谷歌430万颗TPU暴击CUDA护城河!Meta「割肉」助攻
谷歌430万颗TPU暴击CUDA护城河!Meta「割肉」助攻Meta腾出CoWoS排产「让路」,加上台积电的积极扩产,2026年谷歌把TPU的「算力水龙头」拧到最大,预期产能飙升至430万颗,猛攻英伟达CUDA护城河。
Meta腾出CoWoS排产「让路」,加上台积电的积极扩产,2026年谷歌把TPU的「算力水龙头」拧到最大,预期产能飙升至430万颗,猛攻英伟达CUDA护城河。
2026年开局,Anthropic未发一弹已占先机!谷歌首席工程师Jaana Dogan连发多帖,高度赞扬Claude Opus 4.5——没有图像/音频模型、巨大的上下文,仅有一款专注编码的Claude,Anthropic依旧是OpenAI谷歌最有力竞争者。
谷歌正在推进一项代号为「TorchTPU」的战略行动,核心是让全球最主流的 AI 框架 PyTorch 在自家 TPU 芯片上跑得更顺畅。这项行动不仅是技术补课,更是一场商业围剿。作为 PyTorch 的掌控者,Meta 也深度参与其中,两家巨头试图联手松动英伟达的垄断地位。
GPU编程变天了。
几个小时前,NVIDIA CUDA Toolkit 13.1 正式发布,英伟达官方表示:「这是 20 年来最大的一次更新。」CUDA Tile 是 NVIDIA CUDA Toolkit 13.1 最核心的更新。它是一种基于 tile 的编程模型,能够以更高的层次编写算法,并抽象化专用硬件(例如张量核心)的细节。
“既然我可以直接使用 PyTorch,为什么还要费心使用 CUDA 呢?”
谷歌不再甘当「云房东」,启动激进的TPU@Premises计划,直接要把算力军火卖进Meta等巨头的自家后院,剑指英伟达10%的营收。旗舰TPU v7在算力与显存上彻底追平英伟达 B200,谷歌用「像素级」的参数对标证明:在尖端硬件上,黄仁勋不再寂寞。通过拥抱PyTorch拆解CUDA壁垒,谷歌正在用「私有化部署+同级性能」的组合拳,凿开万亿芯片帝国的坚固城墙。
Deep-Live-Cam 是一款开源的实时换脸与视频深度伪造(deepfake)工具,只需要一张人脸图片,就能在本地电脑上对摄像头画面或视频进行实时换脸。 支持 Windows / Linux / macOS,多种硬件加速(CPU / CUDA / CoreML / DirectML / OpenVINO),并内置不良内容检测与合规提示,定位是服务 AI 生成媒体行业的高效生产力工具。
CUDA 代码的性能对于当今的模型训练与推理至关重要,然而手动编写优化 CUDA Kernel 需要很高的知识门槛和时间成本。与此同时,近年来 LLM 在 Code 领域获得了诸多成功。
寒武纪成立的初衷是为「人工智能的大爆发」提供底层算力支持,不仅要硬件算力强大,更要软件通用、易用。寒武纪基础软件平台Cambricon NeuWare,让用户与开发者能够跨越不同的寒武纪硬件和应用场景,降低上手难度,提升开发效率,快速迁移与部署AI应用。