nebula nbl-b200 OpenAI收到英伟达首批工程版DGX B200,与微软关系引关注

作者:球迷网       时间:2025年09月22日 19:13

就在刚刚,收到了来自英伟达的首批工程版DGX B200!

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眼前的情景,让人不由得想起,当年新公司拿到英伟达第一代DGX设备时的情形。

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如今,早已物是人非。

依然在职的员工兴奋地表示,圣诞节提前到了!

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而网友「 Jin」则戏称说:三个人已被GPU所替代,仅剩下一个,AGI即将来临!

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令人惊讶的是,几个小时以前,微软也通过社交平台发布信息,说明Azure已经正式成为第一个能够运行英伟达技术的云平台。

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「催单」微软:加速AI服务器供应

当然,变的不止有人。

根据爆料,和微软之间球迷网,似乎也已不再像之前那样「亲密」。

有内部消息人士讲,先前双方商定微软是唯一的云服务器合作方,现在却打算跟别的数据中心洽谈合作。

背后的原因竟是——微软未能及时提供足够的算力。

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在进行从非营利机构向商业实体转变的过程中,它当前正与微软商讨多项资金相关的事务细节。

微软通过一项价值超百三十亿美元的置换交易,现在能拿走未来利润的百分之七十五,直到本钱收回来,本钱收回来之后,微软能拿走利润的百分之四十九,但最多不能超过一个理论上的最高额度。

微软在现阶段公益模式下对后续收益掌握过多话语权,一旦转型为商业实体,微软或许能拿到大批股票。同时,负责监管的公益团体在新成立的企业里至少能分到四分之一股份。

尽管如此,微软和之间的合作关系对两家公司来说仍将至关重要。

微软拥有永久的专有技术,用以打造自身的产品,而另一方需向微软缴纳使用费,让其AI业务在其Azure数据中心得以运行。双方还借助API展开协作,当向其他公司售卖AI模型使用权时,必须将20%的收益分给对方。

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「」的分歧

目前,在凤凰城地区租用的大部分AI加速器都来自于微软。

两家企业正在商议数据中心拓展的下个环节,涉及一个叫做「」的计划。

微软打算在威斯康星州和亚特兰大的两个数据中心位置部署大约三十万片英伟达最新推出的GB200图形处理器单元,目标时间设定为明年岁末完成。

然而,双方在项目设计方面发生了一些分歧。

微软须打造性能更优的英伟达GPU服务器阵列,优化构造,力求算力最大化。

首席执行官Sam 还要求微软加快威斯康星州项目的进度。

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这个工程原本打算于次年下半段开始逐步启用,届时会安装GB200芯片。

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找甲骨文谈谈

消息人士讲,当前在就(甲骨文)的整个数据中心场地租赁问题进行协商。

如果商议达成,预计可获取达两吉瓦的电力,而耗费仅约一吉瓦,足以安置数十万片英伟达人工智能芯片。

与微软持续磋商共建一个价值达千亿的超算系统组合。

微软和分别给它取名为「」(水星)和「」)(星际之门)。

首席财务官安娜弗里尔近期透露,部门正在研究以借贷资金作为偿付手段的可行性。

「星际之门」计划耗资巨大,两家单位能否达成合作目前还是个谜。

Sam作为公司最高负责人指出,自行研制人工智能处理器或许能削减巨型计算平台的维护开销。

已与博通讨论过芯片开发的事项。

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过去10年,生成token的能源成本已经下降了10万倍

依靠卓越的FP4计算能力,配备八枚英伟达B200显卡的DGX B200能够实现极高的AI运算效能,其GPU内存总容量可达1.4TB,内存数据传输速率可达到64TB每秒。

DGX B200的训练效率比上一代产品增长了三倍,在处理实时推理任务时,运行万亿规模参数模型的速率也快了十五倍。

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可以明确感知到,英伟达的卓越计算能力,对于迫切需要进行转型的工业领域、科学研究和医疗健康产业而言,具有决定性作用。

高级副总裁Dion Pette曾这样表示,新一轮工业变革尚在萌芽阶段,该平台的系统构建,既注重运行表现,也考虑了能耗控制。

与十年前相比,GPT-4这类大型模型的训练时能耗大幅度降低了两千倍,而生成单个token所需的能量消耗更是减少了十万倍。

英伟达的CUDA库为各行各业取得进展提供了关键支撑,同时也是降低能耗的优选途径,目前它已服务超过4,000个加速应用。

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英伟达在医疗领域推动了检查、药品研发和影像技术的进步,促进了照护方式的革新,激活了万亿医疗产业的广阔潜能。

现阶段取得的成果涵盖了Clara医学影像平台,在基因组学探索上实现的重大进展,以及MONAI AI框架为强化医学影像技术所做的持续工作。

英伟达正参与星际探测,与SETI联手,运用即时人工智能技术,搜寻遥远星系发出的脉冲无线电信号。

还详细说明了 NIM Agent ,这一工具借助即时威胁识别与评估,能在极短时段内守护核心设施。

英伟达的快速计算技术有助于气候科学的发展,科学家借助此工具可以更好地监测地球温度变化,也能提前预知各种自然灾祸的发生。

Earth 2平台整合了各种来源的信息,通过模拟技术、人工智能方法以及数据图形化展示,为气候领域的技术体系提供支持。

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