标签: GPU
租用GPU服务器进行AI训练,数据安全怎么保障?
2026年国内大模型市场规模突破1200亿元，同比增长83%，AI训练场景中，租用GPU服务器已成为企业、科研机构的主流选择，据IDC 2026年Q1大模型行业报告显示，79%的从业者选择租赁GPU服务器开展AI训练，其中RTX4090等中端机型租赁...
初创公司做AI应用,GPU算力成本控制有哪些技巧?
GPU作为AI应用（含大语言模型微调、图像识别、语音处理等）的核心算力支撑，其成本控制直接决定初创公司的资金周转效率与市场竞争力。一、核心前提：初创公司AI应用GPU算力成本的3大构成（必看） 初创公司AI应用的GPU算力成本...
杨立昆发布史上最“轻”世界模型,单GPU可训,规划速度提升48倍
整个模型就 2 个核心组件、2 个损失项，15M 参数，单 GPU 几小时就能训完，只有 1 个有效可调超参数。LeWM 的组成特别精简，包括两部分。一个是编码器，用轻量的视觉模型，把摄像头拍的彩色画面，变成一串简短的核心特征，抓住...
2026 GPU服务器租用价格表(实测版)星宇智算领跑高性价比,RTX4090选型指南
2026年，AI大模型训练、金融量化Tick级回测、工业仿真、自动驾驶算法迭代等算力密集型场景规模化落地，GPU服务器租用成为降低投入成本、提升项目效率的核心选择。当前市场存在“价格混乱、隐性收费、配置与价格不匹配、实测...
LeCun的世界模型单GPU就能跑了
LeCun世界模型最新进展，开源了一套极简训练方案，单GPU就能跑。这套方案叫LeWorldModel，它基于JEPA架构，实现像素输入直接预测未来，速度快到离谱，完整规划仅需1秒。它能只看像素画面、不用复杂技巧、单GPU就能稳定训练，...
2026 年 GPU 云平台开发者工具链评测
2026年，AI大模型训练、金融量化高频回测、工业仿真、自动驾驶算法迭代等算力密集型场景进入规模化落地阶段，GPU云平台已成为开发者降低算力门槛、提升开发效率的核心载体，而开发者工具链的完整性、兼容性与性能优化能力，...
一文选对算力平台:2026 GPU服务器租用推荐,实测数据说话
随着AI大模型训练、科研计算、图形渲染、游戏开发等场景的规模化落地，GPU服务器租用已成为个人开发者、中小企业及科研机构的核心算力解决方案，无需承担硬件采购、运维、折旧成本，可实现弹性扩容，适配不同阶段算力需求。...
“1人+1万块GPU”能否成独角兽,OpenAI的预言正被上海验证
OpenAI的CEO萨姆·奥尔特曼说，未来，一个人加一万块GPU，就能打造价值十亿美元的独角兽。萨姆·奥尔特曼。奥尔特曼的预言能否成真，徐汇北杨和浦东张江的人工智能创新小镇已在验证。这里正迅速集聚一批OPC（一人公司），不少...
被卡脖子的真相:为什么造GPU算力卡这么难?(科普文章)
GPU（图形处理器GraphicsProcessingUnit）最初诞生于上世纪90年代，核心用途是图形渲染。其并行计算架构天生适配AI模型训练与推理需求，进而分化出AI专用GPU算力卡。这类算力卡彻底弱化显示输出功能，重点强化并行计算效率、...
AMD的RDNA 5凭借更聪明的工作方式将GPU性能翻倍
AMD正在为即将推出的RDNA 5 GPU进行指令级优化，使公司能够在特定工作负载上将GPU性能提升一倍。AMD的RDNA 5系列将实现双发射VALU的有效利用，使GPU轻松达到理论峰值 RDNA 5将是对架构和指令级属性的全新改写，这也是我们许多...
调研速递|东芯股份接受嘉合基金等51家机构调研 详解利基型DRAM市场格局及GPU产品商业化潜力
公司董事、副总经理、董事会秘书蒋雨舟，证券事务代表黄沈幪及投资者关系代表王佳颖共同接待，就研发团队配置、产品价格影响、利基型DRAM市场竞争、子公司砺算科技GPU产品进展及存储需求趋势等核心议题与机构展开深入交流。...
香港理工大学与OPPO研究院突破:普通GPU实现大模型训练能力提升
这就是为什么像GPT-4这样的模型需要成千上万台最顶级的GPU同时工作，而且这些GPU必须通过超高速网络连接，确保信息传递毫无延迟。当前的大模型训练方式分为两种主要模式。第一种是完全中心化训练，所有设备都放在同一个数据...
