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V 6.3.58 全新版本闪耀上线!

值得注意的是,GPU虽然被认为是“AI革命的核心”,但人工智能芯片的种类也在增加。有报道就列举了现场可编程门阵列(FPGA)、张量处理单元(TPU)等可用于人工智能领域的芯片类型。

值得注意的是,美国《纽约时报》6月5日报道,消息人士称,美国联邦监管机构已达成一项协议,允许对包括英伟达在内的公司,就其在人工智能行业的主导地位展开反垄断调查。报道称,根据相关安排,美国司法部将牵头对英伟达是否违反了反垄断法展开调查。

2022年末,OpenAI公司发布的ChatGPT,让所有人感受到了这种人工智能的潜力。很多人相信,如果持续提升人工智能的能力,人类的生活、工作将发生颠覆性变化。

当地时间6月18日美股收盘,英伟达市值达到3.34万亿美元,超越微软成为全球市值最高的公司。就在不到半个月前,英伟达市值刚刚超越苹果。

901足球网推介足彩本月内,人工智能芯片公司英伟达市值先后超过苹果、微软,登顶全球市值第一的公司。而在这个“第一”背后,是众多大模型厂商的“算力焦虑”。

在技术不断更新迭代的当下,很多产品都面临“洗牌”。至于人工智能芯片未来将走向何方、英伟达能否稳坐全球市值头把交椅,这些问题或许只能交由时间给出答案。(完)

按公开说法,传统中央处理单元(CPU)按顺序处理指令,而GPU可并行处理更多指令,因此可分布式训练程序,从而大大加快机器学习的运算速度。

例如,国内大模型厂商面壁智能CEO李大海此前就援引机构调研结果表示,10亿用户的手机端侧的算力,相当于差不多100万片H100。他认为,如果不同的手机上的算力能够被好好利用起来,很多应用就可以落地了。

也正是在这样的预期之下,人工智能成了炙手可热的话题,一场围绕AI大模型的竞赛和热潮已然开始。而决定其能力涌现的算力,也成了整个行业的关键。

在上周末举行的智源大会上,月之暗面CEO杨植麟提出,只要有更多的算力,数据模型参数变大,就能持续产生更多的智能。零一万物联合创始人黄文灏则表示,卡(即GPU)的数量是绝对算力,算法是相对算力,这两个肯定都是越大越好。

“缺算力,是现在整个人工智能产业界一个很大的痛点。”智源研究院院长王仲远在几天前的采访中直言不讳,GPT4 再往后的突破难度很大,而实现突破的关键就在于算力资源。

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