
AI算力(上)|成本腰斩-英伟达-个人算力
AI算力(上)|成本腰斩-英伟达-个人算力算力摩尔定律延续:2024年成本打对折,2025年还会再打对折 国产芯片差距最大不在算力,而在片与片连接能力;目前和英伟达NVlink /NVswitch 仍有~4年差距
算力摩尔定律延续:2024年成本打对折,2025年还会再打对折 国产芯片差距最大不在算力,而在片与片连接能力;目前和英伟达NVlink /NVswitch 仍有~4年差距
联想第六代“海神”液冷技术,已实现支持多类型GPU、CPU,散热效率可达98%,PUE最佳可降至1.1,极大降低了数据中心的能耗水平。
基于昇腾算力的矩阵运算改进求解器框架,大幅提升Local Optimum跳出能力。
最新计算集群,Base青岛! 华为云华东(青岛)数据中心刚刚正式开服。
云大厂背后“卖水人”
因为比特币挖矿和AI训练都需要大量的能源和算力。两者的同步发展势必在电力和硬件资源上产生竞争。这意味着AI训练业务可能会受到比特币价格波动的影响,尤其是当矿工们争夺有限的硬件资源时。也就是说比特币价格的上涨,可能会带动AI训练成本的提升。
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。