现在，请大家一起数一下“1”、“2”。OK，短短2秒钟时间，一个准万亿MoE大模型就已经吃透如何解一道高等数学大题了！而且啊，这个大模型还是不用GPU来训练，全流程都是大写的“国产”的那种。
2025年，AMD将推出全新的GPU路线图，瞄准两个竞争激烈的领域：游戏和AI。该公司正在推出一系列重大进展，从简化的产品命名和激进的定价，到尖端的架构和深度AI集成，这表明它决心在多个市场上缩小与英伟达的差距。
斯坦福Hazy实验室推出新一代低延迟推理引擎「Megakernel」，将Llama-1B模型前向传播完整融合进单一GPU内核，实现推理时间低于1毫秒。在B200上每次推理仅需680微秒，比vLLM快3.5倍。
英伟达赚麻了！AI推理全面爆发，芯片巨头2026财年Q1营收达441亿美元，净利润飙升至188亿美元，双双远超市场预期！
Pangu Ultra MoE 是一个全流程在昇腾 NPU 上训练的准万亿 MoE 模型，此前发布了英文技术报告[1]。最近华为盘古团队发布了 Pangu Ultra MoE 模型架构与训练方法的中文技术报告，进一步披露了这个模型的细节。
你有没有遇到过这样的算力困境：买了 GPU，用不了几次就闲置烧钱，偶尔想用的时候却一卡难求？
Meta推出KernelLLM，这个基于Llama 3.1微调的8B模型，竟能将PyTorch代码自动转换为高效Triton GPU内核。实测数据显示，它的单次推理性能超越GPT-4o和DeepSeek V3，多次生成时得分飙升。
AI无处不在——从聊天机器人、推荐引擎到语音助手和ChatGPT或谷歌Gemini等工具。但在所有这些智能技术的背后，有一样东西经常被忽视：使这一切成为可能的硬件。
是的，秘塔AI搜索推出了全新“极速”模型。通过在GPU上进行kernel fusion，以及在CPU上进行动态编译优化，我们在单张H800 GPU上实现了最高400 tokens/秒的响应速度，大部分问题2秒内就能答完。
中国算力巨震，海光信息、中科曙光两大巨头官宣拟合并！
