「英伟达GPU」共找到 1450 篇相关文章
HAMi × NVIDIA：GPU 拓扑感知调度实现详解
HAMi社区在v2.7.0版本推出针对NVIDIA GPU的拓扑感知调度功能，解决多卡通信瓶颈。文章深入剖析其设计与实现原理，介绍核心特性、阶段及代码，用双策略寻优算法保障性能与资源健康。
新国产GPU「曦望」，刚融了10个亿
国产GPU公司曦望Sunrise由商汤2024年底分拆独立，时隔半年完成近10亿融资。其产品曦望S1、S2已量产，S3在研发。两位联席CEO分别是百度元老王湛和AMD芯片老将王勇，核心团队规模小但成果显著。
超越英伟达Describe Anything！中科院 & 字节联合提出「GAR」，为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」，为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力，通过引入新组件，兼顾细粒度与全局上下文，在多测试集表现优异，且代码等已开源。
摩尔线程新一代GPU架构10天后发布
2025年12月19 - 20日，摩尔线程首届MUSA开发者大会将在北京举行。大会聚焦国产算力，主论坛将发布新一代GPU架构，还有20+技术专场和1000㎡科技嘉年华，官网已开放报名。
国产GPU第一股IPO获批，募资80亿
证监会官网显示，摩尔线程IPO注册申请已获批准，从6月30日递交招股书，仅用时4个月。此次IPO计划募资80亿用于研发等。公司业务为GPU相关，核心是MUSA架构，已推四代芯片。
多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
英伟达Vera Rubin首秀，DeepSeek V4 Pro 跑出30倍Agent吞吐
NVIDIA公布基于真实芯片的Vera Rubin性能测试结果，在针对Agent工作负载的测试中优势明显。SpaceXAI将部署其CPU，探索轨道计算。这显示未来AI竞争关键是支撑Agent的计算基础设施。
全网爆火的DeepSeek「UE8M0 FP8」，原来英伟达早已支持
NVIDIA PTX ISA文档早有.ue8m0数据类型，UE8M0 fp8并非DeepSeek独创。从PTX 8.0/9.0起，NVIDIA在ISA级别支持.ue8m0，H100、RTX 40系列等都有相关支持，DeepSeek是将其提升到模型层面。
LeCun的世界模型单GPU就能跑了
LeCun世界模型有新进展，开源极简训练方案LeWorldModel，单GPU就能跑，基于JEPA架构，速度快、参数小、控制强且懂物理，完胜此前JEPA方法，训练更简单。