前不久在人工智能的帮助下，两位科学家获得了诺贝尔物理学奖。可以说人工智能已经在很多领域被广泛应用了。随着大语言模型（LLM）和深度学习的广泛应用，GPU 也已成为机器学习工程师和研究人员最重要的计算资源之一。
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6725 点击 2024-10-21 14:14
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前不久在人工智能的帮助下，两位科学家获得了诺贝尔物理学奖。可以说人工智能已经在很多领域被广泛应用了。随着大语言模型（LLM）和深度学习的广泛应用，GPU 也已成为机器学习工程师和研究人员最重要的计算资源之一。
科技巨头如亚马逊、微软、谷歌和Meta每年在AI相关的投资上花费300亿至600亿美元。
就在昨天，微信群里出现了一个消息，迅速攀升至热榜第二名：一名字节实习生攻击GPU集群。
红杉资本的报告曾指出，AI产业的年产值超过6000亿美元，才够支付数据中心、加速GPU卡等AI基础设施费用。而现在一种普遍说法认为，基础模型训练的资本支出是“历史上贬值最快的资产”，但关于GPU基础设施支出的判定仍未出炉，GPU土豪战争仍在进行。
「算力」堪称是AI时代最大的痛。在国外，OpenAI因为微软造GPU集群的速度太慢而算力告急。在国内，企业则面临着「模型算力太多元、产业生态太分散」这一难题。不过，最近新诞生的一款「AI神器」，令人眼前一亮。
H100租赁价格下跌，真的能和“GPU泡沫破灭”画上等号吗？ 一则有关“2美元/小时出租H100：GPU泡沫破灭前夜”的报道引发国内市场高度关注。
GPU计算驱动AI。
未来的大模型，或许都是 A 卡来算的？ 从 PC 端到服务器，AMD 一次发布就完成了对 AI 计算的全覆盖。 今天凌晨，AMD 首席执行官苏姿丰（Lisa Su）在旧金山举行的 Advancing AI 2024 活动上发布了全新一代 Ryzen CPU、Instinct AI 计算卡、EPYC AI 芯片等一系列产品。
猛，实在是猛！就在今日，老牌芯片巨头AMD交出了一份令人印象深刻的AI答卷。
当备受期待的GPT-5历经数次跳票，OpenAI全新发布的o1模型及时挽回了行业的信心，并从此为大模型领域开启了一个新的竞技方向——当推理模型大行其道时，行业如何从Infra层面着手降低推理阶段的算力成本？