xiaohack's Blog - GPU
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items: 不跟英伟达走老路，这家 GPU 公司的技术架构藏着哪些关键解？
items: 烧 2 万亿美元却难用？Gary Marcus 狂喷 AI 赛道不靠谱：推理模型只是“模仿秀”，OpenAI 一年后倒闭？
items: 最烦做演讲！黄仁勋曝英伟达养了 61 个 CEO、从不炒犯错员工：CEO 是最脆弱群体
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不跟英伟达走老路，这家 GPU 公司的技术架构藏着哪些关键解？
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date: 2026-01-29T15:45:54+08:00
description: 采访嘉宾 | 天数智芯 AI 与加速计算技术负责人 单天逸对于国产 GPU 行业来说，没有哪个时间节点比当下更宝贵。在政策支持硬科技企业上市的背景下，国产 GPU 迎来了难得的上市黄金窗口期。但上市并非终点，在敲钟的那一刻，下一战场大幕已经拉开——GPU 厂商的技术路线、产品能力和长期判断，被放到了更公开也更严苛的舞台上，谁能撑起资本市场和大众期待，谁就能撑起市值。这也是为什么，天数智芯上市后的首场发布会能够在业内形成广泛讨论。它以极其务实的工程师表达方式，把架构放回到国产 GPU 技术叙事的中心。在 1 月 26 日召开的天数智芯“智启芯程”合作伙伴大会中，围绕架构层的创新与思考占据了相当比重。基于这些创新点与思考，天数智芯公布了过去一代以及未来三代的架构路线图：2025 年，天数天枢架构已经超越英伟达 Hopper，在 DeepSeek V3 场景中实测性能数据超出 20%；2026 年，天数天璇架构对标 Blackwell，新增 ixFP4 精度支持；2026 年，天数天玑架构超越 Blackwell，覆盖全场景 AI/加速计算；2027 年，天数天权架构超越 Rubin，支持更多精度与创新设计。国产 GPU，开启 AI++ 计算新范式根据天数智芯公布的架构路线图及阶段发展目标，在 2027 年之前，天数智芯将通过多代产品完成对英伟达的追赶；在 2027 年之后，将转向更富创新性的架构设计，聚焦更具突破性的超级计算芯片架构设计。看似宏大，但对于仍处于爬坡阶段的国产 GPU 行业来说，这条路径实际上相当务实——只有在工程化能力上完成对标甚至是超越，国产 GPU 才有资格进入更大规模的生产环境中。而在规模化落地阶段的竞争，焦点早已从峰值性能指标转向有效计算能力。当 Token 成为 AI 时代最基本的生产资料，当算力消耗开始对标真实业务产出，无论是国际顶尖 GPU 厂商还是国内 GPU 企业，核心命题都只有一个：如何在真实业务中，把算力转化为有效的 Token。这似乎又将大家都拉到同一起跑线。围绕这一命题，天数智芯提出了两条明确的架构判断：其一，回归计算本质；其二，提供高质量算力。回归计算本质，核心在于“不设限”过去十年，规模的快速扩张带来了阶段性的产业繁荣，也使得算力实现野蛮增长。但这种粗放式发展，也带来了能效比失衡、算力资源严重浪费等问题。背后的根因十分复杂。以开车行驶为例，路途中可能会遇到雨雪冰雹天气、崎岖道路等各种复杂情况。物理、芯片、系统世界也是如此，计算、通讯、存储都会带来各种障碍。所以，幻想奔跑在平坦的赛道上毫无意义，产业真正需要的，是能够翻山越岭的全能越野车。广义上，芯片可分为专用芯片和通用芯片：专用芯片类似“应试教育”，它的优势和边界都很清晰，能加速特定算法、特定指令，比如矩阵乘法、Softmax 这些主流任务，但一旦计算范式发生变化，适应空间就会迅速收紧；通用芯片的设计哲学，不是为了押中某一类算法，而是回归计算本质，覆盖更广泛，甚至全新的计算需求。这也是天数智芯坚持推出并量产通用 GPU 的根因。在其看来，硬件与算法的关系本来就不应该相互掣肘，算力的僵化不应限制算法的进化，而是通过通用算力为探索未知算法提供一个坚实的底座。支撑探索未来算法的关键，实则就是“不设限”。