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。
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。
中科院北大复旦大佬齐聚的2024科学智能峰会,刚刚在位于北京海淀的北大百年纪念讲堂落下帷幕,现场演讲信息量爆棚。同期,海淀这片创新热土还有好消息传出:海淀区送算力补贴了,最高1000万!
AI操控计算机,正掀起一场悄无声息人机交互变革。科技巨头们纷纷发力新赛道,一个关键问题也浮出水面:我们的算力储备,足够支撑这场革命吗?高功耗低算效、多元算力生态等挑战不断,AI算力困局,该如何解?
传统计算架构的潜力开发已接近极限 要实现超强的AI能力,需要超大规模的模型,要训练超大规模的AI模型,需要数千,甚至上万的GPU协同工作。
GPU租用市场越来越玄幻了,价格被打下来的原因,居然可以是天命人闲置的4090被循环利用了?
人工智能是一个新产品,改善供应链以更快地治愈问题,优化员工生产力和员工留存率,提高客户收入,这就是一切的核心
AI算力赛道又诞生一笔巨额融资。 近日,AI算力公司Lightmatter获得新一轮4亿美元(约合人民币28.45亿元)D轮融资。本轮由普徕仕(T. Rowe Price)领投,老股东GV、富达等跟投。本轮融资后,Lightmatter估值达到44亿美元(约合人民币312.91亿元)。
在 2024 年的今天,人工智能已经渗透到各个领域,从医疗诊断到智能交通,从金融分析到智能家居,AI 技术的发展正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。 这一背景下,算力和存力成为了支撑人工智能发展的两大关键要素。究竟算力与存力谁更重要,成为了一个备受关注的问题。
最近一直在想一个问题。为什么我们的图像 AI 模型那么耗算力?比如,现在多模态图文理解 AI 模型本地化部署一个节点,动不动就需要十几个 G 的显存资源。
哪里有最多GPU?哪里又是GPU荒漠?