搜索
最近，英伟达开源了首个在Blackwell架构上优化的DeepSeek-R1，实现了推理速度提升25倍，和每token成本降低20倍的惊人成果。同时，DeepSeek连续开源多个英伟达GPU优化项目，共同探索模型性能极限。
全球有多少AI算力？算力增长速度有多快？在这场AI「淘金热」中，都有哪些新「铲子」？AI初创企业Epoch AI发布了最新全球硬件估算报告。
AI巨头的芯片之争，谷歌微软目前分列一二。而xAI作为新入局者，正迅速崛起。这场竞争中，谁会成为最后赢家？
英伟达市值重回第一之际，黄仁勋再次接受采访。 除了谈自己和英伟达，还吹了一波马斯克，再再再次赞赏xAI只花19天建起10万卡H100超级集群。
2024年7月22日凌晨，xAI创始人Elon Musk在推特上正式宣布，在凌晨4:20分正式启动了世界上最强的AI训练集群。 这个训练集群建设在美国田纳西州孟菲斯市，集合了10 万个液冷H100芯片。
一文揭秘全球最大AI超算，解析液冷机架和网络系统的创新设计。这台全球最大AI超算Colossus由xAI和英伟达联手建造，耗资数十亿，10万块H100仅半个多月搭建完成，未来规模还将扩大一倍！
通过深入分析这些 GPU 的性能指标，我们将探讨它们在模型训练和推理任务中的适用场景，以帮助用户在选择适合的 GPU 时做出明智的决策。同时，我们还会给出一些实际有哪些知名的公司或项目在使用这几款 GPU。
最近有一篇题为《2美元的H100：GPU泡沫是如何破灭的？》的文章异常火热，甚至投资人都认为英伟达坚挺的股价就是被这一篇文章所摧毁。
人类已知最大的素数，被GPU发现了！英伟达前员工Luke Durant发现的2136279841-1，比前一个纪录保持者多出1600万位，由A100计算，H100确认。为此，小哥搭了数千个GPU的「云超算」，分布在17个国家。
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。