基于这一判断，天数智芯的芯片设计哲学，在计算层面追求的是覆盖几乎所有的数学运算图谱，而非某一类、某一种计算：从 Scalar、Vector、Tensor 到 Cube，支持从高精度科学计算到 AI 精度计算，从 MMA 到 DPX，不管是 AI 的 Attention 机制、前沿的科学计算，还是未来的量子计算相关模拟，天数智芯全都支持。在执行层面，追求的是更高的算力利用率：大、中、小任务会被精准分配到不同的计算单元中执行，配合高密度的多任务核心设计，算力可以被拆解、调度得更加精细，从而减少算力浪费，提高计算效率。这种“不设限”的设计哲学，让天数天枢架构得以实现三大创新，这也是天枢能够超越英伟达 Hopper 架构的根因：TPC BroadCast（计算组广播机制）设计：不是简单粗暴地放大带宽，而是从单位带宽的使用效率入手，存在相同地址的数据时，芯片内部的 load store 单元不会进行重复、无用的访问，而是在上游进行 BroadCast，减少不必要的内存访问次数，从而有效降低访存功耗，等效提升访存带宽，用更小的功耗和面积实现相同的功能。Instruction Co-Exec（多指令并行处理系统）设计：在指令执行层面，通过 Instruction Co-Exec 设计实现了多种指令类型的并行执行能力，不仅支持 Tensor Core 与 Vector Core 的并行协同，还将 Exponent 计算、通信等操作一并纳入统一调度。在天数 IX…

烧 2 万亿美元却难用？Gary Marcus 狂喷 AI 赛道不靠谱：推理模型只是“模仿秀”，OpenAI 一年后倒闭？
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date: 2026-01-27T11:33:59+08:00
description: 整理 | 华卫 “一圈又一圈的循环融资，投资回报率却不尽如人意，这些 AI 系统实际用起来也远没有想象中好用，或许方向本身就站不住脚。” 近日，知名 AI 专家、认知科学家 Gary Marcus 在一场访谈中愤愤表示，“整个世界都在全力押注神经网络，还在这个我始终觉得毫无道理的理念上投入了巨资，但大语言模型根本无法带我们抵达 AGI 这一终极目标。” 这场对话由曾因成功预测 2008 年金融危机而闻名的传奇投资人、华尔街最具影响力人物之一 Steve Eisman 发起，他与 Marcus 共同探讨了当下 AI 进展的方方面面，包括商业路径、社区现状和未来方向等。Marcus 认为，大语言模型已经达到了收益递减的阶段。并且，他指出，现在 AI 领域根本没有技术壁垒了，所有 AI 企业的研发思路基本一致。 对于大量人才从大厂离职去办初创公司的现象，Marcus 直言道，“如果 OpenAI 真的能在下周推出 AGI，谁会在这个即将改变世界的关键节点离职，去创办一家可能要花四年时间才能做出成果的小公司？显然没人会这么做，大家都会想留在公司见证这个时刻。”在他看来，这些企业内部的人也清楚，他们根本没有做出宣称的那种突破性成果。 值得一提的是，他认为，OpenAI 最终会成为 AI 领域的 WeWork，这家公司原本计划以 500 亿美元的巅峰估值风光上市、却在一夕之间破产。“我觉得最终 OpenAI 可能会被微软这样的企业收购。OpenAI 每个月的亏损大概有 30 亿美元，一年就是 300 多亿美元，即便最近完成了 400 亿美元的融资，也只够支撑一年的运营。” 谈及各家模型的未来，Marcus 的预测是，“大语言模型会成为一种标准化商品，各家的模型只会比上一年的版本稍有提升，差距微乎其微，最终品牌差异会变得无关紧要。当产品变成商品后，价格必然下跌。” 以下是详细对话内容，我们在不改变原意的基础上进行了翻译和删减，以飨读者。 2 万亿美元押注 Transformer，根本“毫无道理”？ Steve Eisman：大家好，我是 Steve Eisman。今天我们请到了一位特别的嘉宾，他就是 Gary Marcus。他是大语言模型的坚定质疑者，而大语言模型正是整个 AI 领域的核心根基。接下来，Gary 会和我们分享他的观点，聊聊大语言模型到底是什么。 Gary Marcus：谢谢你的邀请，也感谢一两个月前你在 CNBC 对我的盛赞。 Steve Eisman：不客气，这都是你应得的。在正式开始之前，我的观众大多还不了解你，不如先和大家说说你的背景，让大家知道你在这个领域发表观点是完全有底气的。 