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最近几年，随着大语言模型的飞速发展与迭代，科技巨头们都竞相投入巨额财力打造超级计算机（或大规模 GPU 集群）。他们认为，更强大的计算能力是实现更强大 AI 的关键。

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提高 GPU 利用率，就是这么简单。

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FP8和更低的浮点数量化精度，不再是H100的“专利”了！

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Llama 3诞生整整一周后，直接将开源AI大模型推向新的高度。

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硅谷的人才争夺战愈演愈烈。

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最近，一则数据点出了AI领域算力需求的惊人增长—— 根据业内专家的预估，OpenAI推出的Sora在训练环节大约需要在4200-10500张NVIDIA H100上训练1个月，并且当模型生成到推理环节以后，计算成本还将迅速超过训练环节。

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训练下一代万亿级参数大模型的高效芯片诞生了！

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英特尔，开始正面硬刚英伟达了。 就在深夜，英特尔CEO帕特·基辛格手舞足蹈地亮出了最新AI芯片——Gaudi 3：

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最近一份美国市场研究机构发布的报告火了。报告详细分析了OpenAI部署Sora所需的硬件资源，计算得出，在峰值时期Sora需要高达72万张英伟达H100 来支持，对应成本是1561亿人民币。