近日，英伟达发布了其全新的 Blackwell 平台，并在 MLPerf Training4.1基准测试中展示了初步的性能表现。根据测试结果，Blackwell 在某些方面的性能相比于前一代 Hopper 平台实现了翻倍的提升，这一成果引起了业界的广泛关注。在 MLPerf Training4.1基准测试中，Blackwell 平台在 LLM（大语言模型）基准的 Llama270B 微调任务中，每个 GPU 的性能达到了 Hopper 的2.2倍，而在 GPT-3175B 的预训练中则达到了2倍的提升。此外，在 Stable Diffusion v2训练等其他基准测试中，新一代的 Blackwell 也以1.7倍的优势超过了前代产品

NVIDIA近日对外发布全新的AI视频搜索与摘要蓝图（AI Blueprint for Video Search and Summarization），这一技术方案将彻底改变传统视频分析的局限性。不同于过去仅能识别预设对象的固定模型，新方案通过结合生成式AI、视觉语言模型(VLM)和大语言模型(LLM)，实现了对视频内容的深度理解和自然交互。这套系统建立在NVIDIA NIM微服务架构之上，核心优势在于其强大的视频理解能力。通过将视频分段处理、密集描述生成和知识图谱构建等技术有机结合，系统可以准确理解和分析超长视频内容。用户可以通

在最新的企业活动中，英伟达（Nvidia）首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)表示，人工智能(AI)员工将很快成为现代职场的标准配置。他强调，随着技术的进步和应用的普及，AI 将在各个行业中扮演越来越重要的角色。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney黄仁勋指出，AI 不仅能够提升工作，还能够承担一些性、繁琐的任务，解放人类员工的时间和精力。他提到，企业在利用 AI 技术的过程中，能够实现更高的力，并且降低运营成本。这一趋势将推动企业在智能化转型方面不断前行。在谈

在近期的股市交易中，英伟达（Nvidia）凭借其在人工智能领域的强劲表现，超越了苹果公司(Apple)，成为全球市值最高的公司。根据彭博社的报道，英伟达的市值在周二达到了3.43万亿美元，而苹果公司的市值为3.38万亿美元。这一变化标志着英伟达自2022年底以来实现了惊人的850% 的增长。值得注意的是，这并不是英伟达第一次超越苹果。今年6月，英伟达曾短暂攀升至市场首位，但仅维持了一天便被苹果再次超越。此次重返榜首，显示了英伟达在人工智能热潮中的重要地位。与此同时，苹果公

据报道，微软将在2023年至2030年间花费近100亿美元从人工智能初创公司CoreWeave租用服务器。这一金额占CoreWeave与客户签署的170亿美元合同总额的一半以上。CoreWeave和微软没有立即回应置评请求。据此前的报道，CoreWeave正在为2025年的首次公开募股（IPO）做准备。公司最近从几家投资银行获得了6.5亿美元的信贷额度。在信贷安排之前，CoreWeave在过去12个月里筹集了127亿美元的股权和债务融资，包括5月的75亿美元债务融资。总部位于新泽西州罗斯兰的CoreWeave成立于2017年，该公司通过其14个数据中

在印度，人工智能正在快速改变政府的数字基础设施，使更多未被服务的社区能够受益。最近，在孟买举行的英伟达峰会上，国家信息中心的副主任 Sharmishtha Dasgupta 分享了有关 AI 如何提升电子政务的最新情况。她提到，现在 AI 系统每月可以处理50到70万条查询，全天候运作，确保成千上万的公民能及时得到帮助。这些查询涉及到许多内容，比如登记、资格审核、更新信息以及故障排除等。Dasgupta 强调，这样高效且可扩展的系统非常契合 “数字印度” 计划的目标，让每位公民都能轻松接触

OpenAI正式宣布进军AI芯片领域，与芯片巨头博通展开合作，计划开发首款定制AI推理芯片。这一战略性举措不仅标志着OpenAI向供应链自主迈出重要一步，更直指当前AI芯片市场英伟达一家独大的局面。据路透社报道，OpenAI已组建约20人的专业研发团队，其中包括曾参与谷歌Tensor处理器开发的首席工程师。该项目将由博通负责芯片设计，台积电进行制造，预计2026年投产。值得注意的是，OpenAI此前曾考虑建立芯片代工厂，但因成本过高最终转向芯片设计战略。图源备注：图片由AI生成，图片授权

