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GPTshop推出了一款配备NVIDIA GPU和NVIDIA CPU的高端工作站,其价格起步超过40,000美元,这款工作站配备了强大的Grace Hopper Superchip硬件。NVIDIA Grace Hopper Superchip包含GPU和CPU的组合,这是首批以41,500美元起售的工作站PC,专为AI爱好者设计。随着AI领域的发展,各公司和PC制造商正在推出独特的产品以吸引客户。GPTShop现已宣布其自家的PC工作站系列,这些工作站配备了NVIDIA的Superchip硬件,这是高端H200 GPU和Grace CPU的组合。NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip配备了H100 Tensor Core CPU和72核的NVIDIA Grace CPU。576 GB模型配备了480 GB的LPDDR5X内存作为系统RAM和96 GB的HBM3内存作为GPU。624 GB模型配备了480 GB的LPDDR5X作为系统RAM和144 GB的HBM3内存。两种模型都配备了900 GB/s的NVLINK-C2C互连,并且其TDP可以从450W调整到1000W。这款系统的NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips被安装在具有金色外观的InWin Dubili机箱中,配备了两个高效率的2400W电源,主板上有2个PCIe Gen4 M.2插槽,2个PCIe Gen4 2.5"驱动器插槽,支持三个FHFL PCIe Gen5 x16插卡,并具有包括1个USB 3.0端口,2个10 GbE端口,1个MiniDP,1个Micro USB端口在内的广泛I/O,总重30公斤。NVIDIA Grace CPU是传统x86 CPU在服务器领域的替代品。它使用Arm架构,最多可配备144个Neoverse V2核心。Grace CPU有两种包装,一种是配备H200 GPU的Grace Hopper Superchip,另一种是配备72核和HBM的单个Grace芯片。Grace Superchips有GPU+CPU和仅CPU的产品,以2芯片包装提供。然而,这在一定程度上限制了客户,因为他们现在在某种程度上被"束缚"在使用NVIDIA的Hopper架构或两个CPU上。然而,NVIDIA确实有计划单独提供其高端Grace CPU。Grace CPU提供了总共144个(每个芯片72个Arm Neoverse V2)核心,支持最多960 GB的LPDDR5X内存,最高1 TB/s的原始带宽,并且总功耗为500W。其他规格包括117 MB的L3缓存,58个Gen5通道,全部使用TSMC 4N工艺节点。
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NV-Embed 是一种先进的嵌入模型,它在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成就。以下是它的一些关键特点和成就:1. 在MTEB基准测试中的排名:NV-Embed 在 Massive Text Embedding Benchmark(MTEB基准测试)中取得了第一名的成绩,这是一项重要的成就。截至2024年5月24日,它已经在56个不同的任务上进行了评估,展示了其在广泛的NLP应用中的多样性和有效性。2. 任务类型:该模型已经通过了各种类型的任务测试,包括: - 检索:涉及从大型数据集中搜索相关信息的任务。 - 重新排序:涉及根据相关性或其他标准重新排列一组结果的任务。 - 分类:涉及将文本分类到预定义类别中的任务。 - 聚类:涉及将相似项目分组的任务。 - 语义文本相似度:衡量两个文本在语义上有多相似的任务。3. 在检索任务上的表现:在MTEB基准测试中,NV-Embed 特别擅长检索任务,其中15个此类任务的得分最高,达到了59.36分(满分100分)。这表明该模型在查找和呈现最相关信息方面非常出色。4. 新设计特点: - LLM对潜在向量的关注:NV-Embed 引入了一种新方法,即大型语言模型(LLM)关注潜在向量。这可能意味着模型使用某种形式的向量表示来提高池化嵌入的质量,池化嵌入是一种文本表示类型,它结合了文本各个部分的信息。 - 两阶段指令调优:该模型采用了两阶段指令调优方法。这可能意味着模型首先经历一个调优阶段,以理解任务性能的一般指令,然后进入一个更精细的阶段,以提高其在检索和非检索任务中的准确性。5. 技术细节:对于那些对NV-Embed工作原理的技术细节感兴趣的人,创建者已经发表了一篇名为 "NV-Embed: Improved Techniques for Training LLMs as Generalist Embedding Models" 的论文。这篇论文将深入探讨使NV-Embed成为文本嵌入领域强大工具的方法、算法和创新。NV-Embed 在MTEB基准测试中的成功以及其创新的设计特点使其成为AI和NLP领域的重要发展。它是一个承诺增强依赖于理解和处理大量文本数据的系统的能力的模型。
SK hynix 宣布计划在 2026 年开始大规模生产下一代 HBM4 内存,旨在支持下一代人工智能 (AI) GPU。该公司加入了三星和美光在 HBM4 竞赛中的行列,均预计在大约 2025-2026 年左右开始生产。HBM(高带宽内存)在现代 AI 计算中扮演着重要角色,因为它是制造 AI 加速器的关键组件。在 2024 年 SEMICON Korea 的主题演讲中,SK hynix 的副总裁金春焕透露,该公司打算在 2026 年启动 HBM4 的大规模生产。他认为,除了过渡到下一代产品外,意识到 HBM 行业面临巨大需求是非常重要的,因此,创造既能持续供应又具有创新性的解决方案更为关键。金春焕预测,到 2025 年,HBM 市场预计将增长高达 40%,并且 SK hynix 已经早早地定位自己以最大化地利用这一趋势。关于 HBM4 的期待,Trendforce 的路线图预计,首批 HBM4 样品的容量每堆可达到 36 GB,完整规格预计将在 2024-2025 年下半年由 JEDEC 发布。首批客户样品和可用性预计在 2026 年,所以在我们看到新的高带宽内存 AI 解决方案投入实际应用之前还有很长一段时间。目前尚不确定哪些类型的 AI 产品将采用这一新工艺;因此,现在还无法做出预测。(感觉就是老黄了)
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