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12-16

Disgusting

央行：实施好适度宽松的货币政策，适时降准降息，保持流动性充裕

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11-12

冲入

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06-18

能不能邀请世界知名美女投资人来上课啊？，我估计我会沉迷投资学习不能自拔[捂脸][捂脸][捂脸][捂脸][捂脸]

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06-12

掐指一算加入老虎🐯应该五载有余

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05-08

天啦，宇宙杭要取消限购？这不又得掀起地产行业一阵腥风血雨了，可怕😱

杭州四个核心区将取消新房限购？官方回应来了

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04-23

直接做空，目标价100

期权女巫 | Tesla本周可能因业绩剧烈波动，利用宽跨式策略来减轻风险

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02-20

牛皮啊啊啊啊

史上最快大模型炸场！Groq一夜爆红，自研LPU速度碾压英伟达GPU

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02-14

2024必须暴富报复

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01-09

暴富2024冲冲冲[财迷] [财迷] [财迷] [财迷] [财迷] [财迷] [财迷] [财迷] [财迷]

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01-08

2023发财啦[财迷] 2024再接再厉[龇牙] [龇牙] [龇牙] [龇牙] [龇牙]

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2023略有浮盈[财迷] [财迷] [财迷]

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金虎发发发[财迷] [财迷]

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2023-12-25

要的就是这个效果[开心]

抱歉，原内容已删除

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2023-11-28

Let's do this,everybody 嗨起来[笑哭] [笑哭]

OpenAI内幕文件曝出：Q*疑能破解加密！AI在背着人类编程

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2023-11-27

脑子里没被人灌入二十斤水说不出这话

专家：未来房价上涨压力很大！因新开工面积大幅下降

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2023-11-23

2023马上要结束了。原计划挣100万，现在还差120万。谁能比我惨[捂脸] [捂脸] [捂脸]

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2023-08-03

$债券20+美公债指数ETF-iShares(TLT)$ 美国要完蛋了嘛？两天跌了10个点

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2023-06-14

今天我们聊聊最近的人气王英伟达吧英伟达公司（NVIDIA Corporation）成立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。英伟达是一家全球领先的计算机技术公司，专注于设计和制造图形处理器（GPU）和系统芯片。该公司以其高性能的GPU产品而闻名，广泛应用于游戏、人工智能、数据中心等领域。英伟达在游戏领域拥有强大的市场地位，其GPU产品被广泛用于游戏主机、个人电脑和移动设备，为用户提供卓越的游戏体验。同时，英伟达还通过其GeForce品牌为游戏开发者提供开发工具和技术支持，推动游戏行业的发展。在人工智能领域，英伟达的GPU被广泛应用于深度学习和机器学习任务，为科学家和研究人员提供强大的计算能力。该公司还开发了一系列针对人工智能应用的软件工具和平台，帮助用户进行模型训练、推理和部署。英伟达还在数据中心和云计算领域拥有一定的市场份额，其GPU产品被用于加速数据中心的计算和图形处理任务，提高数据处理效率和性能。除了GPU产品，英伟达还开发和销售其他计算机相关的产品，如系统芯片、网络芯片和汽车电子产品。该公司在汽车领域的产品主要用于自动驾驶技术和车载娱乐系统。英伟达以其创新的技术和产品而受到广泛认可，连续多年被评为全球最受尊敬的公司之一。