英伟达研究团队近日在机器人控制领域取得重大突破。他们开发的神经网络系统HOVER，以极其精简的参数量实现了对人形机器人的高效控制，其性能甚至超越了专门设计的控制系统。这个仅需150万参数的HOVER系统，能够处理复杂的机器人动作控制。相比之下，常见的大语言模型往往需要数千亿参数。这一惊人的参数效率彰显了系统设计的精妙。HOVER的训练在英伟达的Isaac模拟环境中进行，该环境能将机器人动作加速1万倍。英伟达研究员Jim Fan透露，这意味着在虚拟空间中一年的训练量，仅需要

的研究团队宣布了一项令人兴奋的进展，他们开发了一种名为 HOVER（人形多功能控制器）的新型神经网络。这个神经网络拥有150万参数，专门用于协调人形机器人的运动和操作。NVIDIA 的高级研究经理 Jim Fan 表示:“并不是所有基础模型都需要庞大。我们训练的这个1.5M 参数的神经网络，旨在控制人形机器人的身体。” 他进一步解释，HOVER 能够捕捉到人类运动中的潜意识过程，这样一来，机器人就可以在没有繁琐编程的情况下执行复杂任务。他提到，“人类在行走、保持平衡，以及灵活操控

今天，NVIDIA（英伟达） 宣布，与 xAI 合作打造的 Colossus 超级计算机集群正式上线，这可是全球最强AI训练集群Colossus，整整由10万颗 NVIDIA Hopper GPU 组成。这个庞然大物之所以能达到这样的规模，得益于 NVIDIA Spectrum-X 以太网网络平台的支持。这个平台专门为多租户、超大规模的 AI 工厂设计，能够通过标准以太网实现远程直接内存访问，提供卓越的性能。Colossus 主要用于训练 xAI 的 Grok 系列大型语言模型，同时还为 X Premium 用户提供聊天机器人服务。更令人兴奋的是，xAI 正在计划将 Colossus 的规

最近，英伟达和微软携手推出了一项新计划，旨在推动医疗领域的 AI 创新。这项合作结合了英伟达的 Inception 全球计划和微软的初创企业支持计划，意在帮助更多初创企业提升他们的医疗设备和工作流程。现在，两家公司已经有数百家初创企业加入了这两个生态系统。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney通过这次合作，初创企业将能更方便地获得加速计算资源，享受到来自两大公司的技术支持和业务指导。英伟达将提供10，000个 ai.nvidia.com 的推理积分，帮助企业运行经过 GPU 优

英伟达最近在印度开展了一系列与当地企业的合作，目的在于推广其人工智能芯片和技术。这家美国芯片设计公司 CEO 黄仁勋在孟买举行的 AI 峰会上宣布，英伟达与印度最有价值的公司之一 —— 信实工业达成合作，将共同建立 AI 应用的基础设施。此外，科技公司 Tech Mahindra 也将利用英伟达的芯片和软件，开发名为 “Indus2.0” 的印地语 AI 模型。与此同时，基础设施提供商塔塔通讯和 Yotta 数据服务公司也计划在年底前采购数以万计的英伟达 H100芯片，进一步推动 AI 技术的发展。图源备注:图

在最近举行的英伟达人工智能峰会上，CEO 黄仁勋对印度在人工智能（AI）方面的成就表示高度认可。他指出，目前印度已有超过2000家参与英伟达孵化计划的 AI 公司，以及超过10万名受过 AI 培训的开发者。这一数字在全球开发者中超过65万人，充分展示了印度在 AI 技术发展上的战略布局，黄仁勋称之为 “主权 AI”，即各国选择自主构建自己的 AI 基础设施以保护数据安全。印度正迅速崛起为各行各业的 AI 生产基地，特别是随着无数初创公司的崛起，印度的多语言、多文化背景为 AI 技术的发

最近，Freeform Future Corp. 这家专注于金属部件3D 打印的初创公司宣布成功融资1400万美元。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney这笔资金由 Nvidia 公司的 NVentures 基金和波音公司的 AE Ventures 提供，除了资金支持外，这两家公司还将为 Freeform 提供一些资源，比如图形处理器。这次融资之前，Freeform 已经从多家风险投资公司获得了4500万美元的投资。说到金属物件的生产，很多人首先想到的可能是 CNC 机器。这种机器是由计算机控制的大型电动工具，主要用于制造汽车引擎等复杂部件