Gary Marcus：我这辈子几乎都在研究智能相关的问题。我 10 岁学会编程后，就开始涉足 AI 领域了。我的职业生涯中，很大一部分精力都用在研究自然智能上，比如人类的智能、还有孩子是如何学习语言这类问题。我在 MIT 的博士论文围绕两个方向展开，一个是儿童的语言学习机制，另一个就是神经网络。神经网络是 AI 领域的一种特定研究方法，也被用于人类思维的建模，它的设计灵感可以说和大脑有一点松散的关联。这其实是个很巧妙的营销说法，会让人觉得它是完全基于大脑研究的，但事实并非如此，二者只是浅层关联。早年间神经网络就曾风靡一时，我在上世纪 90 年代就研究过这类模型，发现它们并不能很好地模拟人类的思维方式，但我还是投入了大量精力，想弄清楚它们的实际工作原理。 2012 年深度学习重新兴起时，我当时就觉得，这些东西我早就研究过了，和我博士论文里的内容高度相似。我在 2001 年写过一本名为《The Algebraic Mind》的书，在书里我其实就预判到了如今大语言模型出现的幻觉问题，还有一些推理层面的缺陷，这些都是我们今天要探讨的话题。所以当深度学习再次成为热点时，我一眼就看出了其中的诸多问题，对我来说这些问题都很熟悉。2012 年，我在《The New Yorker》上发表了一篇文章，标题是《Is Deep Learning a Revolution in Artificial Intelligence?》，我在文中写道：“深度学习确实很有意思，我很佩服 Jeff Hinton，他能长期坚持自己的研究方向。” Steve Eisman：Jeff Hinton 是谁？ Gary Marcus：他是去年诺贝尔生理学或医学奖的得主，也是深度学习领域的核心奠基人之一。 Steve Eisman：原来如此。 Gary Marcus：他的一些学生，最近也开始认同我的观点了。Jeff Hinton 确实是这个领域的大人物，在神经网络一度无人问津的时期，是他一直坚守，这份坚持值得肯定。但当然，他的研究并非全无可议之处，我们这里就不细谈了。他让神经网络重获关注…

最烦做演讲！黄仁勋曝英伟达养了 61 个 CEO、从不炒犯错员工：CEO 是最脆弱群体
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date: 2026-01-19T20:03:53+08:00
description: 整理 | 华卫 “世界上不会再出现第二个我这样的 CEO 了。”近日，英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在一场私人访谈中这样说道。 据称，这场深度对话已经酝酿了三十年，将黄仁勋鲜为人知的一面展现在大众眼前。主持人 Jodi Shelton 与黄仁勋的职业交集始于三十余年前，彼时，图形处理器（GPU）尚未掀起席卷全球的 AI 革命。从加速计算的源头到生成式 AI 的前景，这场对话堪比一堂远见大师课。 在访谈中，黄仁勋表示，从某种意义上说，英伟达其实有 61 位 “CEO”。过去这些年，包括他在内，很多人都犯过严重的错误，但在英伟达，从来没有人因为犯错而被解雇。“我们打造了一个足够安全的环境。”他还透露，CEO 这个职位，远比人们想象的要脆弱得多。“实际上，我们可能是公司里最脆弱的一群人。不过对我来说，承认这种脆弱，并不是什么难事。” 有意思的是，他提到，在很多方面，自己都算是一个 “不情愿的 CEO”。“公开演讲简直让我怕得要死。比起待在公司外面抛头露面，我更喜欢扎根在公司内部；比起发表演讲，我更喜欢安静做事；我甚至一点都不喜欢做主题演讲，但为了公司，我必须去做这些事。” 此外，黄仁勋称，英伟达的成功，绝不是靠产量取胜。“虽然是英伟达发明了 GPU，但从产量来看，我们其实是全球最小的 GPU 制造商。很多不知名的厂商，GPU 产量都比我们高。”而“没有终极目标” 这一点，对英伟达的发展真的起到了至关重要的作用。 对于五年后的世界，黄仁勋断言，英伟达和整个行业在 AI 领域的投入，必将彻底改变计算机的运作模式，未来的计算机，将从 “由人类编程” 进化为 “在人类引导下自主学习编程”。并且，100% 的工作岗位都会发生变化，但不会有 50% 的岗位消失。未来的趋势不会是就业岗位减少，反而是大家会变得比现在更忙碌。并且，那些现在没有工作的人，很可能会因为 AI 获得谋生的手段。 