最近，多个机构学者合著的一篇研究为AI的规模化指了一条新路：物理神经网络（PNN），这一新兴的前沿领域还鲜少有人涉足，但绝对值得深耕！AI模型再扩展1000倍的秘密可能就藏在这里。
740 TFLOPS！迄今最强 FlashAttention 来了。
大模型训练推理神作，又更新了！
大幅节省算力资源，又又又有新解了！！
AI 引领革命，打赢「端到端」之战核心靠算力？
Scaling Law 持续见效，让算力就快跟不上大模型的膨胀速度了。「规模越大、算力越高、效果越好」成为行业圭皋。主流大模型从百亿跨越到 1.8 万亿参数只用了1年，META、Google、微软这些巨头也从 2022 年起就在搭建 15000 卡以上的超大集群。「万卡已然成为 AI 主战场的标配。」
为了让大模型在特定任务、场景下发挥更大作用，LoRA这样能够平衡性能和算力资源的方法正在受到研究者们的青睐。
10万张H100卡构成的超级AI算力集群就像是现代人类文明的奇观，是人类通向AGI的钥匙。AI时代的军备竞赛已经拉开帷幕，赌注是天量的Capex支出，胜者则有机会成为AI时代的造物主。
全美TOP 5的机器学习博士痛心发帖自曝，自己实验室里H100数目是0！这也引起了ML社区的全球网友大讨论。显然，相比普林斯顿、哈佛这样动辄三四百块H100的GPU大户，更常见的是GPU短缺的「穷人」。同一个实验室的博士，甚至时常会出现需要争抢GPU的情况。
在谈到 AI、大模型、算力等关键词时，如果要提及硬件产品，很多人应该会不假思索的说出英伟达。
