#GPU

内部工程师提前泄露英伟达正在研发的 #APU 处理器，可能使用联发科的 #Arm 处理器和英伟达自己的 GPU，主要适用于笔记本电脑。 此前已经有消息表明英伟达与联发科合作开发 Arm 芯片，也就是参与与高通在 Arm 笔记本电脑市场的竞争，当然也会和 AMD APU 竞争。 查看全文：

阿联酋“星门”项目的第一阶段预计将于2026年投入运行，初始装机容量为200兆瓦，配备最多达10万块英伟达（Nvidia）的GB300图形处理单元（GPU）。

NVIDIA 表示不会将任何 GPU 设计发送到中国进行修改以符合美国的出口管制

川普为了扩大美国招商引资的效果，总是故意放大数据……除了孙正义很喜欢，英伟达的黄仁勋也激情演讲…… Blackwell 系统：“一个GPU单元。它重70磅，有6万个零件，功率1万瓦。” 川普：“黄仁勋，他将在未来四年投入高达5000亿美元，用于完全在美国制造有史以来最强大的人工智能芯片。” 黄：非常荣幸来到这里。英伟达在60年后首次重新发明了计算。事实上，IBM的阿温德非常清楚，自60年代以来，

nvda这公司长期是没有问题的，只要黄仁勋不退休或者嗝屁。你可以今年看空但是不能一直看空。 新技术的发展还是要符合Gartner曲线。就算nvda靠过量的算力供给自己戳破了自己的泡沫，恐怖的下两代gpu算力提升加上软件上的优化最后把算力成本降低一百倍将开启真正的AI爆发的大航海时代

輝達 GTC 2025 沒說破的真主角：HBM 記憶體 AI 零組件變化快，許多都有被新技術取代的風險， 但 HBM 是少數具「高度確定性」的核心元件。 未來三代 HBM 頻寬升級幅度驚人， 頻寬越寬 → 資料讀取越快 → GPU效能越強。 HBM 是 GPU 的 Scaling Law。

老马：Dojo 1现在已经负责了5-10%左右的FSD训练，Dojo 2相较于Dojo 1将会有10倍的提升！ 除了有5万张GPU的cortex中心，Dojo将可能有突破性创新为AI训练提速！！

这几年摩尔定律在GPU方面已经死了，如果按每单位价格性能来看甚至已经死透了。

英伟达 ($NVDA) 的 CoWoS 产能分配预估显示，2025年Blackwell GPU的出货量将超过550万块。

金融界正密切关注英伟达即将发布的财报，并广泛猜测其对市场的影响。 分析师和投资者持乐观态度，预计英伟达可能推动市场上涨，因为其在人工智能、数据中心和GPU领域具有重要地位。讨论围绕英伟达的每股收益预期、营收增长以及出口管制对华等地缘政治因素的影响展开。 虽然许多人期待积极结果，但也有人希望股价回调，以便在更低价位买入。目前，英伟达股价在200日移动均线附近波动，进一步加剧了市场紧张情绪。 市

生物学DeepSeek来了 2025年2月19日，Arc 研究所的 Patrick Hsu 和 Brian Hie 团队联合斯坦福大学、加州大学伯克利分校、加州大学旧金山分校以及英伟达的科学家，发布了有史以来最大的生物学人工智能模型——Evo-2，其在规模上堪比当前最强大的生成式人工智能大语言模型，但其训练仅使用了 2000 多个英伟达 H100 GPU，且该模型完全开源。 该模型训练了从单细

清华团队ktransformer项目，可以把DeepSeek的推理成本急剧降低，4090单卡就能跑满血版DeepSeek-R1， 相当于把【GPU】的一部分运算挪到【CPU+内存】上。 如果这个方案迅速落地，就能把原本需要至少200万元才能享受的服务，现在20万元绰绰有余。 说明AI逐渐平民化，另外内存的股票可以先找起来。

6万张显卡之谜：一文看懂DeepSeek的真实算力 今天读卓克讲Deepseek的三篇文章，AI总结做些笔记。 Deepseek到底有多少张H100显卡？ 坊间传闻中DeepSeek拥有5万张H100计算卡。 但实际上，DeepSeek的计算卡主要由上一代卡和阉割版本的卡组成。 据Semianalysis分析，DeepSeek大约有6万张卡。 包括A100、H800、H100各1万张，以及

Supermicro $SMCI 已全面投产 NVIDIA Blackwell 机架级解决方案，该方案搭载 NVIDIA HGX B200。 这对 NVIDIA $NVDA 意义重大，因为它加速了 Blackwell AI 基础设施的部署，推动下一代 HGX B200 GPU 在数据中心的普及。 Supermicro 的大规模生产增强了 NVIDIA 的供应链，以满足 AI 和高性能计算的日益

关于ASIC和GPU的这个比较很有意思 除了通用计算无法被取代（正如x86历史所展现的那样）之外， 还有这么一个有趣的事实： 加密行业最初使用 GPU 进行挖矿，随后转向 ASIC，但 3 年后又回到了 GPU，因为它们的性能越来越强大。 因此有人认为在未来 3-5 年内，ASIC 不会取代 GPU。

股市的反应总是滞后的 比如deepseek v3我都推荐国内研发团队vscode+cline用了快一个月了吧 r1的论文一个礼拜前submit的 这一两天市场才大幅反应 今天美国推出openai operator模型、据说堪比phd的智力水平 再说了训练成本低 需要GPU少 但是不意味着不能水平扩容啊！ 要追求更高的性能算力 软件算法调优也不能独立支撑 nvda只是暂时受影响罢了 因

几番调教后，被 Gemini 2.0 Flash (Experimental) 的录音转录效果惊艳到了！当即把过去用的巨费 GPU 还效果不好的 MacWhisper 卸载了。 一段 1 小时出头的 AAC 会议录音上传 AI Studio 后，显示约占 127K tokens（已超过 2.0 Flash Thinking 的输入上限），转录 + 润色 + 分段总结 用时不到 1 分钟。

AMD未来堪忧。游戏事业部在24年收入本就大减，25年估计更难。数据中心增长现在成为其主要驱动力，但是它的instinct GPU，估计要受到英伟达很大的影响。