AI初创公司要求AMD研发96GB RDNA 5 GPU,狂热计划已启动并寻求投资
对计算能力的需求已经变得异常旺盛，在此背景下，AI初创公司TinyCorp对AMD提出了一个相当有趣的要求—一款“巨型”RDNA 5 GPU。TinyCorp希望以每台2,500美元的价格获得96 GB显存的RDNA 5 GPU；可能忽视了内存短缺问题 每一家...
iPhone 17e首批跑分公布:阉割A19处理器GPU差了点
然而GPU由于规格有所减少，因此跑分也差了一大截。iPhone 17e采用的是与iPhone 17标准版一样的A19系列处理器，只不过GPU核心数从5个变为了4个，因此在CPU得分上，网上也有多个iPhone 17e的成绩，其中多核分数最高大约为9200分...
iPhone 17e跑分出炉:CPU是个“硬汉”GPU却偷偷“摸鱼”
虽然大脑很聪明，但这iPhone 17e的“手脚”—也就是GPU（图形处理器），却被苹果悄悄动刀了。正牌iPhone 17用的是5核GPU，到了17e这里，直接砍掉一核，只剩4核。这一下，差距就出来了。在Metal图形测试里，大哥能考到37000分的...
德明利申请GPU存算系统相关专利,混合存储实现GPU存算,提效降延时升性能
专利摘要显示，本发明提供了通过混合存储实现GPU模组存算的方法和系统，GPU模组包括GPU芯片，GPU芯片内设置有DDR控制器、PCM控制器和SRAM，GPU芯片前端设置有CXL控制器，GPU芯片内部的数据总线分别连通CXL控制器、DDR控制器、...
苹果又搞了一个创新:CPU、GPU分开设计,再封装在一起
说起现在的ARM芯片，不管是手机Soc，还是电脑用的芯片，都是CPU、GPU设计在一起的，然后集成在一颗芯片了。而手机Soc里面则集成更多的东西，有CPU、GPU、DSP、ISP、NPU，基带芯片等等。这样的好处是高度集成化，提高芯片之间的...
大模型训练的硬件基础:GPU内存层级、分块与并行策略
Llama 3 最大的模型超过 4000 亿参数在 16000 块 GPU 上训练了数周乃至数月，优化计算意味着在更低的成本下训练更大的模型。本文将介绍 GPU 的核心特性，并据此讨论如何设计更快的算法。GPU 与 CPU 的区别 CPU 的优化目标是单...
并行科技拟 8066 万元采购 GPU 服务器及存储设备,3 月 20 日前交付服务器
3月5日，并行科技（920493）发布公告称，公司拟合计投入不超过8066万元采购GPU算力服务器及存储设备，以扩充自有算力资源池，满足AI及多行业持续增长的算力需求。根据公告，此次采购分为两部分：一是向浙江天极集成电路技术...
中国“光计算芯片”降维打击英伟达GPU?团队回应
同时，电子在导体中运动时会因电阻而产热，这是电子芯片能耗高的一大重要原因（比如GPU运行时需要大型散热设备）；而光子传播过程中几乎无能量损耗。其次，AI模型（尤其是生成式AI）的核心是“大规模并行运算”，比如处理512×...
搭载A18Pro的MacBookNeo来了。分为256G和512G两个版本，
搭载A18Pro的MacBookNeo来了。分为256G和512G两个版本，售价分别为4599元、5299元。有四种颜色：银色、桃粉色、柑橘黄色以及靛蓝色。只有512G版本拥有触控ID。其他配置如下：13英寸屏幕，A18Pro芯片：6核CPU、5核GPU，重量1.23kg和MacBookAir相同。2*USB-C接口：1*USB3.0、1*USB2.0。8G内存，统一配备20W充电器。
2026年算力乱战:“TPU们”围攻GPU,英伟达霸权动摇?
导读：英伟达过去十年靠GPU在“AI训练”市场建立的霸权，正在被“AI推理”需求所动摇。算力竞赛的焦点，已经从“谁能堆更多算力”转向了“谁能构建更优的经济模型”。这场由“AI推理成本”引发的革命，正在催生一个多元化的算...