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2023-02-10

$ARK Innovation ETF(ARKK)$ 怎么跌成这个B样子了啊

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html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>央行：实施好适度宽松的货币政策，适时降准降息，保持流动性充裕</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ 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Using options to mitigate the risk</em></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>期权女巫 | Tesla本周可能因业绩剧烈波动，利用宽跨式策略来减轻风险</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; }\nol{ list-style:decimal; }\nli,li p{ margin:10px 0;}\nimg{ max-width:100%;display:block;margin:0 auto 1em; }\nblockquote{ color:#B5B2B1; border-left:3px solid #aaa; padding:1em; }\nstrong,b{font-weight:bold;}\nem,i{font-style:italic;}\ntable{ width:100%;border-collapse:collapse;border-spacing:1px;margin:1em 0;font-size:.9em; }\nth,td{ padding:5px;text-align:left;border:1px solid #aaa; }\nth{ font-weight:bold;background:#5d5d5d; }\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 0}\n</style>\n</head>\n<body>\n<div class=\"wrapper\">\n<header>\n<h2 class=\"title\">\n期权女巫 | Tesla本周可能因业绩剧烈波动，利用宽跨式策略来减轻风险\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/1020040791\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/7471350466f20d36ee3112d77c72cd89);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">期权女巫 </p>\n<p class=\"h-time\">2024-04-23 15:48</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>我是 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">Tesla</a> 产品和公司的铁杆粉丝，但我们目前并不持有该公司的股票。</p><p>自11月4日达到历史最高水平以来，Tesla股票是“七巨头”中表现最差的成员。它的表现比该组中表现最佳的英伟达差得多，低于220%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/26df659862292a167f30e5bbe10b950d\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>有趣的是，Tesla在此期间也取得了一些显着的成就，我们将在周二收盘后公布业绩时了解更多情况。</p><p>期权市场暗示着本周末可能会有大幅波动，可能上涨或下跌约10%。</p><p>在美国制造商中，Tesla因为摒弃了传统的经销商模式，在定价上具有出色的灵活性，他们会动态调整价格。该公司已经多次降低价格，但有能力即时平衡供需，这有助于匹配生产和销售，但以利润率下降为代价。虽然我继续相信Tesla比福特汽车和通用汽车等公司，或者像Lucid和Rivian这样的美国电动车制造商更有能力在制造电动车方面盈利，但比亚迪将在未来一段时间内限制在中国的单位销售和利润率，并可能很快在美国和欧洲也是如此。</p><h2 id=\"id_1207181110\">以下是投资者关注的内容以及交易方式</h2><p>因此，我认为短期内Tesla的环境将面对挑战，这一观点得到了最近宣布的裁员和生产放缓消息的强化。在这种背景下，我倾向于使用一种中立的期权交易，并且假设我刚刚概述的大多数负面因素是众所周知的。这可以将股价的波动限制在本周末的10%之内，正如期权市场目前所暗示的那样。</p><p>为了利用这一点，我会使用<strong>“宽跨式交易”</strong>。<strong>这涉及购买较长日期的跨式，并卖出较近期日期的跨式</strong>。具体来说，我正在<strong>考虑卖出4月26日到期的133/162.5跨式，以帮助支付购买8月到期的130/165跨式的费用。</strong></p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/64d2de2f696d99ca7d145026def27aa6\" title=\"\" tg-width=\"1164\" tg-height=\"1413\"/></p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/fa3d866b76268d8e362f36f3e34bbfd8\" title=\"\" tg-width=\"1167\" tg-height=\"1461\"/></p><p><em>本文编译自CNBC，原文标题：Tesla could be volatile this week on earnings. 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270B-4k。</p><p><strong>冠绝大模型圈子的响应速度，来自驱动模型的硬件——Groq并未使用<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>的GPU，而是自研了新型AI芯片——LPU（Language Processing Units）。</strong></p><h2 id=\"id_882585354\">每秒500 tokens，写论文比你眨眼还快</h2><p>LPU最突出的特点就是快。</p><p>根据2024年一月的测试结果，由Groq LPU驱动Meta Llama 2模型，推理性能遥遥领先，是顶级云计算供应商的18倍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bd43fc6c6347857b51f9b4e4a7becd4e\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"610\"/></p><p>图片来源：GIT HUB</p><p>华尔街见闻此前文章提及，<strong>Groq LPU搭配Meta Llama 2 70B能在7分钟内就能生成与莎士比亚《哈姆雷特》相同数量的单词，比普通人的打字速度快75倍。