最新技术分析揭示了NVIDIA GPU和谷歌TPU在人工智能计算领域的架构本质差异。现代机器学习GPU本质上是由专精于矩阵乘法的计算核心集群与高速内存条构成的异构体系，而TPU则是纯粹为矩阵运算设计的专用加速器，具有成...

Stability AI与AMD近日宣布，双方已成功针对Radeon显卡及Ryzen AI处理器优化了多款Stable Diffusion模型。这一技术突破显著提升了AMD硬件平台在生成式AI工作负载下的运行效率，实测显示推理速度最高可提升40%。该优...

OpenAI近日将其内部研发的高性能计算核心——FP4（4-bit浮点）与MoE（混合专家）系统的关键算子通过GitHub PR开源至Triton语言项目。这一举动标志着AI基础设施领域的重要进展：FP4作为新兴的低精度计算格式可显著提升...

麻省理工学院（MIT）的化学家们开发了一种新方法，利用生成型人工智能（AI）确定3D基因组结构。这项技术能在几分钟内预测数千种结构，这对于研究基因组的三维组织如何影响单个细胞中的基因表达模式和功能至关重要。...

据报道，Nvidia正在准备一款系统芯片（SoC），该芯片将Arm的Cortex-X5核心设计与基于Nvidia Blackwell架构的GPU相结合。这一组合旨在提升人工智能计算性能，为PC提供更强大的AI处理能力。Nvidia的这一举措可能会显著...

AI基础设施是部署和扩展AI技术的基础，它由GPU、专业软件和云服务构成。GPU作为AI计算的核心，提供了强大的并行处理能力，使得机器学习和深度学习算法得以高效运行。专业软件则为AI开发提供了必要的工具和库，简化了...

据报道，微软和OpenAI正在计划合作建立一个联合数据中心项目，该项目的总投资可能达到1000亿美元，旨在到2028年推出一款名为“星际之门”的巨型AI超级计算机。这一举措将进一步推动人工智能领域的发展，并可能改变云计...

Groq可以每秒提供高达500个令牌。它能够做到这一点，是因为它使用了使用线性处理器单元（LPUs）而不是GPU的定制硬件。 LPUs旨在为AI计算提供确定性性能。它们提供了一种更简化的方法，消除了复杂的调度硬件的需要，...