网友们纷纷就此次访谈对黄仁勋评价道，“我从未见过他如此坦诚直率，真是不可思议。” 以下是详细对话内容，我们在不改变原意的基础上进行了翻译和删减，以飨读者。“走了整整 33 年才看到成果”Jodi Shelton：大众其实特别好奇像你这样的人，毕竟你们正在定义科技的未来，而科技的未来就是整个世界的未来。所以我们想做的，是挖掘你成功光环背后的个人经历以及支撑你走到今天的价值观。你对这个定位怎么看？ 黄仁勋：说实话，不太喜欢。 Jodi Shelton：真的不喜欢吗？可你现在是名人啊，大家都想了解名人的故事。 黄仁勋：我从不觉得自己是名人，也根本不是什么名人。我只是恰好执掌着一家举足轻重的企业，是这家堪称史上最成功的科技公司之一的 CEO。很早以前，我们就做了一些正确的决策。回溯到 1993 年，我们就立志要重塑计算行业，而且对于计算机的架构，我们有着自己独到的见解。在很长一段时间里，这个观点都不被看好，甚至颇具争议。要知道，当时整个行业的焦点都在微处理器和 CPU 上。说起来，我和你就是在那个时期认识的。我们早在 1993 年底或者 1994 年就相识了，对吧？从那时起，英伟达就在做我们现在依然在做的事：重塑计算。 Jodi Shelton：没错，我记得很清楚。那时候的硅谷，正处在 CPU 为王、摩尔定律大行其道、个人电脑革命如火如荼的年代。 黄仁勋：是啊。而且我们早期的客户，全都是 PC 芯片组领域的初创公司。这些企业可以说是半导体行业辉煌版图的奠基者，像 Cirrus Logic、S3 Graphics、Western Digital、Trident Microsystems，你还记得这些名字吗？ Jodi Shelton：当然记得。 黄仁勋：这些公司，称得上是英伟达的 “前辈”。而现在，我们依然在这条路上前行，致力于打造一种全新的计算模式。这条路，我们走了整整 33 年才看到成果。我只是恰好成为了这家公司的 CEO，仅此而已。 Jodi Shelton：可能对你来说，这一切是水到渠成，但对整个世界而言，英伟达的崛起堪称横空出世。大概从 2023 年 11 月起，整个世界的科技格局都因你们而改变。你是怎么看待这次转型的？ 黄仁勋：要知道，想要创造未来，就必须在未来到来之前，先置身于未来之中。坦诚地说，从我们发明 CUDA 技术、推出相关产品的那一刻起，就已经踏上了通往未来的道路。英伟达最让我骄傲的一点是：我们不仅擅长技术发明，更擅长把技术转化为产品推向市场。世界上有太多的公司、科研人员和发明家，他们确实创造出了先进的技术，但最后往往只能感慨 “这个技术我早就做出来了”、“这个想法我早就有了”。每次听到这种话，我都觉得很惋惜。这些优秀的发明家，遗憾的是没能遇上同样优秀的产品创新者。 所谓产品创新者，就是能把一项技术发明转化为一款能推向…

最烦做演讲！黄仁勋曝英伟达养了 61 个 CEO、从不炒犯错员工：CEO 是最脆弱群体
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date: 2026-01-19T19:26:29+08:00
description: 整理 | 华卫 “世界上不会再出现第二个我这样的 CEO 了。”近日，英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在一场私人访谈中这样说道。 据称，这场深度对话已经酝酿了三十年，将黄仁勋鲜为人知的一面展现在大众眼前。主持人 Jodi Shelton 与黄仁勋的职业交集始于三十余年前，彼时，图形处理器（GPU）尚未掀起席卷全球的 AI 革命。从加速计算的源头到生成式 AI 的前景，这场对话堪比一堂远见大师课。 在访谈中，黄仁勋表示，从某种意义上说，英伟达其实有 61 位 “CEO”。过去这些年，包括他在内，很多人都犯过严重的错误，但在英伟达，从来没有人因为犯错而被解雇。“我们打造了一个足够安全的环境。”他还透露，CEO 这个职位，远比人们想象的要脆弱得多。“实际上，我们可能是公司里最脆弱的一群人。不过对我来说，承认这种脆弱，并不是什么难事。” 有意思的是，他提到，在很多方面，自己都算是一个 “不情愿的 CEO”。“公开演讲简直让我怕得要死。比起待在公司外面抛头露面，我更喜欢扎根在公司内部；比起发表演讲，我更喜欢安静做事；我甚至一点都不喜欢做主题演讲，但为了公司，我必须去做这些事。” 