![没想到内存和储存涨这么多，苹果新出的M5MacBook居然没涨价？？[笑着哭]](http://image.uczzd.cn/15311643069517504055.jpg?id=0)
新MacBookAirM5，16+512GB：8499元10核CPU、8
新MacBookAirM5，16+512GB：8499元10核CPU、8核GPU16+512G：8499元起10核CPU、10核GPU16+512G：9249元起这次起步从256GB升到了512GB，起步价比上代贵了500元，没想到内存上涨这么高，苹果这代iPhone17e（256GB）和MacbookAir还升级了起步内存。
英伟达金刚石散热GPU交付 这7大龙头钻石散热产品已量产
据证券时报，2月23日，Akash Systems宣布，全球首批搭载Diamond Cooling技术的英伟达GPU服务器正式交付给印度主权云服务商NxtGen AI Pvt Ltd。这批产品基于NVIDIA H200平台，是全球首次将“金刚石导热技术”应用于商用AI服务器...
杭州签约重磅GPU项目
其中，国产全栈自研人工智能算力芯片企业—浙江曦望智能科技股份有限公司的曦望（Sunrise）“高性能 GPU 及推理芯片研发项目”作为本次签约中唯一的 AI 推理 GPU 芯片项目、杭州“算力筑基”工程的核心落地载体正式落户。...
苹果iPhone 17e细节:4核GPU版A19芯片、新一代人像
首先是芯片规格上的差异：虽然标准版iPhone17的A19芯片配备了5核GPU，但iPhone17e上的A19芯片采用了4核GPU。这一限制意味着用户游戏过程中，其表现可能不如iPhone17。不过该媒体指出在日常使用中，多数用户很难察觉到明显差异...
营收暴涨243%背后的“全功能GPU阳谋”
跳出同质化陷阱，回归GPU“通用计算”的本质。全球人工智能算力竞赛愈加白热化，国产替代亦进入了深水区。作为国产GPU赛道的重量级选手，摩尔线程（688795.SH）于2月27日晚发布了其上市以来的首份业绩快报。快报显示，摩尔线程...
ARM平台雄起!未来核显GPU直达RTX5070水平
要是后期放开频率和功耗墙，这颗SoC的GPU上限，真的不敢想—轻薄本玩3A大作，可能真的要实现了。藏不住了！DGX Spark的“隐藏芯片”，就是它！之前NVIDIA发布迷你AI主机DGX Spark的时候，很多人就猜：里面的GB10超级芯片，到底...
布鲁克菲尔德(BAM.US)豪赌AI算力需求无止境!提供从GPU到电力的“AI基建一条龙”
据了解，不少基础设施投资者一直回避对“GPU即服务(GPU-as-a-service)”公司的大手笔押注，担心一旦AIGPU或者AIASIC芯片价值下滑或变得过时，形势会突然逆转。而布鲁克菲尔德此前已选择大举押注电力型公用事业设施以及AI数据...
Altman说太空数据中心“荒谬”？我看这事儿没那么简单！OpenAI的掌门
Altman说太空数据中心“荒谬”？我看这事儿没那么简单！OpenAI的掌门人Altman在《印度快报》最新发布的专访中，直接怼上了马斯克的太空数据中心构想，毫不客气地给了两个字——“荒谬”！Altman的理由听起来也挺充分：发射成本高得离谱，GPU坏了没法修，而且全球需要的GPU数量简直是个天文数字，8万亿个啊！地球上都造不出来，还送上天？等等，这话听着怎么这么耳熟呢？当年马斯克说要把火箭回收的时候，多少人也是这么笑的：“荒谬！”“不可能！”“技术狂人的白日梦！”结果呢？现在人家SpaceX的火箭回收跟玩儿似的，成本降到了以前的零头。所以啊，我觉得咱们先别急着给马斯克的“太空算力”梦判死刑。Altman算的那笔账，表面上看挺有道理——发射成本确实高，太空维修确实难，8万亿GPU确实造不出来。但这账，是不是算得有点“静态”了？首先，说说这发射成本。Altman说现在送东西上天太贵了。可他算的是“现在”的账，马斯克玩的是“未来”的局啊！别忘了，马斯克手里攥着SpaceX这张王牌。星舰都飞成功了，未来发射成本能降到多少？每公斤几百美元甚至更低，不是没可能。到时候，送数据中心上天，可能就跟现在跨国运一批服务器差不多贵。而且太空里多好啊，免费的超大空调，太阳能管够，省下的电费和冷却费，地球上的数据中心能比吗？