饽”,而工业用地正好能满足AI数据中心建设的部分“刚需”。
AI工厂崛起,推动数据中心建设和能源转型。
AI的终点是电力。因为数据中心最终要实现可持续发展,净零碳排放,AI的真正的终点是清洁电力。
在英伟达市值猛涨、各家科技巨头囤芯片的热潮中,我们往往会忽视GPU芯片是如何转变为数据中心算力的。最近,一篇SemiAnalysis的技术文章就深入解读了10万卡H100集群的构建过程。
人工智能应用的兴起推动了对算力和存储容量的需求。对企业、个人和政府而言,以安全的方式处理和存储这些数据至关重要。这意味着,对先进数据中心的需求将不断增长,我们认为这提供了具吸引力的投资机会——无论是在数据中心本身还是其所依赖的基础设施方面。
数据中心设计的未来。随着人工智能对数据需求越来越大,助力数据中心提升效率的企业将占据优势。