「GPU池化系统」共找到 2039 篇相关文章
他们从四家顶尖AI实验室辞职，打造能自己跑实验的AI系统，目标是让科学家实现Vibe Research
2026年初，Harsh Mehta和Behnam Neyshabur离开Anthropic，在旧金山注册Mirendil，6月25日公司亮相并完成2亿美元种子轮融资。团队来自四家顶尖机构，目标是构建自主处理AI研发问题的系统，降低AI研发门槛。
老黄在CES 2026 上预言：将要告别应用软件的预编译时代，未来的应用是 GPU 上实时生成每一个像素
黄仁勋在CES 2026预言，应用将告别预编译时代，在GPU上实时生成像素。他回顾2025年AI关键进展，介绍Agentic AI特点与能力，还谈了其搭建及应用前景，指出未来软件或基于Agent交互。
对谈 Chai-2 核心科学家乔卓然：抗体生成成功率提升百倍，分子生成平台是药物研发的 GPU｜Best Minds
文章访谈 Chai Discovery 创始科学家乔卓然，探讨 Chai-2 设计理念与行业意义。Chai-2 能零样本生成活性抗体，成功率提升百倍，将开发周期从数月缩至两周。未来分子生成平台或成药物研发的 GPU，合成数据将成“第三模态”。
当前的上下文方案，本质是暴力破解！DeepMind 创始人：忽强忽弱的 AI，才是真正的灾难，突破在记忆系统
在播客《20VC》中，谷歌 DeepMind 创始人德米斯·哈萨比斯与主持人探讨 AI 未来。他认为 AGI 五年内大概率实现，规模和速度超工业革命；算力是瓶颈，软件记忆系统等突破也重要；还谈及开源、监管、能源等问题。
刚刚，1122人干出“国产GPU”第一股，摩尔线程成功IPO：开盘股价疯涨，市值破2800亿！专家：国产AI芯片商业化进入关键期
今天摩尔线程在科创板挂牌上市，募资 80 亿用于核心产品研发。其团队技术强，研发投入高但仍亏损，预计 2027 年盈利。产品迭代快，不过与国际龙头有差距，专家认为国产 GPU 商业化关键在软件生态。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息，旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据，用三种方法构建系统，还实施GPU级优化，采用两种知识迁移策略，获业内人士认可。
SaaS 已死？不，SaaS 会成为 Agent 时代的新基建
文章指出AI Agent不会杀死传统软件系统，传统SaaS系统会成Agent时代的新基建。企业内部数据混乱，Agent能力上限取决于对数据的运用，CRM、ERP等系统将从服务人转向服务Agent，记录系统会被拆解重构。
微软机房大量英伟达GPU开始吃灰……
微软CEO纳德拉承认，因缺电、缺机房空间，大量英伟达AI芯片闲置。这不仅是微软烦恼，也是大模型巨头共同问题。奥特曼称行业挑战在能源与基础设施匹配，算力企业也在调整策略。
游戏研发中的 AI 转型：网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享，介绍大模型在游戏研发落地实践。团队用代码知识谱图、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手，在多业务场景落地，推动内部 AI 生成代码覆盖率提升。
如何为 GPU 提供充足存储：AI 训练中的存储性能与扩展性
文章通过分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果，探讨不同存储系统在大规模 AI 训练中的表现。介绍三类训练负载及新的 Checkpointing 负载，分析共享文件系统类别，给出比较视角，解读各负载测试结果并总结选型要点。