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英伟达H200芯片

Answer

英伟达 H200 芯片具有以下特点：

  • 推理速度是前代 H100 的两倍。
  • 使用 HBM3e 内存，显存带宽提升至 4.8TB。

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 SIGGRAPH 会议上宣布了相关信息，包括下一代 GH200 Grace Hopper 超级芯片平台。Grace Hopper 超级芯片 NVIDIA GH200 已于 5 月份全面投入生产，将具备连接多个 GPU 的能力。Nvidia 还在与 HuggingFace 合作，帮助开发人员在任何云上创建、测试和微调生成式 AI 模型。现在，可以使用 Nvidia 的 Omniverse 以 USD 格式生成 AI 内容，以创建虚拟世界，它包括与 Adobe、Wonder Dynamics 和 Luma AI 等多种 AI 相关的集成。

相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1724239489302974768?s=20

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XiaoHu.AI日报

结合GPT 4V API和TTS，识别视频内容并添加语音解说。支持最大100M视频，自动分析和配音。🔗[https://gptv-app.vercel.app](https://gptv-app.vercel.app/)🔗[https://x.com/xiaohuggg/status/1724248442669879806?s=20](https://x.com/xiaohuggg/status/1724248442669879806?s=20)5⃣️🧠大语言模型幻觉排行榜：GPT 4和Google Palm比较，GPT 4幻觉率最低。GPT-4准确率97.0%，幻觉率3.0%，Google Palm幻觉率高达27.2%。🔗[https://x.com/xiaohuggg/status/1724244607092064767?s=20](https://x.com/xiaohuggg/status/1724244607092064767?s=20)6⃣️💻英伟达最新AI芯片H200：推理速度是前代H100的两倍。使用HBM3e内存，显存带宽提升至4.8TB🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1724239489302974768?s=207️⃣🎪分享一个好玩的线下活动：AI+X World Tour首站在大理举办活动包括Demo展示、Free Talk环节、项目体验。去中心化方式进行，苍山洱海间参与者随时可以自主发起圆桌讨论同时有黑客松、论文讨论、大牛分享等环节

XiaoHu.AI日报

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AIGC Weekly #34

NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在SIGGRAPH会议上宣布了一系列重要公告。其中包括下一代GH200 Grace Hopper超级芯片平台、NVIDIA AI Workbench工具包以及NVIDIA Omniverse的升级。这些公告旨在将过去十年的创新汇集到一起，推动生成式人工智能的发展。Grace Hopper超级芯片NVIDIA GH200已于5月份全面投入生产，GH200将具备连接多个GPU的能力。Nvidia正在与HuggingFace合作，帮助开发人员在任何云上创建、测试和微调生成式AI模型。因此，开发人员现在可以在HF上训练模型并使用Nvidia的AI工作台进行部署。现在，可以使用Nvidia的Omniverse以USD格式生成AI内容，以创建虚拟世界。它包括与Adobe、Wonder Dynamics和Luma AI等多种AI相关的集成。