此外，黄仁勋称，英伟达的成功，绝不是靠产量取胜。“虽然是英伟达发明了 GPU，但从产量来看，我们其实是全球最小的 GPU 制造商。很多不知名的厂商，GPU 产量都比我们高。”而“没有终极目标” 这一点，对英伟达的发展真的起到了至关重要的作用。 对于五年后的世界，黄仁勋断言，英伟达和整个行业在 AI 领域的投入，必将彻底改变计算机的运作模式，未来的计算机，将从 “由人类编程” 进化为 “在人类引导下自主学习编程”。并且，100% 的工作岗位都会发生变化，但不会有 50% 的岗位消失。未来的趋势不会是就业岗位减少，反而是大家会变得比现在更忙碌。并且，那些现在没有工作的人，很可能会因为 AI 获得谋生的手段。 网友们纷纷就此次访谈对黄仁勋评价道，“我从未见过他如此坦诚直率，真是不可思议。” 以下是详细对话内容，我们在不改变原意的基础上进行了翻译和删减，以飨读者。“走了整整 33 年才看到成果”Jodi Shelton：大众其实特别好奇像你这样的人，毕竟你们正在定义科技的未来，而科技的未来就是整个世界的未来。所以我们想做的，是挖掘你成功光环背后的个人经历以及支撑你走到今天的价值观。你对这个定位怎么看？ 黄仁勋：说实话，不太喜欢。 Jodi Shelton：真的不喜欢吗？可你现在是名人啊，大家都想了解名人的故事。 黄仁勋：我从不觉得自己是名人，也根本不是什么名人。我只是恰好执掌着一家举足轻重的企业，是这家堪称史上最成功的科技公司之一的 CEO。很早以前，我们就做了一些正确的决策。回溯到 1993 年，我们就立志要重塑计算行业，而且对于计算机的架构，我们有着自己独到的见解。在很长一段时间里，这个观点都不被看好，甚至颇具争议。要知道，当时整个行业的焦点都在微处理器和 CPU 上。说起来，我和你就是在那个时期认识的。我们早在 1993 年底或者 1994 年就相识了，对吧？从那时起，英伟达就在做我们现在依然在做的事：重塑计算。 Jodi Shelton：没错，我记得很清楚。那时候的硅谷，正处在 CPU 为王、摩尔定律大行其道、个人电脑革命如火如荼的年代。 黄仁勋：是啊。而且我们早期的客户，全都是 PC 芯片组领域的初创公司。这些企业可以说是半导体行业辉煌版图的奠基者，像 Cirrus Logic、S3 Graphics、Western Digital、Trident Microsystems，你还记得这些名字吗？ Jodi Shelton：当然记得。 黄仁勋：这些公司，称得上是英伟达的 “前辈”。而现在，我们依然在这条路上前行，致力于打造一种全新的计算模式。这条路，我们走了整整 33 年才看到成果。我只是恰好成为了这家公司的 CEO，仅此而已。 Jodi Shelton：可能对你来说，这一切是水到渠成，但对整个世界而言，英伟达的崛起堪称横空出世。大概从 2023 年 11 月起，整个世界的科技格局都因你们而改变。你是怎么看待这次转型的？ 黄仁勋：要知道，想要创造未来，就必须在未来到来之前，先置身于未来之中。坦诚地说，从我们发明 CUDA 技术、推出相关产品的那一刻起，就已经踏上了通往未来的道路。英伟达最让我骄傲的一点是：我们不仅擅长技术发明，更擅长把技术转化为产品推向市场。世界上有太多的公司、科研人员和发明家，他们确实创造出了先进的技术，但最后往往只能感慨 “这个技术我早就做出来了”、“这个想法我早就有了”。每次听到这种话，我都觉得很惋惜。这些优秀的发明家，遗憾的是没能遇上同样优秀的产品创新者。 所谓产品创新者，就是能把一项技术发明转化为一款能推向…

联发科天玑9500s、8500发布：GPU、光追拉满，红米Turbo 5Max将搭载 ｜
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date: 2026-01-15T18:51:49+08:00