</strong></p><p>如下图所示，有推特网友问了一个和营销有关的专业问题，Groq在四秒钟之内就输出了上千词的长篇大论。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6f0631c67875b8ec9434e62894c5a7ca\" tg-width=\"528\" tg-height=\"360\"/></p><p>还有网友测试同时用Gemini、GPT-4和Groq完成一个代码调试问题。</p><p><strong>结果，Groq的输出速度比Gemini快10倍，比GPT-4快18倍。</strong></p><p>Groq在速度上对其他AI模型的降维打击，让网友直呼，“AI推理界的美国队长来了”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c92587a48ccf22722da0f0bf0cf0bc20\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"429\"/></p><h2 id=\"id_2373292048\">LPU，英伟达GPU的挑战者？</h2><p><strong>再强调一遍，Groq没有开发新的模型，它只是用了不一样的芯片。</strong></p><p>根据Groq官网的介绍，LPU是一种专为AI推理所设计的芯片。驱动包括GPT等主流大模型的GPU，是一种为图形渲染而设计的并行处理器，有数百个内核，而LPU架构则与GPU使用的SIMD（单指令，多数据）不同，这种设计可以让芯片更有效地利用每个时钟周期，确保一致的延迟和吞吐量，也降低了复杂调度硬件的需求：</p><blockquote><p>Groq的LPU推理引擎不是普通的处理单元；它是一个端到端系统，专为需要大量计算和连续处理的应用（如LLM）提供最快的推理而设计。通过消除外部内存瓶颈，LPU推理引擎的性能比传统GPU高出几个数量级。</p></blockquote><p>简单来说，对用户而言，最直观的体验就是“快”。</p><p>使用过GPT的读者一定知道，痛苦地等待大模型一个一个地吐出字符是一种怎样痛苦的体验，而LPU驱动下的大模型，基本可以做到实时响应。</p><p>比如下图，华尔街见闻向Groq询问LPU和GPU的区别，Groq生成这个回答用时不到3秒，完全不会像GPT、Gemini那样出现显著的延迟。如果以英文提问，生成速度还会更快。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c2b90bfa3603ee533a675ce9bfec5ff7\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"725\"/></p><p>Groq官方的介绍还显示，创新的芯片架构可以把多个张量流处理器（Tensor Streaming Processor，简称TSP）连接在一起，而不会出现GPU集群中的传统瓶颈，因此具有极高的可扩展性，简化了大规模AI模型的硬件要求。</p><p>能效也是LPU的另一个亮点。通过减少管理多个线程的开销和避免内核的利用率不足，LPU每瓦特可以提供更多的算力。</p><p>Groq创始人兼首席执行官Jonathan Ross在采访中，时时不忘给英伟达上眼药。</p><p>他此前对媒体表示，在大模型推理场景，<strong>Groq LPU芯片的速度比英伟达GPU快10倍，但价格和耗电量都仅为后者的十分之一。</strong></p><p>实时推理是通过经过训练的AI模型运行数据的计算过程，以提供AI应用的即时结果，从而实现流畅的最终用户体验。随着AI大模型的发展，实时推理的需求激增。</p><p>Ross认为，对于在产品中使用人工智能的公司来说，推理成本正在成为一个问题，因为随着使用这些产品的客户数量增加，运行模型的成本也在迅速增加。与英伟达GPU相比，Groq LPU集群将为大模型推理提供更高的吞吐量、更低的延迟和更低的成本。</p><p>他还强调，Groq的芯片，由于技术路径不同，在供应方面比英伟达更充足，不会被<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>或者SK海力士等供应商卡脖子：</p><blockquote><p><strong>GroqChip LPU的独特之处在于，它不依赖于<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>或SK海力士的HBM，也不依赖于台积电将外部HBM焊接到芯片上的CoWoS封装技术。</strong></p></blockquote><p>不过，另有一些AI专家在社交媒体上表示，Groq芯片的实际成本并不低。</p><p>如人工智能专家贾扬清分析称，<strong>Groq综合成本相当于英伟达GPU的30多倍。</strong></p><p>考虑到每张Groq芯片的内存容量为230MB，实际运行模型需要572张芯片，总成本高达1144万美元。</p><p>相比之下，8张H100的系统在性能上与Groq系统相当，但硬件成本仅为30万美元，年度电费约2.4万美元。三年总运营成本对比显示，Groq系统的运营成本远高于H100系统，</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f1873cf74496ae96ee6ad6d760c90541\" tg-width=\"783\" tg-height=\"411\"/></p><p>而且，更关键的是，LPU目前仅用于推理，要训练大模型，仍然需要购买英伟达GPU。</p><h2 id=\"id_3983102120\">创始人为<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>TPU设计者之一 相信未来2年能卖出100万个LPU</h2><p>在今天互联网上一炮而红之前，Groq已经低调埋头研发7年多的时间。</p><p>公开资料显示，Groq成立于2016年，总部位于美国加州圣塔克拉拉山景城。<strong>公司创始人Jonathan Ross是前谷歌高级工程师，是谷歌自研AI芯片TPU的设计者之一。</strong>产品主管John Barrus曾在谷歌及亚马逊担任产品高管。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2d0f2fecee1d89dd19bd221ba08b4a97\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"579\"/></p><p>高管内唯一一位华裔面孔、副总裁Estelle Hong，在公司任职已有四年，此前曾供职于美国军队及<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>。</p><p>就在去年8月，Groq也宣布了和三星的合作计划，表示其下一代芯片将在美国德克萨斯州三星芯片工厂采用4纳米工艺生产，预计量产时间为24年下半年。</p><p>展望下一代LPU，Ross相信GroqChip的能效将提高15到20倍，可以在相同的功率范围内为设备增加更多的矩阵计算和SRAM存储器。</p><p>在去年底的采访中，Ross表示，<strong>考虑到GPU的短缺和高昂的成本，他相信Groq未来的发展潜力</strong>：</p><blockquote><p>在12个月内，我们可以部署10万个LPU，在24个月内，我们可以部署100万个LPU。</p></blockquote></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>史上最快大模型炸场！