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加州理工学院 Anima Anandkumar 团队 8 月 24 日发了一篇论文，用一个 AI 模型把这类计算的复杂度从立方级压到了近线性级。效果相当震撼：在单块 GPU 上完成了一个含 82500 个电子的金属缺陷模拟，2019 年同类计算用了约 7800 块 GPU。
1.65万亿美元，用100美元纸币首尾相连，可以绕地球赤道约64圈。这个数字，是如今美国五大数据中心的发债总额。而如今，这些负债，似乎离奇地“消失”了。
一台AI服务器，涨价超过15%！
真是没想象到，卖了大半辈子芯片的老黄，最近开始当起了 AI 圈的“红娘”。 一头是手握GPU的AI公司，一头是手握电力和机柜的数据中心。 两边都是老黄的客户。 据CNBC报道说，老黄最近正在北欧牵线，
初创公司Groq已完成3.5亿美元融资，继续推进其从AI芯片制造商向新云公司的转型，致力于提供强大的GPU及AI基础设施服务。本轮融资由投资公司Disruptive领投，英伟达计划参与其中，此次融资对该公司的估值为35亿美元。
GPU云收入涨283%、AI应用涨3%，百度AI收入占主业过半。
2026 年 5 月 31 日，英伟达（Nvidia）宣布一颗拥有 88 个定制核心的 CPU 已经进入全面量产。它叫 Vera，采用 Arm 指令集和英伟达自研的 Olympus 核心，既会进入 Vera Rubin 超级计算平台，也会被单独装进 CPU 服务器。戴尔、惠普、联想、超微以及多家服务器厂商，已经开始制造搭载 Vera 的系统。
5000亿美元，黄仁勋又“违背祖训”了。
OpenAI……又解散了一个安全团队。
过去几年，大模型推理系统优化的核心目标一直围绕一个问题展开：如何让 GPU 更高效地计算权重、激活、KV Cache 等高维张量？从并行策略、请求调度、显存管理到算子优化，学界业界大量优化技术不断提升模型推理效率。