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VLM 实现 10%的精度提高,13.1倍加速!纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型(VLM)效率飞跃,在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理,设计秩分配策略,引入量化方案,经多模型评估,展现出低硬件成本、高精度优势。
大赚667倍,摩尔线程投资人赢麻了
本文聚焦冲刺“国产GPU第一股”的摩尔线程。它6月获科创板IPO申请受理,88天过会。其创始人张建中履历亮眼,公司自研架构MUSA优势明显。早期投资方沛县乾曜收益高,摩尔线程未来潜力大但竞争也大。
阿里自己上场,用Qwen3做起了SmartResume应用
近期,阿里用Qwen3-0.6B+YOLOv10做了智能简历解析系统SmartResume,Code、Model、Paper都已开源。该系统支持多种文档格式,融合OCR与PDF元数据完成文本提取,结合版面检测重建阅读顺序,并通过LLM将内容转换为结构化字段。
小红书 FinOps 实践:云成本优化与资源效率提升之道
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上,小红书梁啟成分享云成本优化实践。介绍了小红书用云情况,分析成本优化面临的问题,阐述成本洞察和优化的探索,如内外账分离、CPU 和 GPU 资源提效等,还展望了 AI for FinOps 实践。
黄仁勋手撕「AI泡沫」论!英伟达570亿铁拳暴击,显卡全断货
英伟达Q3 2026财报显示单季度营收达570亿美元,数据中心业务同比狂涨66%。黄仁勋称AI不是泡沫,而是计算范式从通用CPU转向加速式GPU计算的必然。当前多数AI公司估值高、收入低,英伟达作为‘卖铲人’大获全胜。
Life of a Token:像调试代码一样看懂大模型如何生成 Token
文章类比 Chrome 的 Life of a Pixel,追踪 LLM 里 token 从输入到输出的全程。以 GPT - 2 Small 为例,详细讲解其管线各阶段,如 Tokenization、Embedding 等,还介绍了残差流、KV Cache 等概念及 GPU 性能瓶颈和优化方法。
百芯竞逐,芯片产业的“新战国时代”
ASIC发展超预期,成AI竞争胜负手。它适配大厂专属需求,成本与功耗低,出货量和市场规模将扩容。英伟达GPU虽难替代,但份额会被ASIC蚕食,谷歌TPU已撕开其垄断裂缝,大厂纷纷自研ASIC。
中科院类脑大模型SpikingBrain,2%数据,百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍,训练数据仅为2%。该模型采用新架构,降低计算复杂度,还可转换现有模型,且在国产GPU完成训练。
银河通用完成25亿元新一轮融资,具身智能“头号玩家”现身|甲子光年
2026年初具身智能公司融资热起,银河通用完成25亿元新一轮融资,估值超200亿。其自主研发具身智能数据体系与大模型,春晚亮相后产品畅销,在工业和服务端均有成果,具身智能迈向产业化。
这可能是,全球最强开源Agent模型,走了一条反Scaling Law的全新范式!
MiroThinker v1.5开源,其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度,训练有严格时间管控,实测表现超Search Agent,“小模型+强交互”或成新方向。