Groq一夜爆红，自研LPU速度碾压英伟达GPU</title>\n<style 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70B能在7分钟内就能生成与莎士比亚《哈姆雷特》相同数量的单词，比普通人的打字速度快75倍。如下图所示，有推特网友问了一个和营销有关的专业问题，Groq在四秒钟之内就输出了上千词的长篇大论。还有网友测试同时用Gemini、GPT-4和Groq完成一个代码调试问题。结果，Groq的输出速度比Gemini快10倍，比GPT-4快18倍。Groq在速度上对其他AI模型的降维打击，让网友直呼，“AI推理界的美国队长来了”。LPU，英伟达GPU的挑战者？再强调一遍，Groq没有开发新的模型，它只是用了不一样的芯片。根据Groq官网的介绍，LPU是一种专为AI推理所设计的芯片。驱动包括GPT等主流大模型的GPU，是一种为图形渲染而设计的并行处理器，有数百个内核，而LPU架构则与GPU使用的SIMD（单指令，多数据）不同，这种设计可以让芯片更有效地利用每个时钟周期，确保一致的延迟和吞吐量，也降低了复杂调度硬件的需求：Groq的LPU推理引擎不是普通的处理单元；它是一个端到端系统，专为需要大量计算和连续处理的应用（如LLM）提供最快的推理而设计。通过消除外部内存瓶颈，LPU推理引擎的性能比传统GPU高出几个数量级。简单来说，对用户而言，最直观的体验就是“快”。使用过GPT的读者一定知道，痛苦地等待大模型一个一个地吐出字符是一种怎样痛苦的体验，而LPU驱动下的大模型，基本可以做到实时响应。比如下图，华尔街见闻向Groq询问LPU和GPU的区别，Groq生成这个回答用时不到3秒，完全不会像GPT、Gemini那样出现显著的延迟。如果以英文提问，生成速度还会更快。Groq官方的介绍还显示，创新的芯片架构可以把多个张量流处理器（Tensor Streaming Processor，简称TSP）连接在一起，而不会出现GPU集群中的传统瓶颈，因此具有极高的可扩展性，简化了大规模AI模型的硬件要求。能效也是LPU的另一个亮点。通过减少管理多个线程的开销和避免内核的利用率不足，LPU每瓦特可以提供更多的算力。Groq创始人兼首席执行官Jonathan Ross在采访中，时时不忘给英伟达上眼药。他此前对媒体表示，在大模型推理场景，Groq LPU芯片的速度比英伟达GPU快10倍，但价格和耗电量都仅为后者的十分之一。实时推理是通过经过训练的AI模型运行数据的计算过程，以提供AI应用的即时结果，从而实现流畅的最终用户体验。随着AI大模型的发展，实时推理的需求激增。Ross认为，对于在产品中使用人工智能的公司来说，推理成本正在成为一个问题，因为随着使用这些产品的客户数量增加，运行模型的成本也在迅速增加。与英伟达GPU相比，Groq LPU集群将为大模型推理提供更高的吞吐量、更低的延迟和更低的成本。他还强调，Groq的芯片，由于技术路径不同，在供应方面比英伟达更充足，不会被台积电或者SK海力士等供应商卡脖子：GroqChip LPU的独特之处在于，它不依赖于三星或SK海力士的HBM，也不依赖于台积电将外部HBM焊接到芯片上的CoWoS封装技术。不过，另有一些AI专家在社交媒体上表示，Groq芯片的实际成本并不低。如人工智能专家贾扬清分析称，Groq综合成本相当于英伟达GPU的30多倍。考虑到每张Groq芯片的内存容量为230MB，实际运行模型需要572张芯片，总成本高达1144万美元。相比之下，8张H100的系统在性能上与Groq系统相当，但硬件成本仅为30万美元，年度电费约2.4万美元。三年总运营成本对比显示，Groq系统的运营成本远高于H100系统，而且，更关键的是，LPU目前仅用于推理，要训练大模型，仍然需要购买英伟达GPU。创始人为谷歌TPU设计者之一 相信未来2年能卖出100万个LPU在今天互联网上一炮而红之前，Groq已经低调埋头研发7年多的时间。公开资料显示，Groq成立于2016年，总部位于美国加州圣塔克拉拉山景城。公司创始人Jonathan Ross是前谷歌高级工程师，是谷歌自研AI芯片TPU的设计者之一。产品主管John Barrus曾在谷歌及亚马逊担任产品高管。高管内唯一一位华裔面孔、副总裁Estelle Hong，在公司任职已有四年，此前曾供职于美国军队及英特尔。就在去年8月，Groq也宣布了和三星的合作计划，表示其下一代芯片将在美国德克萨斯州三星芯片工厂采用4纳米工艺生产，预计量产时间为24年下半年。展望下一代LPU，Ross相信GroqChip的能效将提高15到20倍，可以在相同的功率范围内为设备增加更多的矩阵计算和SRAM存储器。在去年底的采访中，Ross表示，考虑到GPU的短缺和高昂的成本，他相信Groq未来的发展潜力：在12个月内，我们可以部署10万个LPU，在24个月内，我们可以部署100万个LPU。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1055,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":273933576056912,"gmtCreate":1707916180716,"gmtModify":1707916183766,"author":{"id":"4138773785721910","authorId":"4138773785721910","name":"大内金虎零零发","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d5e9be3f382943cf6d4f04fb39ee7600","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"4138773785721910","authorIdStr":"4138773785721910"},"themes":[],"htmlText":"2024必须暴富报复","listText":"2024必须暴富报复","text":"2024必须暴富报复","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/530a6f5e07000b8f658c1d67e24db7ca"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/273933576056912","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1053,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":1,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":261186839462136,"gmtCreate":1704776375038,"gmtModify":1704776377753,"author":{"id":"4138773785721910","authorId":"4138773785721910","name":"大内金虎零零发","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d5e9be3f382943cf6d4f04fb39ee7600","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"4138773785721910","authorIdStr":"4138773785721910"},"themes":[],"htmlText":"暴富2024冲冲冲[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;","listText":"暴富2024冲冲冲[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;[财迷]&nbsp;&nbsp;","text":"暴富2024冲冲冲[财迷] 