GPT-5出世,需5万张H100!

GPT-5出世,需5万张H100!全球H100总需求43万张, 英伟达GPU陷短缺风暴 是的,情况似乎是这样。从租赁到自建云服务的顺序大概是:按需租云服务(纯租赁云服务)、预定云服务、托管云服务(购买服务器,与提供商合作托管和管理服务器)、自托管(自己购买和托管服务器))。包括OpenAI、Anthropic、DeepMind、谷歌,以及X.ai在内的所有大型实验室都在进行大型语言模型的训练,而英伟达的H100是无可替代的。就像前边英伟达的高管提到的,H100的GPU所提供的算力,最终要通过各个云计算提供商整合到产业链中去,所以H100的短缺,一方面是GPU生成造成的。主要的问题是 HBM。 阅读详情

OpenAI联合创始人兼职科学家Andrej Karpathy近日发文,阐述了自己对英伟达GPU短缺的看法。

近来,社区广为流传的一张图「我们需要多少张GPU」,引发了众多网友的讨论。

- GPT-4可能在大约10000-25000张A100上进行了训练

- Meta大约21000 A100

- Tesla大约7000 A100

- Stability AI大约5000 A100

- Falcon-40B在384个A100上进行了训练

– Inflection使用了3500和H100,来训练与GPT-3.5能力相当的模型

另外,根据马斯克的说法,GPT-5可能需要30000-50000个H100。

此前,摩根士丹利曾表示GPT-5使用25000个GPU,自2月以来已经开始训练,不过Sam Altman之后澄清了GPT-5尚未进行训。

在这篇名为「Nvidia H100 GPU:供需」文章中,深度剖析了当前科技公司们对GPU的使用情况和需求。

文章推测,小型和大型云提供商的大规模H100集群容量即将耗尽,H100的需求趋势至少会持续到2024年底。

当前,生成式AI爆发仍旧没有放缓,对算力提出了更高的要求。

一些初创公司都在使用英伟达昂贵、且性能极高的H100来训练模型。

马斯克说,GPU在这一点上,比药物更难获得。

OnlyOffice Docker部署踩坑实录:解决Nginx反向代理导致的editor.bin下载失败 本文详细解析了在Docker中部署OnlyOffice时,因Nginx反向代理配置不当导致editor.bin下载失败的常见问题。通过分析问题根源,提供了从Nginx代理配置、Docker网络设置到OnlyOffice容器内部调整的完整解决方案,并分享了实战调试技巧与性能优化建议,帮助用户彻底解决这一部署难题。 阅读详情

相关推荐

华为云Stack的学习(三)

LVS是四层负载均衡,建立在OSI模型的传输层之上,所以效率非常高。NAT模式的转发主要通过修改IP地址(位于OSI模型的第三层网络层)实现转发。DR模式的转发主要通过修改MAC地址(位于OSI模型的第二层数据链路层)实现转发。云服务框架中使用的DR模式。域名解析服务器分为管理侧(OM)和租户侧(Tenant)**DNS-OM:**作为云服务的本地DNS服务器,为云服务提供域名解析服务,并代理公网域名的解析。

Ciyaso的博客 8562

GPT-5出世,需5万张H100!英伟达GPU陷短缺风暴

GPT-5的训练,需要5万张H100加持。全球H100总需求43万张,英伟达GPU已成为各大AI公司开发大模型的首选利器。然而,Sam Altaman自曝GPU很缺,竟不希望太多人用ChatGPT。

A_D_H_E_R_E的博客 3319

ROS2中间件选型指南:FastDDS与CycloneDDS零拷贝机制对比与实战

在机器人开发中,通信中间件是连接分布式节点的核心纽带,其性能直接影响系统的实时性与可靠性。DDS作为ROS2默认的通信标准,通过发布订阅模型和QoS策略,为高频大带宽场景提供了灵活的数据分发能力。并行计算与高性能传输的需求,推动了零拷贝技术的演进——从传统序列化到共享内存乃至指针传递,旨在减少数据复制开销、降低延迟。在激光雷达点云、相机图像等场景下,中间件的选型尤为关键。FastDDS凭借与ROS2的深度集成和丰富文档成为入门首选,而CycloneDDS在低延迟和资源占用上表现更优,借助iceoryx实现了

weixin_28726391的博客 251

OpenAI把微软电网搞崩!GPT-6被曝25年发布,训练刷爆10万张H100

图中清晰标注出:OpenAI早在2022年8月-10月之间开始了GPT-5(代号Arrakis)的训练,2023年4月GPT-4.5(代号Gobi)在训练中。而熟悉电力行业的网友说,一般大型电厂的输出功率将达到2000兆瓦,100兆瓦的负载其实并不大。随后,FeltSteam又爆出了更多的细节,Arrakis据称有125万亿参数,大约是GPT-4的100倍,并在2022年10月完成训练。包括Sam Altman在内的越来越多的AI行业大佬表示,AI的第一性原理,最重要的部分就是能源和智能的转化率的问题。