description: 联发科天玑9500s、8500发布：GPU、光追拉满，红米Turbo 5Max将搭载0%展开列表联发科天玑9500s、8500发布：GPU、光追拉满，红米Turbo 5Max将搭载今天通用级PixVerse P1的技术突破，揣着进入平行世界的密码今天Mira公司内乱？CTO被开除，带团队回OpenAI，翁荔上推发言今天Nature丨清华等团队揭示AI科研双重效应：个人效率亦或是科学边界今天刚刚，喝到了千问APP给我点的奶茶今天人脸机器人登上Science Robotics封面：用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」今天实测夸克「千问划词快捷指令」，这7个邪修Prompt，建议收藏今天已证实！清华姚班陈立杰全职加入OpenAI，保留伯克利教职今天解锁任意步数文生图，港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估今天5分钟定制一个AI采购专家：讯飞发布“招采智能体工厂”，重新定义行业开发范式今天Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？今天大模型长脑子了？研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化今天性能提升60%，英特尔Ultra3这次带来了巨大提升01月14日继宇树后，唯一获得三家大厂押注的自变量：具身模型不是把DeepSeek塞进机器人01月14日Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起01月14日端到端智驾新SOTA | KnowVal：懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统01月14日仅用10天？Anthropic最新智能体Cowork的代码竟然都是Claude写的01月14日AAAI 2026｜AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」，像人类一样按题型高效刷题01月14日用AI从常规病理切片重建空间蛋白图谱：基于H&E图像的高维蛋白质表达预测01月14日京东首届AI影视创作大赛启动 最高奖金10万元邀全民共创AI视频01月14日联发科天玑9500s、8500发布：GPU、光追拉满，红米Turbo 5Max将搭载1 月 15 日，联发科（MediaTek）正式发布了天玑 9500s 和天玑 8500 移动芯片。作为天玑家族的新成员，两款新品承袭了天玑旗舰芯片的诸多先进技术，在性能、能效、AI、影像、游戏和无线连接等方面表现强大，为旗舰细分市场注入了新动力。天玑 9500s 采用 3nm 制程工艺和全大核架构（拥有超过 290 亿晶体管），八核 CPU 包含 1 个主频 3.73GHz 的 Cortex-X925 超大核、3 个 Cortex-X4 超大核和 4 个 Cortex-A720 大核，配备同档次出众的大容量高速缓存（二级缓存、三级缓存+系统缓存共 29m），结合第二代天玑调度引擎，可为手机等终端带来强大性能和能效表现。GPU 方面，天玑 9500s 搭载 Immortalis-G925 GPU ，提供重载硬核手游满帧、沉浸式的畅游体验，能够满足游戏发烧友、电竞选手对性能的期待。天玑 9500s 支持先进的光线追踪技术，天玑 OMM 追光引擎能够高效渲染图形，大幅提升游戏画面的真实感和精细度，带来主机级的环境光照和反射效果。此外，借助天玑星速引擎的自适应技术 3.0（MAGT 3.0）和天玑倍帧技术 3.0（MFRC 3.0），天玑 9500s 可显著提高主流游戏的能效表现，延长终端的续航时间。该芯片还支持 165 超高帧游戏，助力玩家体验快人一步。在 AI 性能方面，天玑 9500s 集成了旗舰级 NPU，拥有强大的端侧 AI 推理能力，面向生成式推理、多模态模型进行了优化，以构建强大的旗舰端侧影像、内容生成等多元能力。该芯片支持端侧 AI 实况照片美化、AI 照片编辑（扩图、抠图、消除），AI 内容摘要（通话、会议和文件）等日常高频功能，能够助力终端厂商打造用户的个人随身 AI 设备，满足日益增长的社交、生产力场景需求。联发科表示，其正在持续与大量应用端厂商合作，致力于打造更多新形态的 AI 体验。影像方面，天玑 9500s 搭载先进的 MediaTek Imagiq 影像处理器，支持实时 30 帧运动追焦和 8K 全焦段杜比视界 HDR 视频录制，视频创作者可轻松捕捉清晰、生动的视频画面。此外，该芯片还支持杰出的抓拍和降噪技术，带来既快又清晰的旗舰拍照体验。今天推出的另一款芯片天玑 8500 采用台积电 4nm 制程打造，全大核架构 CPU 包含 8 个主频至高可达 3.4GHz 的 Cortex-A725 大核，带来性能和能效的进一步提升。天玑 8500 支持精准的调度技术，支持传输速率更高的 LPDDR5X 9600Mbps 内存，用户在日常应用、游戏和多任务处理等使用场景中能够享受丝滑流畅、持久续航。天玑 8500 搭载性能更强的八核 Mali…