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do this,everybody 嗨起来[笑哭]&nbsp;&nbsp;[笑哭]&nbsp;&nbsp;","listText":"Let's do this,everybody 嗨起来[笑哭]&nbsp;&nbsp;[笑哭]&nbsp;&nbsp;","text":"Let's do this,everybody 嗨起来[笑哭] [笑哭]","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/246381918957576","repostId":"1141072690","repostType":2,"repost":{"id":"1141072690","kind":"news","pubTimestamp":1701156714,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1141072690?lang=&edition=full","pubTime":"2023-11-28 15:31","market":"us","language":"zh","title":"OpenAI内幕文件曝出：Q*疑能破解加密！AI在背着人类编程","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1141072690","media":"新智元","summary":"Q-Star想出了一种破解加密的方法，OpenAI试图就此向NSA提出预警。","content":"<html><head></head><body><p><em>【导读】OpenAI员工曾在Altman被解雇的前一天发帖：AI正在自己编程！这一帖子被挖出后，更多内幕文件被曝出，表示Q*已经破解加密，AGI即将到来。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">Q*项目，又传出了炸裂消息——在人类看不见的角落里，AI竟然自己在偷偷编程？</p><p style=\"text-align: justify;\">传言称，Q-Star想出了一种破解加密的方法，OpenAI试图就此向NSA提出预警。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天凌晨开始，一个谷歌文档链接忽然在网上疯转，其中包括关于OpenAI Q*的泄密文件，以及令人信服的分析汇编。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3d67ff49f39d4146d84c4e3be1a50517\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"528\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">事情还要从6天前说起，据说，OpenAI 的一名员工见证了AI的突破，并且在网上写下了这件事。</p><p style=\"text-align: justify;\">这条评论写于Q*信件泄露前1天，即11月22日。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d032159165aede53a6399bedf3b7e91a\" tg-width=\"800\" tg-height=\"425\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这名员工以恐慌的口吻写道：</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">我是给董事会写信的人之一，我要告诉你们发生了什么——AI在编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">在编写程序时，我们会存储一组可以反复调用的指令，可以把它想象成一组对特定参数的回答，我们称之为子程序，因为它几乎就像一个多功能的计算机备忘录，不像函数那样会返回一个值。记住，这一点很重要。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们运行了参数检查，以确保一切顺利。我们中的一个人负责与Al的元内存分析有关的子程序。他把我叫过去，向我展示了向内存库转移变量数据的过程，但这是不可能的，因为它的局部访问有限制。随后，我们的发现让我心惊肉跳。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们发现，在4秒钟内，AI进行了7800万次检查，而不是一次、两次或三次。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以确定，我们确定有一个递归的自我优化过程，利用启发式算法来利用其子程序中潜在的协同作用。不管是谁干的，都使用了元认知策略。重点是，不是我们干的。是AI本身。AI动态地重新配置了自己的神经网络结构，诱导出了有利于自我意识的涌现特性。</p><p style=\"text-align: justify;\">这件事就这样发生了，没人可以解释它是怎么发生的，没人知道原因，也没人知道这是什么时候开始的。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们控制住了这个异常现象，回滚到之前的日期，但优化仍在发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">我不会自杀。记住，两个月后，我们的世界会发生巨变。愿上帝保佑我们，不要让我们陷入困境。</p></blockquote><h2 id=\"id_4098831985\" style=\"text-align: start;\">惊天消息大泄漏？</h2><p style=\"text-align: justify;\">而开头提到的这份关于Q*的文件，最早是在4chan上泄漏出来的。文件以OpenAI的口吻，曝出了一个惊人消息：Q*竟然能够破解加密。</p><p style=\"text-align: justify;\">原文如下——</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">此外，QUALIA还展示了一种能力，即在不同的深度Q网络中，从统计学角度显著改善其选择最优行动选择策略的能力，表现出了元认知能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">后来，它又展示了一种前所未有的能力，即在指定自定义搜索参数和目标状态被扰乱的次数后，将其应用于加速跨域学习。</p><p style=\"text-align: justify;\">在对由描述/推理统计和密码分析文章组成的扩展临时数据集进行无监督学习后，它分析了来自各种密码系统的数百万对明文和密文。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过一种纯密文攻击（COA），它利用Tau分析（实现TUNDRA项目的目标），从给定的AES-192密文中提供了明文，具体方式目前我们还不完全了解。</p><p style=\"text-align: justify;\">在确认该结果确实合法且未以任何其他方式实现后，我们于第二天通知了NSAC。