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近日，来自SGLang、英伟达等机构的联合团队发了一篇万字技术报告：短短4个月，他们就让DeepSeek-R1在H100上的性能提升了26倍，吞吐量已非常接近DeepSeek官博数据！
超越DeepSeek-R1的英伟达开源新王Llama-Nemotron，是怎么训练出来的？刚刚放出的论文，把一切细节毫无保留地全部揭秘了！
就在刚刚，美国政府曝光了各界对「AI行动计划」的全部政策建议。OpenAI措辞激烈地表示，DeepSeek让我们看到，必须马上锁死中国AI，必须限制高端GPU芯片和模型权重流向中国！Anthropic同样呼吁：必须立马补上H20这一关键漏洞，并且严控H100的门槛。
高端Ai服务器定义，满足以下2个条件：条件1.卡间互联，条件2.显存HBM。以H100为例子，不同的设备比如H100或者H20 为啥差别很大，主要是因为配置不同，成本差别10~20w，所以有差别！
根据去年2024年7月28日Meta公司在训练大模型（Llama 3）时使用“16384 个 英伟达H100 GPU 集群”的经验，该显卡在高负载、大规模集群运行环境下容易出现以下故障点：
原生多模态Llama 4终于问世，开源王座一夜易主！首批共有两款模型Scout和Maverick，前者业界首款支持1000万上下文单H100可跑，后者更是一举击败了DeepSeek V3。目前，2万亿参数巨兽还在训练中。
AI不过周末，硅谷也是如此。大周日的，Llama家族上新，一群LIama 4就这么突然发布了。这是Meta首个基于MoE架构模型系列，目前共有三个款：Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick、Llama 4 Behemoth。
在算力投资激增的当下，GPU卡回收与维修行业逐渐成为一条隐秘的暴利赛道。特别是一些众所周知的原因，串串资源的货源和魔改卡的维保是重灾区！ 现状：运营一年以上的算力中心运营商手里一定有坏掉的A100和H100服务得不到及时维修，放在那吃灰，无法对外出租算力产生收入。
SANA-Sprint是一个高效的蒸馏扩散模型，专为超快速文本到图像生成而设计。通过结合连续时间一致性蒸馏（sCM）和潜空间对抗蒸馏（LADD）的混合蒸馏策略，SANA-Sprint在一步内实现了7.59 FID和0.74 GenEval的最先进性能。SANA-Sprint仅需0.1秒即可在H100上生成高质量的1024x1024图像，在速度和质量的权衡方面树立了新的标杆。
老黄在GTC 2025大会上，再次亮出了英伟达未来GPU路线图。随着推理token的暴增，AI计算需要全新的范式，下一代BlackWell Ultra、Vera Rubin就是最强的回应。