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无Tokenizer时代真要来了?Mamba作者再发颠覆性论文,挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net,用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点,H - Net在多方面表现出色,或预示无需Tokenizer训练时代到来。
华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式,推理效率超NV H100
华为发布60页重磅论文,提出下一代AI数据中心架构Huawei CloudMatrix及产品CloudMatrix384。它架构设计独特,性能高效准确灵活,打破算力、延迟和成本“不可能三角”,重新定义AI基础设施。
开盘大涨416%,市值近3000亿元,“国产GPU第一股”今日上市
12月5日,“国产GPU第一股”摩尔线程登陆A股,开盘大涨416%,市值近3000亿。它成立五年成国内代表企业,有全栈自研能力。不过,也面临国际巨头、国内竞品、供应链等挑战,且尚未盈利。
刚刚,英伟达祭出下一代GPU!狂飙百万token巨兽,投1亿爆赚50亿
昨天,英伟达发布专为海量上下文AI打造的CUDA GPU——Rubin CPX,将大模型推理带入「百万Token时代」。它性能强大,能带来高回报,可重写推理经济,还将得到英伟达全栈AI生态支持,预计2026年底可用。
加州理工用AI攻克量子化学60年难题,1块显卡做完7800块的活!
加州理工学院Anima Anandkumar团队8月24日发文,用AI模型将量子化学计算复杂度从立方级压到近线性级。单块GPU就能完成含82500个电子的金属缺陷模拟,而2019年同类计算用了约7800块GPU。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
英伟达自毁CUDA门槛!15行Python写GPU内核,性能匹敌200行C++
英伟达发布CUDA 13.1,称是自2006年诞生以来最大进步。推出CUDA Tile编程模型,能用15行Python代码实现200行CUDA C++代码性能。芯片界传奇Jim Keller质疑其会终结CUDA“护城河”。
谷歌TPU能撼动英伟达吗?前TPU工程师首次揭秘
在AI算力争霸时代,英伟达GPU市值狂飙,但蛋糕正被分食。前谷歌TPU工程师Henry揭秘TPU,从架构、产能、软件等维度分析其优缺点,指出在特定条件下TPU可挑战GPU,未来芯片市场将百花齐放。
马斯克22万张GPU全卖给Claude用:5小时限额翻倍,双方合作建太空算力
马斯克和Anthropic签署算力合作协议,将旗下Colossus 1超算集群全部给Claude用。此前马斯克抨击过Anthropic,合作后态度转变。此交易或改写AI算力格局,且三家计划IPO的公司故事也因此改写。
深度拆解沐曦MXMACA软件栈功能,算力自主+生态兼容,破解国产GPU落地难题
近日,刚 IPO 的沐曦股份发布 MXMACA 软件栈 3.3.0.X 版本。该软件栈可实现多语言支持、算子自动优化与跨框架平滑适配,能让现有 CUDA 项目近乎‘开箱即用’迁移,还兼容主流 AI 框架,助力国产 GPU 解决落地难题。