「GPU算力」共找到 1101 篇相关文章
倒卖英伟达GPU算力比火箭卫星来钱快！马斯克交出SpaceX首份财报
SpaceX交出首份上市后财报，AI业务收入25.61亿美元同比猛增247%，成第二大收入源。不过AI业务支出158.28亿美元是烧钱大头，业务仍亏损，未来盈利面临客户消化力等问题。
AI浪潮下的算力租赁：欺诈套利、资本炒作、主体脱钩
AI浪潮下，算力租赁市场乱象丛生，有上市公司‘炒概念’推高股价，消纳方套壳毁约‘零成本’，租赁方为订单内卷。不过，市场也在自我调整，国家也有调控举措，行业有望回正轨。
GPU荒还没结束，CPU可能要被抢起来了
2026 年英伟达宣布量产为 AI 智能体打造的 CPU Vera。此前 AI 产业硬件焦虑多围绕 GPU，如今 AI Agent 改变任务形态，CPU 负担加重，芯片厂商纷纷布局，产能变化或让消费者买单。
深度 | OpenAI携手博通自研芯片：算力终局或是垂直整合？
OpenAI与博通战略合作，2026年下半年推进研发，将部署100亿瓦定制AI芯片系统。这标志其从算力采购转向定义，是摆脱英伟达依赖的标志事件，推动AI芯片市场进入新格局。
别盯着GPU了，CPU正成为AI时代的“新瓶颈”
进入2026年，AI系统性能越来越取决于执行与调度能力，CPU正成为AI时代的“新瓶颈”。目前CPU市场供应紧张，英特尔、AMD、英伟达等大厂应对策略各有不同，智能体时代算力天平正回摆。
Kernel Design Agent(KDA) 的B200 GPU Kernel 编程准则 Skill
文章围绕 Kernel Design Agent(KDA) 的 B200 GPU Kernel 编程展开，介绍目标平台、架构参数，阐述独有特性与编程要点，给出关键性能准则调整方向，详述 16 条准则及特殊 Kernel 类型优化策略和编写前检查清单。
CUDA-MODE第77课课程笔记：用于GPU kernels的DSL
该课程笔记由Tri Dao介绍GPU kernel开发的DSL生态，涵盖PyTorch、Triton、Cute - DSL等。提出计算效率评估公式，对比不同DSL在Softmax、GEMM等操作的性能。还提及其他DSL工具与Triton扩展项目，并给出使用建议。
大型挂机现场：马斯克的55万英伟达GPU，利用率才11%
《The Information》报道，马斯克旗下xAI有55万英伟达GPU，利用率仅11%。原因包括大规模部署协调难、数据传输瓶颈和训练间歇性。这是行业普遍问题，xAI着手解决，设定50%利用率目标。
最小模型仅 25MB，老设备无 GPU 也能流畅跑！
开源项目`KittenTTS`是文本转语音模型系列，核心特点是“小身材，大能量”。最小模型约1500万参数，体积25MB以内，无需GPU，靠CPU就能实现高质量语音合成，适合多种设备和场景。
CVPR 2025 | 解决XR算力瓶颈，FovealSeg框架实现毫秒级IOI分割
来自纽约大学和Meta Reality Labs的联合研究提出Foveated Instance Segmentation新方法。FovealSeg框架结合眼动追踪，能解决XR算力瓶颈，实现毫秒级IOI分割，在多数据集测试中速度与精度双赢。