IT界那些事儿 7968

【编号326】全国地灾数据全国25万多个地质灾害点空间分布数据

全国地质灾害点分布数据涵盖25万多个各类灾害点信息,为灾害防治提供重要依据。通过分析灾害分布规律,可识别高风险区,指导监测预警、应急避险和基础设施建设。多地成功案例(如湖北兴山崩塌避险、重庆长寿滑坡预警、湖南"挪床行动")证明,提前预警和科学防治能有效避免人员伤亡。云南省2024年通过预警体系成功避让31起灾害,保护1342人生命安全。这些实践表明,地质灾害防治需结合科技手段与群防体系,实现早预警、早处置。

千奇百怪无奇不有 1471

AIGC在游戏行业的应用:革新游戏开发与体验

AIGC(人工智能生成内容)技术正在深刻改变游戏行业,从开发到体验全面革新。在游戏开发中,AIGC可用于自动生成关卡、角色和剧情,提升开发效率;在资源制作中,通过AI生成场景、角色模型等,降低成本。

1664

搭建10万张H100GPU集群要注意什么? 看完后,剩下的就是怎么搞定40亿美元了

与使用前端网络相比,这为未来的带宽增加提供了更大的灵活性,因为从 A 栋楼的一个交换机向 B 栋楼的另一个交换机添加更多光纤收发器要容易得多,而对集群的每个机箱进行完整的前端网络 NIC 升级以将其从 100G 升级到 200G 等则要容易得多。与岛内的网络相比,岛之间的网络速度要慢 7 倍。从下面的机架图中可以看出,现在叶交换机位于机架中间,允许每个 GPU 使用 DAC 铜线,而不是每个 GPU 到叶交换机的连接都向上连接到电缆托盘,然后横向穿过 9 个机架连接到专用的轨道优化叶交换机机架。

u011976024的博客 3495

基于高频变压器的隔离式推挽栅极驱动电路

摘要:本文介绍了一种基于高频变压器的隔离式推挽栅极驱动电路,通过变压器实现电气隔离,为功率MOS管提供可靠驱动信号。电路包含输入侧PWM信号处理、变压器磁耦合隔离传输以及副边驱动逻辑等关键部分,利用电阻电容网络控制开关速度并防止误触发。该隔离驱动方案广泛应用于高压开关电源、新能源汽车电机控制器、光伏逆变器和工业变频器等需要高电压隔离及抗干扰能力的电力电子设备中,有效保障系统安全性和可靠性。

qq_37999850的博客 482

万字长文】10 万卡 H100 集群的尽头……

( 包括 1 次迭代的 2.3 个 GPU 天的工作量+从其他 GPU 内存 RDMA 复制模型权重的 1.85 个 GPU 天的工作量)大多数领先的AI实验室都采用了这一技术,但许多小型公司仍坚持使用繁重、缓慢、低效的 checkpointing 技术(因为简单)。通过内存重构实现故障恢复,可为大型训练运行的 MFU 增加多个百分点。资料来源: MetaInfiniband/RoCE 链路故障是最常见的问题之一。

具身机器人和通用AI 2786

第三天:Python基础语法详解

Python代码规范与注释最佳实践 摘要: 本文深度解析Python缩进规则与代码结构的技术规范,包括缩进的底层原理、语法规则和错误处理。详细阐述Python注释系统,涵盖行内注释、文档字符串和类型注释等多种形式,并提供工业级代码组织方案。研究显示,良好的缩进可提升40%的代码识别速度,降低50%的认知负荷。文章还对比了Sphinx、pdoc等主流文档生成工具,给出企业级项目中的注释编写原则和模板建议,帮助开发者构建更可维护的Python代码。

本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地,涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署,兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用,内容兼顾理论与工程实践,为开发者提供系统干货,助力高效提升技术能力。 1011

ansys license许可证问题:Ansys License Manager Release 2024 R1...如何解决?

