算力差距1.5-3倍,但这个场景国产芯片已经逆袭

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30. BF16 vs 全精度:国产算力,谁能撑起 AI4S 时代 现在很多人聊算力,只聊大模型训练,好像 BF16/FP16 就是全部。但智博会传递一个关键信号:AI for Science(科学智能)才是下一个万亿级赛道,而且来得比你想象的快。 华为昇腾384基于昇腾910C,算力集中在BF16/FP16,大模型训练推理确实能打,但高精度(32/64位)科学计算基本不支持,偏科明显,短板肉眼可见。 曙光scaleX超智融合架构,覆盖8–64位全精度计算,既能跑大规模AI训练,也能做物理模拟、量子力学、药物研发等硬核科研。6万卡AI4S集群已在蛋白质折叠、414.7亿原子DFT模拟上出成果,周级仿真压到小时级,效率提升几十倍,这才是真落地。 未来算力需求是"AI + 科学计算"双轮驱动,只偏科大模型,迟早遇到天花板。场景决定价值,有人提前布局全精度,在AI4S时代,确实能赢在起跑线。 #智博会# #国产算力# #华为昇腾# #全精度# #万卡集群#

31. 我们自费1w购买了砺算、摩尔线程、英伟达,你想看的都在这里:国产显卡全维度深度体验!【X.PIN】

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35. DeepSeek V4要搞大事!不用英伟达GPU,国产算力能撑起顶级大模型? 2026年4月,DeepSeek V4要上线。这次它不只是要比V3更好,是要破掉AI行业的“算力枷锁”:之前所有顶级大模型都得靠英伟达GPU,而V4要完全跑在国产芯片上。 为什么这步棋关键?算力是AI的“燃料”,依赖英伟达

36. 国家超算互联网核心节点上线了,直接落地了三套万卡规模的国产AI超集群,也是全国首个实现3万卡部署、且实际投入运营的最大国产AI算力池。这里面,真正关键的是“可运营”。 过去我们建算力,有点像攒电脑,一块块显卡往上加。但当大模型跑到万亿参数级别时,拼凑式的算力就行不通了,通信瓶颈、调度效率都会成为致

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41. 黄仁勋最怕中国AI的事 DeepSeek刚刚做到了 黄仁勋最害怕事还是发生了:DeepSeek V4发布,华为昇腾超节点深度适配,全球AI圈等待已久的大事落定,聊一聊背后的三大核心真相 #ai #deepseek v4 #deepseek #黄仁勋 #梁文锋

42. 芯片大咖访谈:英伟达最怕的不是AMD,而是华为,中国是半导体供应链最全的国家#AI #芯片 #半导体 #英伟达 #黄仁勋

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44. 英伟达中国份额降至0%,A股国产芯片今日集体暴涨,寒武纪等创历史新高,对此你怎么看?

45. 最近国产算力的适配速度真的吓到我 聊个实话,这次腾讯混元Hy3 preview我本来以为要等一两个月才会有国产算力适配,没想到直接发布即兼容。业内人都清楚,Hy3不好调,295B的MoE混合架构、外加256K超长上下文,对显存调度、软件栈优化要求极高,不是随便跑跑就能交差的。 很多人只看芯片硬件

46. 里程碑!3套国产AI万卡超集群同时上线国家级算力枢纽

47. 如何看待网传 DeepSeek V4 即将发布并提出「去CUDA化」?

48. 真没想到,国产芯片这次给了这么大一个惊喜! 国际权威的SPEC Cloud测试结果刚公布,海光C86架构服务器在浪潮云海上跑出了国产新纪录,多项数据直逼国际一线水平。以前总说国产芯片在核心场景“差点意思”,这回算是实打实的长脸了。 SPEC测试在云计算领域,那是公认的标尺。它模拟的真实云环境复杂

49. 国产芯片替代不足,算力出海的门又被关上了?

50. 国产算力圈今天炸了!灵达突然甩出王炸级产品——灵可达Linkdata全国产自研核心I/O部件,从存储控制到高速网卡的所有产品,全部100%自主,性能还对标国际主流水平。 幸甚至哉!在服务器最核心的I/O环节,我们终于不再依赖国外厂商的硬件、驱动甚至认证了。以前总说国产化还差“最后1%”,尤其是在金

51. 两张天梯图,看到了国产x86正式“上桌” 刷完这两张服务器+PC天梯图,三个感受,全是干货。 第一,国产x86已经卡进了全球前十。 服务器侧,Hygon C86-4G/H 9457V,specint_rate_base2017跑分1906,旁边就是Intel Xeon 6980P。这不是“国产替代”

52. #黄仁勋回应是否会把芯片卖给华为#这个问题对黄仁勋来说确实是个奇怪的问题,但我觉得对华为来说是:完全没必要! 这些年华为被长期技术封锁,早已打磨出昇腾系列AI芯片,不管是AI训练还是智能推理,性能完全可以满足自身需求。英伟达芯片虽性能强劲,但受美国出口规则限制,卖给国内的都是阉割版本,性价比极低。

53. 国产AI芯片三国杀:从算力竞争到生态战争——华为、寒武纪、海光与NVIDIA的差距正在从制程走向开发者生态

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