英伟达CEO黄仁勋近日在美国奥兰多高德纳IT展览会上表示，人工智能（AI）将驱动一场新的工业革命。黄仁勋认为，企业必须转型为人工智能驱动的组织，为这场“新工业革命”做好准备。他表示，从传统软件编码到人工智能神经网络的转变“彻底改变了整个体系”。这种转变不仅仅是关于更强大的计算，还关乎重新定义工作的本质。黄仁勋认为，人工智能学习的不是工具，而是工作。黄仁勋还表示，英伟达已经将这种理念付诸实践，将AI应用于芯片设计、软件编写和供应链管理等领域。英

近日，临床 AI 领域的先锋公司 Aidoc 宣布，他们正在与 NVIDIA 共同开发一项名为 “BRIDGE”（Blueprint for Resilient Integration and Deployment of Guided Excellence）的新指南。这个指南的目标是加速医疗行业对人工智能的采纳，预计将在2025年初发布。BRIDGE 将为医疗机构提供一个基于证据的框架，帮助他们更顺利地将 AI 整合到临床工作流程中，从而更快、更有信心地实现 AI 创新。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney尽管目前已有超过900种获得 FDA 批准的医疗影像 AI 工具，但许多医疗系统依然面

Nvidia 悄然推出了一款新型人工智能模型，名为 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct，表现出色，已经超越了 OpenAI 的 GPT-4和 Anthropic 的 Claude3.5，标志着人工智能领域竞争格局的重大变化。这款模型在知名 AI 平台 Hugging Face 上发布，虽然没有太大的宣传，但其卓越的性能迅速引起了业界的关注。根据 Nvidia 的报告，这款新模型在多项基准测试中获得了最高分，包括在 Arena Hard 基准测试中得分85.0、在 AlpacaEval2LC 中得分57.6、以及在 GPT-4-Turbo MT-Bench 中得分8.98。这些分数让 Nvidia 在 AI 语言理解和生成方面迅速

英伟达与麻省理工学院、清华大学的研究人员合作开发了一款名为Sana的全新文本到图像生成框架，该框架能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana可以在极快的速度下合成高分辨率、高质量且与文本高度一致的图像，甚至可以在笔记本电脑的GPU上运行。Sana 的核心设计包括:深度压缩自动编码器: 与传统的自动编码器仅压缩图像8倍不同，Sana 训练的自动编码器可以将图像压缩32倍，有效减少了潜在标记的数量。线性 DiT: Sana 将 DiT 中所有普通的注意力机制替换为线性注意力机制，这在高分

最近，AMD 和 NVIDIA 这两大芯片巨头之间的竞争愈演愈烈，但令人意想不到的是，它们之间却悄然展开了一场合作。AMD 的 EPYC 处理器正在为 NVIDIA 的 GPU 在大规模 AI 工作负载中提供强有力的支持。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney随着 AI 模型的复杂性不断增加，GPU 和 CPU 的性能需求也在急剧上升。AMD 的 EPYC 处理器在提升 NVIDIA GPU 的性能方面展现出显著潜力。AMD 高级副总裁兼总经理 Ravi Kuppuswamy 在 Advancing AI2024活动上表示:“当 EPYC CPU 与 NVIDIA 的 H100GPU 相连时，我们的训练性能提

最近，NVIDIA 的最新一代 Blackwell GPU 引发了前所未有的需求，CEO 黄仁勋在一次投资者会议上透露，未来12个月的供应量已经完全售罄。这一现象与几个月前 Hopper GPU 的火爆情况相似，说明了市场对高性能计算的强烈渴望。这次的热销主要受到传统客户的推动，包括 AWS、谷歌、Meta、微软、Oracle 以及 CoreWeave 等大型科技公司。可以说，NVIDIA 和其制造合作伙伴台积电在接下来的四个季度内生产的每一块 Blackwell GPU 都已经被这些巨头提前购得。分析师 Joe Moore 指出，NVIDIA 在 AI 处理器市场的份额有