🏆本文收录于 《全栈 Bug 调优(实战版)》 专栏。专栏聚焦真实项目中的各类疑难 Bug,从成因剖析 → 排查路径 → 解决方案 → 预防优化全链路拆解,形成一套可复用、可沉淀的实战知识体系。无论你是初入职场的开发者,还是负责复杂项目的资深工程师,都可以在这里构建一套属于自己的「问题诊断与性能调优」方法论,助你稳步进阶、放大技术价值 。

**My Coding Family** 5367

深度了解10 万卡 H100 集群有多难搭?

深度解析10 万卡 H100 集群有多难搭

weixin_41805851的博客 3811

基于Simulink和Control System Toolbox的线控转向(Steer-by-Wire)系统设计

通过上述步骤,我们成功设计并实现了基于 Simulink 和 Control System Toolbox 的线控转向(Steer-by-Wire)系统。该系统能够接收来自方向盘的角度指令,经过控制器处理后,驱动转向执行器(如电动机),实现对车辆前轮转向角度的精确控制。通过虚拟场景仿真、硬件在环测试和实车测试,验证了系统的响应速度、控制精度、车辆稳定性和实时性能,并通过参数优化进一步提升了系统的性能。

MHD0815的博客 549

微软英伟达领投2万张H100打造全球最强超算一跃成为OpenAI强劲敌

我不知道集群的成本是多少,但假设H100的MSRP是4万,任何折扣都被其他成本(网络交换机、机架、CPU、存储、冷却、建筑)所平衡,不是到这些资金中是否大约8.8亿是用于制造集群?成立一年多,Inflection开发了最复杂的大型语言模型之一Inflection-1,让人们能够以最简单、自然的方式与Pi进行交互,还能获得快速、相关和有用的信息和建议。在这个基准测试中,Inflection-1是同类中性能最好的基础模型,优于Meta的LLaMA、OpenAI的GPT 3.5和谷歌的PaLM540B。

495

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

重磅曝光!GPT-6 即将登场

GPT-6即将到来,它将是AI发展史上的一个重要分水岭。正如业内人士所言,单纯的模型参数变大已经逼近收益递减的拐点。GPT-6的真正意义,在于它能否通过超级智能体和强大的原生多模态能力,在企业级市场和编程领域实现大反击,重新证明OpenAI“全能型平台”战略的可行性。算力在燃烧,资本在催促,强敌在环伺。这不仅是一次模型迭代,更是OpenAI在AGI前夜的一场没有退路的终极豪赌。4月14日(或接下来的一两周内),悬念即将揭晓。

twelveai的博客 721

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

使用10万张nvidia H100 GPU卡的OpenAI大模型GPT-4 计算集群有多难搭?

在英伟达市值猛涨、各家科技巨头囤芯片的热潮中,我们往往会忽视GPU芯片是如何转变为数据中心算力的。最近,一篇SemiAnalysis的技术文章就深入解读了10万卡H100集群的构建过程。

qq_27815483的博客 5097

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

微软英伟达领投,2万张H100打造全球最强超算!一跃成为OpenAI最强劲敌!

来源 | 新智元作者 | 桃子 好困OpenAI六大劲敌之一Inflection AI,最新融资13亿美元!这家由DeepMind创始人之一创立的人工智能初创公司,从微软、英伟达、和3位亿万富翁(Reid Hoffman、盖茨和Eric Schmidt)获得了融资。Inflection AI发文称,我们正在建立世界上最大的人工智能集群,将由22000张英伟达H100组成。此轮融资后,Inflection最新估值为40亿美元。以15.25亿美元的总融资,成为融资第二大的生成式AI初创公司。

夕小瑶科技说 322

GPT-5出世?OpenAI GPT-5商标已注册

GPT-3.5的参数规模为1750亿,虽然OpenAI没有公布过GPT-4的具体规格,但分析认为,GPT-4拥有16个专家模型,每个MLP专家大约有1110亿个参数,总计1.8万亿参数,是GPT-3.5的10倍规模。如果GPT-5按照这个比例提升,那将突破10万亿参数,有可能成为最大规模的AI大模型,远超其他所有对手。从他们的表现来看,后者的可能性更大。OpenAI的GPT已经成为了业界标杆,升级速度之快让人瞠目,别人追GPT-3.5的时候GPT-4横空出世,差距被拉开了,现在GPT-5就要来了。

haisendashuju的博客 1910
上一篇: 全球 43 亿 IPv4 地址耗尽的四年后,亚马逊:明年,将对所有公共 IPv4 地址收费!
下一篇: Windows 11 安装要求收紧
pythoncainiao221
博客等级 码龄3年 0粉丝 39原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值