简单易懂的 LLM 相关知识梳理 - ep3-3 认识 NVIDIA 驱动、CUDA、Pytorch
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date: 2026-01-14T18:25:03+08:00
description: 目录帖：简单易懂的 LLM 相关知识梳理 文档共建迫于项目被砍，失业赋闲在家，恰好也快过年了不想动了，想了下写点文章回馈下社区吧。 PS：如有年后 Base 重庆的 AI / 全栈 / FAE 岗可 PM 我 本文从实用角度出发，梦到哪写哪。部分八股文知识就不搬了，这里主要分享一下本人在使用各种云服务及本地部署过程中学到的知识。 这里优先介绍 LLM/VLM，暂不涉及音频 / 视频 / Omni 相关模型（也可能梦到了以后补一下） 注：文章为本人手写，部分模型介绍搬运自…PS：看完的佬友可以发条评论，最近几章的阅读量越来越少，是行文出了问题或是难以理解？还是单纯的帖子被淹没了？============ 以下正文 ============驱动的安装在这里只讲 Ubuntu 和 Windows 的。首先说 Windows，大家应该都非常熟悉了，官网下载驱动包一键安装就行。对于 Ubuntu 来说，大部分情况下建议采用如下方式安装驱动，而非官网下载.run 文件安装驱动：在 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 的末尾追加 blacklist nouveau 并执行 sudo update-initramfs -u && reboot 以禁用 nouveau执行 ubuntu-drivers devices 以查询推荐驱动。如：(base) root@ubuntu:~# ubuntu-drivers devices == /sys/devices/pci0000:c0/0000:c0:01.1/0000:c1:00.0 == modalias : pci:v000010DEd00002684sv000010DEsd000016F3bc03sc00i00 vendor : NVIDIA Corporation model : AD102 [GeForce RTX 4090] driver : nvidia-driver-535 - distro non-free driver : nvidia-driver-570-server-open - distro non-free driver : nvidia-driver-580-open - distro non-free driver : nvidia-driver-580-server - distro non-free driver : nvidia-driver-535-server - distro non-free driver : nvidia-driver-570 - distro non-free driver : nvidia-driver-580 - distro non-free recommended driver : nvidia-driver-535-open - distro non-free driver : nvidia-driver-580-server-open - distro non-free driver : nvidia-driver-570-open - distro non-free driver : nvidia-driver-535-server-open - distro non-free driver : nvidia-driver-570-server - distro non-free driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin 可以看到目前推荐的驱动版本是 580。