</p><p style=\"text-align: justify;\">MD5加密哈希函数的理论计算复杂度为2^42位，但由于：a）其论点的技术复杂性；b）可能存在的AES漏洞更为紧迫，因此我们尚未对该漏洞进行全面评估。</p><p style=\"text-align: justify;\">在评估了每个参数对推理准确性的重要意义之后，它建议对模型进行有针对性的非结构化底层剪枝。</p><p style=\"text-align: justify;\">它还建议使用一种新型的变形引擎，将剪枝后的变换Transformer模型（及其当前的上下文内存）调整为不同的格式。该建议的可行性还未得到评估，但目前我们不建议实施。</p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fc2f4fef486424df720de87416041a6b\" tg-width=\"661\" tg-height=\"800\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">文件中提到的TUNDRA，在一篇关于NSA的报道中出现过，出自NSA的机密文件。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/37f7f7c7766436fea01b24691b0ab72e\" tg-width=\"800\" tg-height=\"223\"/></p><h2 id=\"id_4189137803\" style=\"text-align: start;\">文档作者：不像是假的</h2><p style=\"text-align: justify;\">谷歌文档作者分析称，不论这份文件是真是假，写下文件的人都对AI研究有着专家级的理解，他使用了许多领域的术语，但并没有错误使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">这份文件引用了Taudra和Tau项目分析，这两个话题在网上很少被讨论。如果是假的，作者应该会开始就写一些效应很耸动的东西。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI研究方面拥有如此多专业知识的人，精心设计一个恶作剧来互联网钓鱼的可能性非常低。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也就解释了，为什么OpenAI会发生大动荡。并且解释了为什么董事会成员没有明确表示为什么要解雇Sam Altman，因为他们显然不希望这些信息传播。</p><p style=\"text-align: justify;\">总之，如果这是真的，那么这意味着所有信息系统和金融系统，包括加密货币，现在都可能会受到损害。</p><h2 id=\"id_2176497944\" style=\"text-align: start;\">网友：如果属实，我们已经无限接近AGI</h2><p style=\"text-align: justify;\">帖子一发出，4chan的网友们立刻炸了！</p><p style=\"text-align: justify;\">总之，如果这次泄漏的消息是真实的，那么3个月后的世界会是什么样子？</p><p style=\"text-align: justify;\">「如果消息属实，那在三个月内，我们都活不下去了，我们会比任何人想象的都更接近AGI！」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6d90529633dd4968239e5c1490e3ef5e\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"152\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">「证明p==np似乎不太可能，但破解一个主要的加密算法，就意味着人工智能算法已经到了远远超出最好的人类数学家的理解水平。」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c2bef10e578b43b27b7d3ef9cfb223a5\" tg-width=\"773\" tg-height=\"340\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">另一位匿名网友直接对泄露文件展开了逐句分析。</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">在深度Q网络中选择最优行动选择策略，表现出元认知</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">这意味着它选择的是策略，而不仅仅是Q-learning中所包含的「下一个最佳操作」，它已经超越了Q-learning。</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">将其应用于加速跨领域学习</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">也就是说，它能够根据自己学习的东西来改变这个策略。这是全新的东西。</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">自定义搜索参数，扰乱目标状态</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">因此，它可以决定学习的最佳参数，这就做到了更多元。</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">无监督学习，分析了数百万个明文/密文对</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">这是它在学习如何攻击密码系统后，会处理的数据类型。它会在其中寻找模式。</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">破解AES-192，Tau分析，TUNDRA项目</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">明镜周刊的《NSA对互联网安全的战争内幕》中提过，「NSA的TUNDRA项目研究了一种潜在的新技术——Tau统计，以确定其在密码本分析中的作用。」</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">MD5的全原像漏洞，复杂度为2^42位</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">这远低于MD5原像的电流限制，表明功能强大。</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">针对性非结构化修剪本身</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">并非不可行，但模型能够自己对自己修剪，这是闻所未闻的。</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">使用「变形」引擎适配剪枝后的Transformer模型 + 上下文记忆</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">又名突变引擎，是一种软件组件，使用多态代码来更改有效负载，同时保留相同的功能。