GPU下的内容 - news.news

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#GPU

勃勃OC

1天前

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。

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。

#ASIC #GPU #加密行业
Jeff Li

4天前

半导体深喉媒体SemiAnalysis发文称，DeepSeek 获得了1万个H800 和约1万个 H100。2021年美国出口管制前，公司已弄到1万片A100。他们还订购了3万个 H20。这些 GPU由幻方量化和 DeepSeek 共享，用于交易模型和AI研究。 DeepSeek 的服务器资本支出总额接近 13 亿美元，运营成本高达 7.15 亿美元。

半导体深喉媒体SemiAnalysis发文称，DeepSeek 获得了1万个H800 和约1万个 H100。2021年美国出口管制前，公司已弄到1万片A100。他们还订购了3万个 H20。这些 GPU由幻方量化和 DeepSeek 共享，用于交易模型和AI研究。 DeepSeek 的服务器资本支出总额接近 13 亿美元，运营成本高达 7.15 亿美元。

#半导体 #DeepSeek #GPU
indigo

4天前

芯片数据摸底还得靠 SemiAnalysis！今天最新这篇提到了 DeepSeek 拥有的 GPU 数量不是某些人声称的 50,000 个 H100，而是 10,000 个 H800 和约 10,000 个 H100，剩下 30,000 左右的 H20，这是 Nvidia 在出口管制法案之后为中国市场定制的。 SemiAnalysis 的分析表明，DeepSeek 的服务器 CapEx 总额接近

芯片数据摸底还得靠 SemiAnalysis！今天最新这篇提到了 DeepSeek 拥有的 GPU 数量不是某些人声称的 50,000 个 H100，而是 10,000 个 H800 和约 10,000 个 H100，剩下 30,000 左右的 H20，这是 Nvidia 在出口管制法案之后为中国市场定制的。 SemiAnalysis 的分析表明，DeepSeek 的服务器 CapEx 总额接近 13 亿美元，这些 GPU 由 High-Flyer 和 DeepSeek 共享，它们被用于交易、推理、训练和研究！文章中最有趣的观点就是 AI 模型产业与芯片产业的类比，就像在最新一期的 Indigo Talk 中提到的 - 大模型正在商品化，与芯片制造工艺迭代逻辑类似。 1. 前沿能力带来超额利润 - 在芯片产业里，最先进制程（比如台积电领先的 3nm、2nm）往往拥有高额的毛利率。做“落后一代制程”的代工厂只能打价格战； - 在大模型市场，“前沿水平的推理/生成能力” 同样可以定更高的价格，为早期付费用户提供独家或高质量服务，进而获得溢价； 2. 快速迭代与淘汰 - 芯片工艺每一代很快就更新，AI 模型同理，更新迭代速度越来越快 —— 谁能最先推出下一代“推理/思考”能力，谁就能够暂时占领高端市场； - 同时，过往一代的技术不会立即消失，会在某些场景继续存在，但利润和售价往往走低，与新一代“前沿能力”拉开差距； 3. 规模、效率与摩尔定律 / 算力扩张的矛盾 - 芯片制造商要通过更精细的工艺（规模效应）推动晶体管数量的指数增长。但越是先进制程，研发与设备投入越是惊人； - AI 模型也在追求“更大规模”与“更高效率”的矛盾：一方面大家想训练更大的模型来突破能力上限，另一方面也在积极提升训练/推理效率、降低成本； - Jevons 悖论：当每次训练或推理变得更便宜时，模型推理调用量会激增，总体算力需求反而上升（如同手机、云计算普及后算力需求的爆炸式增长）。 4. 技术领先者的地位与盈利 - 芯片代工龙头（TSMC）之所以能持续保持高盈利，在于其维持了对下一代工艺节点的快速投入和良率领先，使竞争对手短期很难追上； - 大模型赛道里，OpenAI、Google、Anthropic、Meta 等会通过持续大规模资金投入在新一轮“算法+算力”中领先。如果哪家公司短暂落后，就必须以降价或开放等策略跟进；因此，AI 模型的商业化进程很可能出现类似芯片产业的“前沿与追随”并存格局： - “前沿模型” 依靠新一代推理能力赚取高额利润； - “追随模型” 则以相对较低价格抢占中低端或更多场景市场； - 双方都持续增长对算力（GPU 等硬件）的需求，进一步刺激芯片企业的发展。最后总结下对 Nvidia 的影响： - 短期内：DeepSeek 等高效模型的出现非但不会削弱 GPU 需求，反而加剧争抢，Nvidia 的 H100/H200 价格和市场需求高企； - 中长期：前沿模型升级与新一轮“能力竞赛”将继续扩大整体算力需求，Jevons 悖论带动 GPU 采购量不降反升，维系甚至增进 Nvidia 在 AI 训练/推理硬件领域的盈利地位； - 只要有足够的前沿芯片投入市场，在短期内很难被其它产品或自研 ASIC、国内 GPU 芯片替代，Nvidia 将保持对 AI 训练/推理硬件市场的统治地位； - 出口管制对中国买家采购 Nvidia 高性能芯片会带来一定阻力，但市场仍会尽可能在政策缝隙中购入高端硬件，或转向 Nvidia 专为中国市场推出的“缩水版”高端产品，整体需求依旧旺盛；从 Semianalysis 这篇报道的观点出发，高效 AI 模型并不会让 Nvidia 的市场萎缩，反而更可能助推 Nvidia 的先进 GPU 需求和全球出货量持续上行。

