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星际之门内部惊人曝光：40万块GPU爆铺！奥特曼千亿豪赌险把电网干崩
记者深入阿比林基地，揭开「星际之门」超算神秘面纱。该项目由OpenAI、软银、甲骨文合作，已投1000亿美元，后续将达5000亿。它含8个建筑、40万块GPU，面临能源挑战，巨额投资也伴巨大风险。
【CUDA 博客】TMA简介 & 让矩阵转置在Hopper GPUs上变得更快
文章介绍Hopper GPU新特性TMA，它能高效传输多维数组数据。文中展示用TMA对2D数组操作，如创建张量映射、编写kernel等。还讲了避免共享内存bank冲突的交织方法，最后介绍在Hopper GPU上实现高效矩阵转置的多种方式及性能。
算力租赁要变天了
去年华尔街就算力巨头折旧问题起争议，大空头Michael Burry称其通过延长AI服务器折旧周期虚增利润。随着英伟达GPU迭代周期缩短，折旧时间应缩短。Coreweave靠出租GPU盈利，以其为抵押物的巨额贷款引发争议。Meta出租闲置算力或冲击Coreweave等公司。
半导体2025上半年观察日记：AI还在卷，国产替代继续加速
2025年上半年半导体圈热闹非凡，AI芯片仍是主角，存储市场回血，半导体设备投资增长，国产替代重点突破，欧美政府撒钱扶持产业，台积电稳坐代工王座，日厂崛起，中国市场积极发展，汽车芯片弱复苏，出口管制倒逼国产化。
全新GPU高速互联设计，为大模型训练降本增效！北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构
随着大模型参数规模扩大，分布式训练成关键路径，高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限，北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。
国产芯片比英伟达整体效率更高！？华为 CloudMatrix384 超节点首曝论文，跑 DeepSeek 效率超越英伟达
今年4月，网上曾争论华为芯片效率是否超国际主流。近日华为团队论文公开，阐述在CloudMatrix 384超节点部署DeepSeek大模型细节，性能指标超英伟达体系，还介绍架构、软件栈及适配优化方案。
先进封装补完计划
2024年美国众议院点名批评美资对盛合晶微投资，后将先进封装列为投资禁区。盛合晶微由中芯国际和长电科技合资成立，攻克硅中介层难题。AI芯片变大使台积电产能紧张，盛合晶微为国产芯片提供新选择。
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。
DeepSeek倒逼vLLM升级！芯片内卷、MoE横扫千模，vLLM核心维护者独家回应：如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”
本文介绍了vLLM的发展，自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布，团队转向其模型特性优化；还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件，同时拓展到多模态推理，面临竞争仍保持优势。
AI产业链投资大逻辑：第三集
本集围绕AI产业链投资大逻辑，从底层的电展开。指出AI瓶颈正从GPU扩散到电力，存量核电资产因AI数据中心需求变得值钱，还引出'过渡期与终局'核心判断框架。