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比H200更先进的GPU是什么
目前比 H200 更先进的 GPU 是英伟达推出的 Blackwell B200 GPU。 Blackwell B200 GPU 具有以下优势： 1. 性能强大：拥有 2080 亿个晶体管，能提供高达 20 petaflops 的 FP4 性能，而 H100 仅为 4 petaflops，性能提升达 5 倍。 2. 效率提升：将两个 B200 与单个 Grace CPU 相结合的 GB200，能为 LLM 推理工作负载提供 30 倍的性能，同时大大提高效率，成本和能耗降低了 25 倍。 3. 训练能力：可以训练更大、更复杂的模型，一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，相当于能训练近 15 个 GPT4 这样的模型。 它采用台积电 4NP 工艺节点，其中一个关键改进是采用了第二代 Transformer 引擎，对每个神经元使用 4 位（20 petaflops FP4）而不是 8 位，直接将算力、带宽和模型参数规模提高了一倍。此外，还推出了由 Blackwell 组成的 DGX 超算，如 DGX GB200 系统，具有强大的计算和扩展能力。
2024-12-23
英伟达H200
英伟达 H200 是英伟达推出的一款 AI 芯片。其推理速度是前代 H100 的两倍，使用 HBM3e 内存，显存带宽提升至 4.8TB 。NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 SIGGRAPH 会议上宣布了相关信息，GH200 已于 5 月份全面投入生产，将具备连接多个 GPU 的能力。Nvidia 还正在与 HuggingFace 合作，帮助开发人员在任何云上创建、测试和微调生成式 AI 模型。 相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1724239489302974768?s=20
2024-10-29
如果不是英伟达显卡，可以本地部署SD吗？
如果不是英伟达显卡，一般不建议本地部署 SD。 SD 的安装要求如下： 1. 系统需为 Win10 或 Win11。 2. 查看电脑配置： 查看电脑系统：在桌面上找到“我的电脑”，鼠标右键点击，点击“属性”，查看 Windows 规格。 查看电脑配置：检查自己的电脑配置能否带动 SD（Stable Diffusion），需要满足 3 个要求（推荐）：电脑运行内存 8GB 以上，是英伟达（NVIDA）的显卡，显卡内存 4GB 以上。 查看电脑运行内存：打开任务管理器（同时按下 ctrl+shift+esc），8GB 运行内存可以勉强运行 SD，推荐 16GB 以上运行内存。 查看电脑显卡内存（显存）：4GB 显存可运行 SD，推荐 8GB 以上显存。 3. 配置达标可跳转至对应安装教程页： 。 4. 配置不够可选择云端部署（Mac 也推荐云端部署）： 。 5. 备选：SD 好难，先试试简单的无界 AI： 。 另外，Fooocus 是 SD 的相关产品，其使用的是最新推出的 SDXL 1.0 模型，对 stable diffusion 和 Midjourney 做了结合升级。Fooocus 本地部署的配置要求为：需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。Fooocus 介绍/安装包下载：https://github.com/lllyasviel/Fooocus（文末领取软件+模型整合包：16G） ，使用指南：https://github.com/lllyasviel/Fooocus/discussions/117 ，大模型（base 和 Refiner）默认放在这里：\\Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints 。 SD 云端部署的流程如下： 1. 安装和配置基础环境：浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例，点击启动，会新开一个远程访问的窗口，输入购买时设置的密码进入，这样就有了一个远程的 Windows 系统环境，接下来安装显卡驱动、配置环境变量即可。 2. 安装显卡驱动：用内置的 IE（也可下载 Chrome），打开英伟达的网站，找到驱动下载，选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号，下载对应的驱动，然后安装上。 3. 配置环境变量：驱动安装完成后，开始配置环境变量。首先找到驱动安装所在的目录，如果没有特殊设定，一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」，复制这个路径，找到环境变量配置入口（控制面板>系统和安全>系统），选择「高级系统设置」，弹窗设置环境变量，找到「系统变量」里的 Path 环境变量，点击「编辑...」，然后「新建」，将刚才复制的 nvidia 驱动安装地址粘贴进去，保存即可。
2025-02-27
英伟达数字员工