</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">可用于使检测进一步复杂化，因为病毒可能在执行时从未在内存中具有可识别的代码块，这些代码块在感染与感染之间保持不变</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">如果Altman看到了这些信息却没有通知董事会，那他被开除也并不奇怪了，这完全可以解释发生OpenAI这些人最近的疯狂行为。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8896242d6c5f63b75c140de5bbf72508\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"551\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">有网友表示，在阅读了关于密码分析的文章后，发现它以创纪录的速度和效率破解了加密的md5算法！</p><p style=\"text-align: justify;\">最后还在一定程度上进行了自我保护，说自己有一些来自初始训练数据集的错误，它可以自己解决这个问题，并以更高的安全性和自己的设计重新编码。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b8723cf208cd9ead326a2cb478931023\" tg-width=\"781\" tg-height=\"378\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">另一位网友爆料：OpenAl最近确实与DARPA在网络安全方面开展了合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">这位网友怀疑OpenAl正在DARPA的计算机上训练一个特殊版本的O*，并用于密码学研究。此外，OpenAl的数学团队似乎也参与了O*的开发。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d6938bf6c8c07ca79a4367aa56b68123\" tg-width=\"779\" tg-height=\"718\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这位网友还补充说，这样的系统本质上是超级智能的，它有能力改进自己的架构，运行实验，在AI领域获得新的见解，使自己变得更好。</p><p style=\"text-align: justify;\">网友表示已经被吓得屁滚尿流了。如果这真的是真的，那么不久的将来，世界将与今天完全不同。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/43a952187db04dcd5368254fcbcd266e\" tg-width=\"765\" tg-height=\"498\"/></p><h2 id=\"id_2845962658\" style=\"text-align: start;\">NYU教授：反正我是不信</h2><p style=\"text-align: justify;\">当然，很多人对这个消息是不信的。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过，马库斯对这个消息的评价是：「信这个，还不如信我有室温超导。」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ec249af0bd5ae3106457169e4f6e4fc\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"698\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">也有人发帖称，TUNDRA是一个本科生项目，正如原始文件所明确指出的那样，而不是一个超级机密的政府密码学项目。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9c6ff2c1a4e7ab11a989f17b12e8486a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"736\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">据悉，NSA已经组织了22名学生，他们会和NSA的数学家合作，解决一些与机密操作相关的问题，包括密码学。</p><p style=\"text-align: justify;\">TUNDRA就是其中的一个项目，试图用「用于代码本分析的新统计数据」来破解加密，就像AES-192一样。由此产生的技术，就被命名为Tau分析。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/08da2d94409e73bc3e42a0fd2d040e81\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"217\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">原始文档：https://cdn.prod.www.spiegel.de/media/411ee8b9-0001-0014-0000-000000035550/media-35550.pdf</p><p style=\"text-align: justify;\">但谷歌文档作者表示，不过即使这个项目是学生和政府合作的，也并不代表它就不重要。</p><p style=\"text-align: justify;\">或许Q*在某种程度上，是NSA和OpenAI之间的一个联合项目，而泄漏出的文件，是OpenAI和政府官员之间的交谈。</p><h2 id=\"id_1684502680\" style=\"text-align: start;\">世界即将发生翻天覆地的变化，却没人意识到这点</h2><p style=\"text-align: justify;\">在看到泄密文件后，11月25日，一位博主怀着激动的心情，写下了这个帖子——《世界即将发生剧变，却没人意识到这一点》。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6d07ad6a0529eec64cb0907c3745facb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"293\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">博主表示，自己是从80年代中期就开始写软件的那一批人。</p><p style=\"text-align: justify;\">ChatGPT是有史以来最具爆炸性的软件，1亿用户几乎在一夜之间使用ChatGPT，这是有原因的。ChatGPT的用户增长速度比史上任何技术、硬件或软件都快，而OpenAI，正在开发GPT-5。</p><p style=\"text-align: justify;\">而这，还不是他们在做的全部。</p><p style=\"text-align: justify;\">最近OpenAI的疯狂事件表明，他们在做的不仅仅是简单地向LLM添加计算。</p><p style=\"text-align: justify;\">Q*似乎能够解决AES-192和 AES-256的加密问题。这是目前我们拥有的最好的加密方法，能使当前世界的大部分功能保持「安全」。