那么执行 sudo apt install nvidia-driver-580 -y 即可安装。注意，驱动程序和 CUDA 版本的关系很简单：显卡驱动的版本必须大于等于 CUDA Toolkit 所要求的最低版本。nvidia-smi看懂 nvidia-smi安装完驱动以后，执行 nvidia-smi 来检查一下驱动是否已经正确安装：(base) root@ubuntu:~# nvidia-smi Wed Jan 14 02:22:46 2026 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 580.95.05 Driver Version: 580.95.05 CUDA Version: 13.0 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name…

性能提升60%，英特尔Ultra3这次带来了巨大提升 ｜
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date: 2026-01-14T16:34:32+08:00
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腾讯 cnb 特权申请，可以薅腾讯羊毛，有 gpu 可以跑 sd 和 ai
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date: 2026-01-08T10:10:35+08:00
description: 有 h20 可以跑 sd代码仓库：100GiB对象存储：100GiB云原生构建 - CPU：2026 核时 / 月云原生开发 - CPU：20260 核时 / 月特权有效期：永久申请截止时间：2026 年 12 月 31 日 wj.qq.com 申领【2026 蒸蚌特权】 - 腾讯问卷腾讯问卷提供了从问卷设计、数据收集到统计分析的一站式专业调查研究能力，平台还有超百万的在线回答小组成员，可以提供高效、精准的问卷有偿投放服务，已经被广泛应用在调查研究、表单、投票、考试等工作和学习场景，满足政府、企业、学校、团队组织等各类用户数据收集和统计分析的使用需要。腾讯问卷对通用的基础功能是永久免费的，也可以根据自身使用需求选择有更多个性化高级功能和服务的付费高级版、尊享版、旗舰版。 这里申请就可以了📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1418441原作者： wuming转载时间： 2026/1/8 10:10:35

消息称英伟达 RTX 5090 明年或暴涨至 5000 美元，AI 显卡也将全线涨价
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date: 2026-01-02T14:31:00+08:00
description: 贴个原报道的 ai 翻译 뉴시스 – 30 Dec 25 엔비디아·AMD, 내달부터 GPU 값 대폭 올린다[서울=뉴시스]이지용 기자 = 미국의 엔비디아와 AMD가 당장 내년 1월부터 그래픽처리장치(GPU) 가격을 대폭 인상할 전망이다. 높은 메모리 가격에 따른 원가 부담이 GPU 가격 인상의 핵심 배경으로 꼽힌다.양사는 한 차례 가격 인상에 그치지 않고 앞으로 수 개월에 걸쳐 단계적 가격 조정에 들어갈 방침이다. 이에 소비자용 GPU 뿐 아니라 인공지능(AI).. it 之家也有引用 ithome.com 消息称英伟达 RTX 5090 显卡今年涨至 5000 美元，AI 行业需求成主要推手 - IT 之家据韩媒报道，英伟达与 AMD 计划从本月起分阶段上调显卡价格，消费级与 AI 服务器 GPU 均受影响。旗舰 RTX 5090 价格或从 1999 美元飙升至 5000 美元，主因是 AI 热潮带动显存成本暴涨，其占比已超 GPU 制造成本 80%。# 显卡涨价 ##AI 芯片# 📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1397323原作者： GYMo转载时间： 2026/1/2 14:31:57