以下为一些英伟达数字员工相关的信息及典型案例： |名字|描述|性别|附件|框架|链接| ||||||| |Hóng|红杉中国首位数字员工，每秒可看百份商业计划书|女||小冰|| |Yumi|SKII 的品牌虚拟形象|女|||| |冯小殊|北京冬奥会气象播报员，数字孪生人|男||小冰|| |夏语冰|中央美术学院研究生，师从邱志杰教授|女||小冰|| |屈晨曦|屈臣氏的品牌虚拟形象|男||小冰|| |度晓晓|百度数字人|女||曦灵数字人|| |星瞳|QQ 炫舞系列虚拟代言人|女|||| |柳夜熙|一个会捉妖的虚拟美妆达人|女|||| |洛天依|中国内地虚拟歌手|女|||| |翎|虚拟偶像|女||魔珐数字人|| 另外，句子互动致力于打造大模型驱动的领先数字员工。关于 AI 智能体，个人理解其相当于为个人提效的数字员工，您可以像老板给员工下达任务一样，通过清晰的目标和提示词让其为您工作，并且不断寻求反馈以实现目标。
2024-10-25
生成一个智能芯片的发展思维导图
以下是一个关于智能芯片发展的思维导图： 一、基础模型 1. 传统 GPU 架构 面临存储墙瓶颈 存算分离制约性能 数据搬运消耗巨大 并行计算效率受限 2. 存算一体架构 Groq：LPU 一维处理器阵列 Cerebras：晶圆级存算集成 英伟达：HBM 近存优化 3. 超快推理 思考更敏捷：深度推理成本降低多方案实时对比 交互更自然：实时语音对话动态应用生成 二、本质洞见 1. 存算分离到存算一体是计算架构的范式转换 2. 推理速度的量级提升，将重构人机交互模式 3. 市场成熟度与技术突破之间存在时间差，需要通过应用场景培育推动发展 三、应用变革 1. 算力凝芯，效能焕发
2025-02-13
大模型涉及到芯片包括哪些
大模型涉及到的芯片包括以下几种： 英伟达的Blackwell超级芯片：如GB200 NVL72，将36个Grace CPU和72个Blackwell GPU集成到一个液冷机柜中，可实现总计720 petaflops的AI训练性能，或是1,440 petaflops（1.4 exaflops）的推理性能。 英伟达的DGX B200：包括8个Blackwell GPU和2个第五代Intel Xeon处理器，包含FP4精度功能，提供高达144 petaflops的AI性能、1.4TB的GPU内存和64TB/s的内存带宽。 同时需要注意的是，在数据、算力、算法三要素中，算力是基础，也是大模型竞争力，但国产芯片在软件适配度、稳定性方面仍显不足。国产芯片与英伟达显卡之间的解耦能力较弱，未来可能会逐步用国产芯片去做百亿甚至更大体量的模型训练，但算力的累积依然是重要挑战。目前，AI大模型算力主要在训练、推理两个部分，其中成本最高部分是前期的模型训练，大部分采用智能计算中心、自费买英伟达A800/H800显卡组成服务器运行、或者是用价格更为实惠的服务器云来训练。而推理部分算力需求较少、价格不高，大部分模型应用都需要同时建立公有云、私有云两种混合模式，而且需要购买一定的云服务，以更好做大模型应用。
2025-02-11
用macbook M3 Pro芯片，comfyUI 跑工作流，结果黑屏，没有输出图像，是为什么呢
很抱歉，目前没有关于使用 Macbook M3 Pro 芯片运行 ComfyUI 工作流出现黑屏且无输出图像的具体原因的相关知识。可能的原因有多种，比如软件与芯片的兼容性问题、显卡驱动异常、工作流设置错误、系统资源不足等。建议您检查软件的版本是否与您的系统兼容，更新显卡驱动，确认工作流的设置是否正确，以及关闭其他占用大量资源的程序以释放系统资源。
2025-01-03
ai芯片质量提升对影视行业的影响
AI芯片质量的提升对影视行业产生了显著的影响，主要体现在以下几个方面： 1. 提高制作效率：随着AI芯片性能的提升，影视制作中的渲染、图像处理和特效制作等环节的效率得到显著提高。这使得影视制作团队能够在更短的时间内完成更多的工作，加快了整个制作流程。 2. 降低成本：更高质量的AI芯片使得自动化和智能化的后期制作成为可能，减少了对专业人员的依赖，从而降低了人力成本。 3. 提升内容质量：AI芯片能够处理复杂的算法和大数据分析，帮助提升影视作品的视觉效果和内容质量。例如，AI可以用于改善视频的色彩、对比度和清晰度，甚至在动画和CGI制作中实现更逼真的效果。 4. 创新内容形式：AI芯片的强大计算能力支持了新的创作工具和平台的开发，这些工具可以帮助创作者探索新的内容形式和叙事手法。 5. 个性化内容推荐：AI芯片在影视行业中的另一个应用是在内容分发和推荐系统中的应用。通过分析用户数据，AI可以为观众提供个性化的内容推荐，提高用户体验。 6. 辅助决策：AI芯片可以分析市场趋势和观众反馈，帮助制片人和发行商做出更明智的决策，比如在内容的定位、营销策略和发行时间等方面。 7. 推动技术发展：随着AI芯片技术的进步，影视行业也在不断探索和采用新技术，如虚拟现实等，这些技术为观众提供了更加沉浸式的观影体验。 8. 加速AI应用研究：随着AI芯片质量的提升，影视公司和平台也在加快AI技术在内容创作和制作中的应用研究，以期在新的竞争中建立优势。 综上所述，AI芯片质量的提升为影视行业带来了效率、成本、内容质量和创新等多方面的积极影响，同时也推动了整个行业的技术进步和产业升级。
2024-05-28