AI in Multiple GPUs: Understanding the Host and Device Paradigm
了解 CPU 和 GPU 如何在主机设备范式中交互多 GPU 中的人工智能后：了解主机和设备范式首先出现在《走向数据科学》上。
Parallel Track Transformers: Enabling Fast GPU Inference with Reduced Synchronization
基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 的高效大规模推理仍然是一个基本的系统挑战，经常需要多 GPU 并行性来满足严格的延迟和吞吐量目标。传统的张量并行性会分解跨设备的矩阵运算，但会引入大量的 GPU 间同步，从而导致通信瓶颈和可扩展性下降。我们提出了并行轨道（PT）变压器，这是一种新颖的架构范例，可以重组计算以最小化跨设备依赖性。 PT 实现了高达 16 倍的减少……
Cheapest Cloud GPUs: Where AI Teams Save on Compute
企业级 AMD MI355X 指南，涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。
The HP Omen 17 gaming laptop gets my recommendation - especially at this price
最近 RAM 和 GPU 价格的上涨使得很难找到好的游戏笔记本电脑优惠，但现在在 Best Buy，您可以节省近 1,100 美元购买 HP Omen 17。
GPU Shortages: How the AI Compute Crunch Is Reshaping Infrastructure
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Why GPU Costs Explode as AI Products Scale | Real Drivers Explained
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#490 – State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI
Nathan Lambert 和 Sebastian Raschka 是机器学习研究人员、工程师和教育家。 Nathan 是艾伦人工智能研究所 (Ai2) 的培训后负责人，也是《RLHF 书》的作者。 Sebastian Raschka 是《Build a Large Language Model (From Scratch)》和《Build a Reasoning Model (From Scratch)》的作者。感谢您的聆听 ❤ 查看我们的赞助商：https://lexfridman.com/sponsors/ep490-sc 请参阅下面的时间戳、成绩单，并提供反馈、提交问题、联系 Lex
SoftBank выходит на рынок облачного ПО
Infrinia AI Cloud OS 在 GPU 基础设施之上自动化 Kubernetes 管理和推理服务。
You can buy a new Alienware 16 Aurora gaming laptop for less than a RAM upgrade right now
在 1,000 美元几乎不足以支付 RAM 或 GPU 升级费用的世界里，您可以在戴尔以低于此价格的价格买到优质 Alienware 16 Aurora 游戏笔记本电脑。
AMD MI355X GPU Guide: Use Cases, Benchmarks & Buying Tips
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NVIDIA B200 GPU Guide: Use Cases, Models, Benchmarks & AI Scale
了解 NVIDIA B200 如何通过 Clarifai 为前沿 GenAI 提供支持 - FP4 推理、MoE 模型、基准测试和生产部署。
NVIDIA RTX 6000 Ada Pro GPU Guide: Use Cases, Benchmarks & Buying Tips
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NVIDIA GH200 GPU Guide: Use Cases, Architecture & Buying Tips
探索 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片 — 架构、AI 用例、基准测试以及大规模 LLM、HPC 和企业 AI 的决策指南。
Top 10 Small & Efficient Model APIs for Low‑Cost Inference
了解什么是 GPU 分段、TimeSlicing 和多实例 GPU (MIG) 等技术如何工作，以及 Clarifai 如何自动执行 GPU 共享以高效运行多个 AI 工作负载。
Types of Machine Learning Explained: Supervised, Unsupervised & More
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Vibe Coding Explained: Platforms, Prompts & Best Practices
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No Nvidia, No Problem: How a Chinese AI Firm Quietly Pulled Off a Hardware Power Move
中国的人工智能领域刚刚发生了一些有趣的事情，它并没有伴随着烟火或令人振奋的新闻发布会。相反，它几乎是偶然到达的——这在某种程度上让它更令人印象深刻。中国知名人工智能公司智浦AI表示，它已经完全在华为国产芯片上训练了尖端的图像生成模型。没有 Nvidia GPU。没有西方硬件安全网。只需本地芯片即可完成繁重的工作。仅这一点就让人们停止滚动并问：等等，这是怎么发生的？您可以通过本周早些时候在 InfoWorld 上发布的报告来深入了解技术细节。该模型称为 GLM-Image，[...]
AMD бросает вызов Nvidia, предлагая доступный GPU для локального ИИ
与此同时，还推出了机架式平台——迈向“iota 规模”计算的一步。
