MLCommons 近日公布了 MLPerf Storage v2.0 基准测试结果，这是针对 AI 训练和推理工作负载下存储系统性能的最新评估。新版基准引入了更大规模的数据集和更真实的 AI 场景，包括 GPT-3 风格模型的训练与推理。结果显示，NVIDIA DGX SuperPOD 等顶级系统在读写吞吐量上表现出色，最高达数十 TB/s，同时延迟显著优化。多家厂商如 Pure Storage、DDN 和 NetApp 提交了结果，推动存储技术在 AI 时代的进步。本次测试强调了 NVMe-oF 和高性能网络的重要性，为 AI 基础设施选型提供宝贵参考。（128字）
MLCommons近日公布了MLPerf Training v5.1基准测试结果，这是AI训练性能评估的最新一轮提交。NVIDIA继续领跑多数工作负载，凭借H100和H200 GPU集群刷新多项记录。新引入的Llama 70B FP8和Stable Diffusion XL基准凸显了FP8量化与扩散模型训练的进步。Intel和AMD等厂商也提交了优化结果，展示了多供应商竞争格局。此次结果覆盖9大工作负载，包括BERT、DLRM、GPT-J 6B等，系统规模从单节点扩展至数千GPU，反映了 hyperscaler级训练能力。性能提升显著，推动AI基础设施标准化。（128字）
NVIDIA Blackwell GB200 AI芯片供不应求，订单积压超过500亿美元，云厂商如微软、谷歌、亚马逊竞相预订。股价持续上涨，业内聚焦AI算力短缺对行业发展的瓶颈影响。本文深度剖析这一现象背后的原因与前景。
NVIDIA确认Blackwell GB200 AI芯片进入量产阶段，性能较前代提升30倍，数据中心订单供不应求。该芯片针对AI训练与推理优化，助力解决算力短缺问题。股价随之上涨，X科技圈热议供应链影响，互动量超8k。
英特尔正大力扩充团队，专注于GPU开发，并将围绕客户需求制定策略。此举标志着英特尔正式进军由NVIDIA主导的GPU市场。在AI计算需求爆炸式增长的背景下，英特尔希望凭借其制造优势和客户导向策略，抢占份额。过去英特尔通过Xe架构和Gaudi加速器积累经验，此次努力或将重塑半导体竞争格局。
SGLang 快速集成 NVIDIA 最新发布的 Nemotron 3 Nano 模型，该模型采用混合 Transformer-Mamba 架构与 MoE 设计，总参数 30B、激活参数仅 3.6B，支持 1M 上下文长度。在 NVFP4 精度下，通过 Quantization-Aware Distillation (QAD) 技术保持高准确率，同时在 B200 上实现比 FP8-H100 高 4 倍的吞吐量。模型在编码、科学推理、数学和指令跟随等基准上领先，适用于构建企业级 AI 代理。SGLang 提供即插即用支持，开发者可轻松部署于 RTX Pro 6000、H100 等 GPU。（128 字）
NVIDIA最新Blackwell B200 AI芯片订单火爆，企业争相抢购导致交付延至2025年。此消息引发市场热议，凸显AI算力需求井喷下的硬件瓶颈，NVIDIA股价短期波动。业内分析称，这反映出AI基础设施建设的紧迫性与全球供应链压力。
NVIDIA最新Blackwell B200 AI芯片订单火爆，供不应求导致交付推迟至2025年。企业巨头争相抢购，引发供应链热议，NVIDIA股价短期波动。该事件凸显AI算力需求井喷与硬件瓶颈，影响整个行业生态。（98字）
NVIDIA正式推出Blackwell GPU平台，AI训练速度提升4倍，首发订单已爆满。财报发布后，X平台股价讨论热度飙升，凸显高端AI硬件在全球AI竞赛中的关键支撑作用。该平台将进一步加速大模型训练，推动行业进入新纪元。
NVIDIA与Meta近日宣布合作开发一台AI超级计算机，旨在推动大规模AI模型的训练和开发。这一合作不仅标志着两大科技巨头在AI领域的深度协作，也被视为AI技术发展的重要里程碑。
