8月5日消息，据路透社报道，英伟达新款人工智能芯片blackwell的发布可能因设计缺陷而推迟三个月或更长时间。
这将影响包括metaplatforms、谷歌和微软等已预订了价值数百亿美元该芯片的客户。英伟达发言人虽表示hopper的需求强劲以及blackwell的广泛采样工作已开始等，但未直接回应推迟原因和时间表。
10 天前
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14 天前
华为昇腾推出的Atlas 900 SuperCluster成为国产AI算力的重要突破，标志着华为在超大规模AI训练集群领域的领先地位。 1. 技术突破与性能表现 超大规模算力支持：Atlas 900 SuperCluster 采用创新的超节点架构，支持超万亿参数大模型训练，单集群可管理数十万张昇腾AI加速卡（如昇腾910B），并实现高可用性设计，包括超高速互联、高效液冷散热和瞬时爆发供电。 性能对标英伟达A100：实测数据显示，昇腾AI集群在训练Meta Llama、BloomGPT等模型时，效率可达英伟达A100的1.1倍，并在部分场景实现10倍领先于其他国产方案。 国产化算力标杆：科大讯飞等企业已采用昇腾万卡集群，训练效率达到英伟达A100的0.8~1.2倍，证明其在国产大模型训练中的竞争力。 2. 架构与生态创新 全栈自主可控：从硬件（昇腾芯片、鲲鹏CPU）、架构（达芬奇架构）、软件（MindSpore框架）到开发工具（CANN异构计算），华为构建了完整的AI计算产业链。 昇腾910B芯片升级：相比前代昇腾910，910B在FP32性能上显著提升，支持多NPU模组互联，提供更高带宽和算力密度，进一步缩小与英伟达高端GPU的差距。 生态挑战与机遇：尽管昇腾算力已对标英伟达，但CUDA生态的成熟度仍是竞争短板。华为通过开源MindSpore、适配主流框架（如PyTorch、TensorFlow）及开发者扶持计划（如15亿美元生态投入）加速生态建设。 华为Atlas 900 SuperCluster的推出，不仅提升了国产AI集群的竞争力，也为全球AI算力格局注入了新变量。随着生态完善，昇腾有望在AI训练与推理市场占据更关键地位。 （根据资讯整理）
15 天前
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4 个月前
中美 AI 竞争已进入白热化阶段，技术差距的缩小、数据瓶颈的突破以及地缘政治的影响将成为未来 AI 发展的关键因素。
4 个月前
中国政府对美国半导体巨头NVIDIA采取了一系列反制措施，这不仅直接冲击了NVIDIA在中国市场的业务，也引发了市场对人工智能（AI）领域领军企业NVIDIA繁荣时代是否即将结束的广泛担忧。 中国的反击措施包括但不限于加强对外国半导体技术的出口限制、加大对本土半导体产业的财政和政策支持，以及推动国内企业在高端芯片技术领域的自主研发。这些措施的核心目的是减少对外国技术的依赖，特别是在关键的AI和高性能计算领域。 作为全球最大的AI芯片供应商之一，NVIDIA在中国市场拥有显著的份额。中国不仅是NVIDIA产品的重要销售市场，也是其研发和创新的重要基地之一。然而，随着中国政府政策的转向，NVIDIA在这一关键市场的前景变得不确定。 分析师指出，中国的这一系列举措可能会导致NVIDIA在中国的收入显著下降，从而对其整体财务表现产生负面影响。此外，这也可能加速中国本土半导体企业的崛起，如中芯国际和紫光国微等，这些企业正致力于在高端芯片领域与NVIDIA竞争。长远来看，这种竞争可能会挑战NVIDIA在全球AI芯片市场的领导地位。 市场对这一消息的反应迅速而强烈。NVIDIA的股票在消息公布后迅速下跌，跌幅超过了5%，投资者对于NVIDIA未来在中国市场的前景以及整个AI行业的发展趋势感到不确定。一些投资者甚至开始重新评估其在NVIDIA股票上的投资组合，担心这一事件可能是一个更广泛市场动荡的前兆。 这一事件标志着中美在高科技领域竞争的加剧，特别是在关键的半导体和人工智能技术领域。双方的政策博弈不仅影响到企业的商业运营，也可能对全球技术发展和产业格局产生深远影响。市场和业界都在密切关注接下来的发展，以评估这些政策变化对NVIDIA和整个AI行业的长期影响。 中国的反击措施使得NVIDIA股票受压，市场对其繁荣时代是否结束产生担忧。这一事件反映了中美在高科技领域的激烈竞争，也可能预示着全球半导体和AI产业格局的重大调整。未来，随着双方政策的进一步演变和市场的自我调整，NVIDIA及其竞争对手将面临新的挑战和机遇。投资者和企业都需要保持高度警惕，密切关注相关动态，以做出明智的决策。 新闻来源：MSN德语财经频道
4 个月前
Google宣布了其新型量子计算芯片Willow，这是在量子计算领域长达十年的征程中迈出的重要一步！
7 个月前
海光处理器属于GPGPU架构，通用且场景支撑能力强，这是国内唯一具备全精度浮点数据计算能力的厂商。
8 个月前
Tesla Cortex是特斯拉的超级计算机，拥有约10万颗英伟达H100和H200芯片，这些芯片将用于训练全自动驾驶（FSD）和人形机器人擎天柱（Optimus）的神经网络。
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每秒1832token极限推理速度
8 个月前
在语言模型领域如今出现了一种新趋势：小型语言模型（SLM）正逐渐崭露头角，AI巨头们也在“以小博大”。
