全美TOP 5的机器学习博士痛心发帖自曝，自己实验室里H100数目是0！这也引起了ML社区的全球网友大讨论。显然，相比普林斯顿、哈佛这样动辄三四百块H100的GPU大户，更常见的是GPU短缺的「穷人」。同一个实验室的博士，甚至时常会出现需要争抢GPU的情况。
在中文互联网上，英伟达每天都在被颠覆。绝大部分自媒体和短视频达人都讨厌英伟达，包括周鸿祎在内。他们千方百计地指出，某种替代品（不管是不是国产）的性能指标已经超过英伟达A100或H100，后者即将沦为资本市场历史上最大的泡沫云云。尤其是在B站、小红书这样的平台，“英伟达将迅速被替代”可以被视为一致观点，反对这个观点的人将遭到群嘲。
可在单张A100/H100 GPU或TPU主机上高效运行全精度推理。
谷歌开源模型Gemma 2开放了！ 虽然前段时间Google I/O大会上，Gemma 2开源的消息就已经被放出，但谷歌还留了个小惊喜—— 除27B模型外，还有一个更轻的9B版本。 DeepMind创始人哈萨比斯表示，27B参数规模下，Gemma 2提供了同类模型最强性能，甚至还能与其两倍大的模型竞争。
史上最快Transformer芯片诞生了！用Sohu跑Llama 70B，推理性能已超B200十倍，超H100二十倍！刚刚，几位00后小哥从哈佛辍学后成立的公司Etached，宣布再融资1.2亿美元。
在英伟达市值猛涨、各家科技巨头囤芯片的热潮中，我们往往会忽视GPU芯片是如何转变为数据中心算力的。最近，一篇SemiAnalysis的技术文章就深入解读了10万卡H100集群的构建过程。
AI算力资源越发紧张的当下，斯坦福新研究将GPU运行效率再提升一波——
马斯克：到年底算力将拥有8.5万块H100
大神Karpathy已经不满足于用C语言造Llama了！ 他给自己的最新挑战：复现OpenAI经典成果，从基础版GPT-2开始。
马斯克最近哭穷表示，xAI需要部署10万个H100才能训出Grok 3，影响全球的大模型算力荒怎么解？昨天开源的这款MoE大模型，只用了1/19算力、1/19激活参数，性能就直接全面对标Llama 3-70B！
