微软为构建AI电脑的OEM厂商设定了新规范，其中包括必须配备Copilot键的要求。要被认定为AI电脑，OEM合作伙伴还必须提供包括神经处理单元（NPU）、最新CPU和GPU以及访问Copilot在内的硬件和软件组合。目前尚不清楚OEM...

Anyscale与NVIDIA最近宣布了一项新的合作伙伴关系，旨在帮助客户将生成式AI模型扩展到生产环境中。通过这次合作，客户可以将Ray与Anyscale的托管运行环境相结合，以提高资源管理、可观测性和自动扩缩容的能力。这项...

NVIDIA公司通过控制GPU和CUDA平台，形成了其在市场上的独特优势。CUDA简化了开发者从NVIDIA硬件中获益的过程，这一优势的确立得益于NVIDIA在CUDA生态系统上多年的投资和数十亿美元的投入。尽管未来可能会有竞争者项...

Trigon 是一个允许开发者以类似 Python 的方式编写 CUDA 内核的库，近期正逐渐获得关注。该库的 GitHub 仓库中包含了一系列难度逐步提升的谜题，旨在鼓励开发者学习和掌握这一工具。这些谜题不仅有助于新手快速上手...

在近日举行的英伟达年度GPU技术大会上，公司创始人兼首席执行官黄仁勋发表了主题演讲。本次演讲重点介绍了英伟达最新的技术进展和未来展望。黄仁勋强调了英伟达在人工智能、深度学习以及高性能计算等领域的领先地位...

韩国科学技术院(KAIST)的研究人员成功研发了C-Transformer，这是一款面向大型语言模型的超低功耗AI芯片，其能效表现显著优于Nvidia的A100 GPU。C-Transformer的问世，为AI领域的能源效率提升设立了新的标杆，有望推...

英伟达在其开发者大会上宣布了新一代人工智能芯片及软件。这款名为Blackwell的AI图形处理器预计将于今年晚些时候出货。同时推出的NIM软件旨在简化AI的部署过程。英伟达力求通过NIM软件使得所有模型能够在其所有GPU上...

本文详细介绍了Lamini公司在AMD GPU上进行大型语言模型训练的技术架构。这包括了他们所使用的调度程序、模型训练技术以及其他相关技术细节。Lamini的技术团队选择了AMD GPU作为硬件加速平台，以优化模型训练的性能和...

本文介绍了Meta的两个版本的24,576 GPU数据中心规模集群的详细信息。这些集群支持公司当前和下一代AI模型以及GenAI和其他领域的AI研究和开发。Meta的长期愿景是建立一种人工智能，这种人工智能是开放的，建立在可负...

上周，在小型GPU上训练大型模型取得了突破。这个配置展示了如何使用这些技术在消费级硬件上训练Mixtral。