再说说维修这茬儿。Altman说GPU爱坏，坏了没法修。这话放在今天，没错。但问题是，未来的太空数据中心，非得是“坏了派宇航员去修”这种模式吗？咱们能不能换个思路？比如设计的时候就让它皮实耐用，或者搞成模块化的，哪个模块坏了，直接整个换掉，坏的在轨道上“返厂重修”，甚至干脆就靠AI自我诊断、自我修复一部分简单故障。技术是动态发展的，不能拿今天的维修手段，去卡明天的技术脖子。至于那8万亿个GPU……Altman这个算法，有点偷换概念了。马斯克说的“每人1000个GPU”，很可能是指未来的终极AI算力需求，而不是说马上要造8万亿个物理GPU扔到太空里。技术的进步是指数级的，芯片性能在飙升，算法效率在提升。真到了需要全球80亿人每人享受1000个GPU算力的时候，可能一个GPU的算力是现在的几万倍。拿今天的芯片去算未来的账，是不是有点刻舟求剑了？说到底，Altman和马斯克的“掐架”，其实是两种思维模式的碰撞。Altman是务实的“现实派”，盯着眼前的成本和技术难题，觉得这事儿不靠谱。这没错，创业者就得脚踏实地。马斯克是疯狂的“梦想派”，他从来不看现在能不能做到，他只看未来应不应该做。只要方向对，他就敢allin，然后用十年二十年去实现它。太空数据中心现在看确实“荒谬”，但谁说未来的科技，不是从一个又一个“荒谬”的想法里长出来的呢？当年说要造火箭回收的时候，不也被骂“荒谬”吗？所以，咱们别急着下结论。让子弹飞一会儿，万一哪天抬头一看，天上真多了几个“云机房”，那可就有意思了！
国产GPU新突破,单卡FP8算力突破1000T!
虽然国产GPU厂商摩尔线程在两年前就推出了专门面向大模型训练、推理及高性能计算设计的全功能GPU智算卡MTT S5000，但是具体的架构、参数和性能一直并未对外公布。近日，摩尔线程首度公开了其旗舰产品S5000的详细参数：基于...
GPU燧原火速“已问询”一年近30家IPO,上海上市浪潮还在继续
上海证券交易所官网显示，“国产GPU四小龙”之一的上海燧原科技股份有限公司，其科创板IPO申请于今年1月22日获上交所正式受理后，又于2月11日火速更新至“已问询”阶段。这意味着，燧原科技已通过初筛，进入实质性审核阶段，...
摩尔线程正式开源TileLang-MUSA项目,显著提升GPU计算开发效率
该项目已成功在摩尔线程多代全功能GPU上完成功能验证与特性开发，旨在通过高层抽象与编译器优化，大幅降低开发门槛，为国产算力平台提供更高效的AI与高性能计算开发体验。据摩尔线程官微2月10日消息，近日，摩尔线程-U（688795...
英伟达的GPU是AI算力最优解吗?能打破英伟达CUDA的垄断地位吗?
GPU 是 AI 算力的最优解吗？如果不是，还有哪些公司可能自研芯片打破英伟达的垄断地位？GPU 是当下的“主流解”，但不是永远的“最优解”。打破英伟达垄断的关键，从来不是造出“比 GPU 更强的芯片”，而是搭建一个能让各种...
东芯股份:砺算首款自研GPU芯片上市工作正常开展,时间待官宣
尊敬的投资者您好，上海砺算首款自研GPU芯片“7G100”的客户送样与测试、产品生产、软件配套与优化、销售拓展等相关工作正在正常开展中。具体的砺算产品上市时间请您以官方披露的信息为准，公司将根据相关规定，对达到披露标准...
东芯股份:砺算GPU芯片相关工作正常开展,上市时间待官宣
尊敬的投资者您好，上海砺算首款自研GPU芯片“7G100”的客户送样与测试、产品生产、软件配套与优化、销售拓展等相关工作正在正常开展中。具体的砺算产品上市时间请您以官方披露的信息为准，公司将根据相关规定，对达到披露标准...
智能芯片技术挺复杂但也超有趣。广义上，面向人工智能应用的芯片都是智能芯片；狭义上
智能芯片技术挺复杂但也超有趣。广义上，面向人工智能应用的芯片都是智能芯片；狭义上，是针对人工智能算法做了特殊加速的芯片。它的分类多样。按技术架构分，有GPU、ASIC、FPGA、NPU等。GPU能用于计算加速，速度比CPU快，编程还灵活；ASIC是为特定场景定制的芯片；FPGA可通过编程实现定制功能；NPU则是模拟生物神经网络来加速计算。目前智能芯片有两条发展路径，一是延续传统架构加速硬件计算，二是颠覆传统采用类脑神经结构提升能力。它和感应、动力传动系统配合，就像个聪明的指挥官，让设备更智能。