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AI的杰文斯悖论,离成立还差一个英伟达

AI的杰文斯悖论,离成立还差一个英伟达

AI的杰文斯悖论,离成立还差一个英伟达

杰文斯悖论不是天然成立的。在AI的叙事中,要让算力用得越多,就要让算力变得更便宜,也要让AI更有用、好用。兑现杰文斯悖论已经成为了英伟达的命门,黄仁勋要在本届GTC上,让市场再次相信他。

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6392 点击    2025-03-19 09:22
Rubin来了!英伟达下一代芯片即将登场,预计26年爆赚2370亿美金

Rubin来了!英伟达下一代芯片即将登场,预计26年爆赚2370亿美金

Rubin来了!英伟达下一代芯片即将登场,预计26年爆赚2370亿美金

Blackwell刚开始大规模发货,科技界已经将目光投向了下一代「Rubin」。英伟达的GTC开发者大会,从昔日9000人到如今被戏称为「AI Woodstock」的25000人狂欢,英伟达早已建立起自己的AI帝国!本周黄仁勋将带来哪些惊喜?Rubin会否再掀性能革命?

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9577 点击    2025-03-18 11:04
继良品率低后,英伟达Blackwell又出过热问题,说好的明年初发货呢?

继良品率低后,英伟达Blackwell又出过热问题,说好的明年初发货呢?

继良品率低后,英伟达Blackwell又出过热问题,说好的明年初发货呢?

今年的的 GTC 大会,英伟达将 AI 芯片的标杆推向了难以想象的高度。 为了帮助世界构建更大、更智能的 AI,英伟达首先拿出了世界上最先进的 GPU—— Blackwell 系列。

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7159 点击    2024-11-18 14:49
这个大模型,真的治好了我的论文阅读障碍

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今年 3 月份,英伟达 CEO 黄仁勋举办了一个非常特别的活动。他邀请开创性论文《Attention Is All You Need》的作者们齐聚 GTC,畅谈生成式 AI 的未来发展方向。

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8060 点击    2024-08-12 17:24
北京大学刘畅教授:寻找阿拉丁神灯 —— Agent Insights

北京大学刘畅教授:寻找阿拉丁神灯 —— Agent Insights

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2024 年英伟达 GTC 大会上,创始人兼 CEO 黄仁勋以人形机器人压轴,并表示构建通用人形机器人的基本模型是今天能在 AI 领域解决的最令人兴奋的问题之一

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11282 点击    2024-04-07 17:41
黄仁勋问答全文:关于中国市场、全球供应链、奥特曼和Groq

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黄仁勋问答全文:关于中国市场、全球供应链、奥特曼和Groq

今年GTC大会上,英伟达推出了地表最强Blackwell计算平台、NIM推理微服务、Omniverse Cloud API等惊喜新品。其中Blackwell GPU具有2080亿个晶体管,AI算力直接暴涨30倍。单芯片训练性能(FP8)是Hopper架构的2.5 倍,推理性能(FP4)是Hopper架构的5倍。具有第5代NVLink互连,并且可扩展至576个GPU。

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8074 点击    2024-03-22 16:04
OpenAI「大管家」8000 字深度对话:生成式AI的下一步是什么?

OpenAI「大管家」8000 字深度对话:生成式AI的下一步是什么?

OpenAI「大管家」8000 字深度对话:生成式AI的下一步是什么?

英伟达 GTC 大会第二天,OpenAI 首席运营官 Brad LightCap 与 NVIDIA 企业计算副总裁 Manuvir Das 进行了一场名为「What's Next in Generative AI」(生成式 AI 的下一步是什么?)的深度讨论。

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5185 点击    2024-03-21 20:27
Zilliz联手英伟达发布全球首个GPU加速向量数据库!CUDA加持性能飙升50倍,未来十年或暴涨1000倍

Zilliz联手英伟达发布全球首个GPU加速向量数据库!CUDA加持性能飙升50倍,未来十年或暴涨1000倍

Zilliz联手英伟达发布全球首个GPU加速向量数据库!CUDA加持性能飙升50倍,未来十年或暴涨1000倍

作为大模型的「记忆体」,向量数据库重要性不言而喻。GTC 2024上,全球首个GPU加速向量数据库诞生了,由英伟达CUDA加持,性能实现50倍提升。5年前上海厂房里的一行代码,竟开启了一个时代。

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8413 点击    2024-03-21 17:02
英伟达掌握AI时代“摩尔定律”,会加大中美AI公司差距么?

英伟达掌握AI时代“摩尔定律”,会加大中美AI公司差距么?

英伟达掌握AI时代“摩尔定律”,会加大中美AI公司差距么?

8年时间,英伟达AI芯片的算力增长了1000倍。当地时间3月18日,英伟达在2024 GTC大会上发布了多款芯片、软件产品。 创始人黄仁勋表示:“通用计算已经失去动力,现在我们需要更大的AI模型,更大的GPU,需要将更多GPU堆叠在一起。这不是为了降低成本,而是为了扩大规模。”

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8579 点击    2024-03-21 10:36