#半导体 #GPU #SemiAnalysis
MM Panorama

1周前

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

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为市场/投资者现在普遍认为“美国ai行业是不是过度配置了计算资源”，这才影响了投资信心。可开源只会导致实例部署越来越多，硬件需求越来越大，何况拥有GPU优势的企业只会继续追加，保持优势。所以，更可能的是：最后还是会军备竞赛。市场需要时间反应。接下去几天我很好奇openai operator的评测。

#股市 #deepseek_v3 #研发团队
空空 🌟 狞猫世界第一可爱！

2周前

又是这样，编码的时候CPU累死累活，GPU在旁边看。

又是这样，编码的时候CPU累死累活，GPU在旁边看。

#CPU #GPU #计算机性能
Oasis Feng

3周前

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。

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。

#Gemini 2.0 Flash #录音转录 #AI Studio
James Lt

4周前

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。

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。

#AMD #游戏 #数据中心
腾讯新闻-36氪

4周前

英伟达宣布基于blackwell设计新的GEFORCE GPU

36氪获悉，据报道，英伟达首席执行官黄仁勋在CES上讲话，英伟达宣布基于blackwell设计新的GEFORCE GPU，美光为新的GPU提供内存。...

#英伟达 #GEFORCE #GPU
Inty热点新闻

4周前

Nvidia $NVDA 正式发布全新 RTX Blackwell 系列，其中包括全球最快的 GPU RTX 5090。

Nvidia $NVDA 正式发布全新 RTX Blackwell 系列，其中包括全球最快的 GPU RTX 5090。

#NVIDIA #RTXBlackwell #GPU
勃勃OC

4周前

黄仁勋是认真的吗，72个BlackWell GPU外加HBM，NVLINK连在一个wafer上？这下咱们华强北的手工师傅们还怎么抄？所有现在还对中国这个国家有信心还想着脚踩两条船，给自己留后路的人脑子都有点问题，真的 seriously, not 人身攻击

黄仁勋是认真的吗，72个BlackWell GPU外加HBM，NVLINK连在一个wafer上？这下咱们华强北的手工师傅们还怎么抄？所有现在还对中国这个国家有信心还想着脚踩两条船，给自己留后路的人脑子都有点问题，真的 seriously, not 人身攻击

#黄仁勋 #blackwell #GPU
倪爽

1个月前

GPU 和 CPU 的差别 2008年（？）Mythbusters / 流言终结者团队应 NVIDIA 邀请，公开演示了串行处理的 CPU 和并行处理的 GPU，速度到底差多少 GPU 演示用了 1100 支彩弹枪，1/4 秒内完成了蒙娜丽莎肖像🤣 #设计参考

GPU 和 CPU 的差别 2008年（？）Mythbusters / 流言终结者团队应 NVIDIA 邀请，公开演示了串行处理的 CPU 和并行处理的 GPU，速度到底差多少 GPU 演示用了 1100 支彩弹枪，1/4 秒内完成了蒙娜丽莎肖像🤣 #设计参考

#GPU #CPU #流言终结者
勃勃OC

1个月前

CES有人去现场吗？现在的显卡和GPU是不是都被淘汰了吗？

CES有人去现场吗？现在的显卡和GPU是不是都被淘汰了吗？

#CES #显卡 #GPU
夏雨婷

1个月前

Apple M5 Pro、Max 和 Ultra 可能放弃备受推崇的统一内存架构，转而采用台积电 N3E 制造的 CPU 和 GPU 分离设计 ——— 不统一内存架构

Apple M5 Pro、Max 和 Ultra 可能放弃备受推崇的统一内存架构，转而采用台积电 N3E 制造的 CPU 和 GPU 分离设计 ——— 不统一内存架构

#Apple #M5 Pro #M5 Max
Huihoo灰狐

1个月前

Nvidia, GPU (Graphics Processing Unit) Google, TPU (Tensor Processing Unit) Groq, LPU (Language Processing Unit) Groq：Nvidia 的最新 AI 竞争对手 Groq 创新的核心是其 LPU，旨在以前所未有的速度加速 AI 模型，包括 ChatGPT 等语言模型与使用高

Nvidia, GPU (Graphics Processing Unit) Google, TPU (Tensor Processing Unit) Groq, LPU (Language Processing Unit) Groq：Nvidia 的最新 AI 竞争对手 Groq 创新的核心是其 LPU，旨在以前所未有的速度加速 AI 模型，包括 ChatGPT 等语言模型与使用高带宽内存 (high-bandwidth memory, HBM) 的 GPU 不同，Groq 的 LPU 利用 SRAM 进行数据处理，从而显著降低能耗并提高效率 GroqChip 的独特架构与其时间指令集相结合，可实现非常适合自然语言和其他顺序数据的顺序处理 Groq Language Processing Unit (LPU) 与最初为图形处理而设计的 GPU 完全不同，LPU 是为 AI 推理和语言而设计的 Groq 是 LPU 的创造者，它从头开始构建，以满足 AI 的独特特性和需求 LPU 以更快的速度运行大型语言模型 (LLM)，在架构层面上，与 GPU 相比，其能源效率提高了 10 倍 Groq 使用 Haskell 的其中一个目的是为新芯片 LPU 提供嵌入式领域特定汇编语言（assembly EDSL，汇编 EDSL）这也是 Haskell 又一成功案例 Groq 创始人兼 CEO：Jonathan Ross 在创立 Groq 之前，Jonathan 启动了 Google 的张量处理单元 (TPU) 项目，这是一个 20% 的项目，他设计并实现了第一代 TPU 芯片的核心元素 Jonathan 接下来加入了 Google X 的快速评估团队，这是著名的“Moonshots factory”的初始阶段，他为 Google 的母公司 Alphabet 设计并孵化了新的 Bets (Units) Jonathan 师从纽约大学柯朗研究所的 Yann LeCun

#NVIDIA #AI #Groq