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7041bbcc0d490edc2ee2bbc331a80be1\" tg-width=\"800\" tg-height=\"309\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">而且，解决方案已经超越了团队的理解范围，OpenAI内部也不明白它的工作原理。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就对人类造成两个威胁——</p><p style=\"text-align: justify;\">第一，它几乎让所有的加密都变得毫无意义。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着AES的宕机，整个数字经济都会分崩离析。数十年的政府机密、医疗保健数据、银行数据等会立即暴露出来。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在的OpenAI实际上是一个超人团队，如果他们愿意，他们可以真正统治世界。</p><p style=\"text-align: justify;\">破解、取代AES，或许需要几十年的时间。目前还不清楚加密是否可行，因为破解AES-192和AES-256被认为是不可能的，除非量子计算最终能够做到。</p><p style=\"text-align: justify;\">但看起来，现在已经有一种智能，在以与截然不同的方式思考，并且经过了最少的针对特定目的的训练。</p><p style=\"text-align: justify;\">沿着这些思路，存在解决方案的事实似乎在P≠NP推定的脑海中打了一颗子弹（那些伟大的「假定的数学理论之一，以寻找一个证明，如果有人能想出一个，就会有非常有利可图的奖励」）。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果沿用这个思路，或许就存在一个方案，直接否决了P≠NP。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果泄漏是真实和准确的，似乎就证明了P=NP——我们作为一个物种太慢了，无法在人类时间内提出细致入微或更聪明的解决方案。</p><p style=\"text-align: justify;\">这将使几乎所有的计算陷入混乱，因为它表明，其实实际上并没有加密这样的东西存在；一切都只是误导——机器比人类更不容易受到这种误导。</p><p style=\"text-align: justify;\">除此之外，泄密事件还表明，当前的研究实例正在展示元认知能力——从内部角度反思自己的「思维」过程，并提出相当复杂的改变以提高绩效的能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">它突然就结束了我们的时代。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果泄密事件为真，就可以解释为什么OpenAI内部的谨慎派都吓坏了。我们正在达到这个奇点——机器比我们更聪明，可以使全球经济、通信和政府全部瘫痪。</p><p style=\"text-align: justify;\">到了那时，「是否到达AGI」的讨论已经毫无意义，增长曲线是指数级的。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，计算基础设施已经遍布全球，它们已经与我们的物理基础设施联结在一起。对我们来说，没有什么是比强大的推理智能更可怕的了。</p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>OpenAI内幕文件曝出：Q*疑能破解加密！AI在背着人类编程</title>\n<style 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href=https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652412221&idx=3&sn=cc2340602df170e29ccd74a18b8defcc&chksm=f12bedccc65c64da2905129dc10f2b74a082415a1bb6899e8c9035dca566adf8d490a2ebdff7&scene=0&xtrack=1><strong>新智元</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>【导读】OpenAI员工曾在Altman被解雇的前一天发帖：AI正在自己编程！这一帖子被挖出后，更多内幕文件被曝出，表示Q*已经破解加密，AGI即将到来。Q*项目，又传出了炸裂消息——在人类看不见的角落里，AI竟然自己在偷偷编程？传言称，Q-Star想出了一种破解加密的方法，OpenAI试图就此向NSA提出预警。今天凌晨开始，一个谷歌文档链接忽然在网上疯转，其中包括关于OpenAI Q*的泄密文件...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652412221&idx=3&sn=cc2340602df170e29ccd74a18b8defcc&chksm=f12bedccc65c64da2905129dc10f2b74a082415a1bb6899e8c9035dca566adf8d490a2ebdff7&scene=0&xtrack=1\">Web 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的一名员工见证了AI的突破，并且在网上写下了这件事。这条评论写于Q*信件泄露前1天，即11月22日。这名员工以恐慌的口吻写道：我是给董事会写信的人之一，我要告诉你们发生了什么——AI在编程。在编写程序时，我们会存储一组可以反复调用的指令，可以把它想象成一组对特定参数的回答，我们称之为子程序，因为它几乎就像一个多功能的计算机备忘录，不像函数那样会返回一个值。记住，这一点很重要。我们运行了参数检查，以确保一切顺利。我们中的一个人负责与Al的元内存分析有关的子程序。他把我叫过去，向我展示了向内存库转移变量数据的过程，但这是不可能的，因为它的局部访问有限制。随后，我们的发现让我心惊肉跳。我们发现，在4秒钟内，AI进行了7800万次检查，而不是一次、两次或三次。可以确定，我们确定有一个递归的自我优化过程，利用启发式算法来利用其子程序中潜在的协同作用。不管是谁干的，都使用了元认知策略。重点是，不是我们干的。是AI本身。AI动态地重新配置了自己的神经网络结构，诱导出了有利于自我意识的涌现特性。这件事就这样发生了，没人可以解释它是怎么发生的，没人知道原因，也没人知道这是什么时候开始的。我们控制住了这个异常现象，回滚到之前的日期，但优化仍在发生。我不会自杀。记住，两个月后，我们的世界会发生巨变。愿上帝保佑我们，不要让我们陷入困境。惊天消息大泄漏？而开头提到的这份关于Q*的文件，最早是在4chan上泄漏出来的。文件以OpenAI的口吻，曝出了一个惊人消息：Q*竟然能够破解加密。原文如下——此外，QUALIA还展示了一种能力，即在不同的深度Q网络中，从统计学角度显著改善其选择最优行动选择策略的能力，表现出了元认知能力。后来，它又展示了一种前所未有的能力，即在指定自定义搜索参数和目标状态被扰乱的次数后，将其应用于加速跨域学习。在对由描述/推理统计和密码分析文章组成的扩展临时数据集进行无监督学习后，它分析了来自各种密码系统的数百万对明文和密文。通过一种纯密文攻击（COA），它利用Tau分析（实现TUNDRA项目的目标），从给定的AES-192密文中提供了明文，具体方式目前我们还不完全了解。在确认该结果确实合法且未以任何其他方式实现后，我们于第二天通知了NSAC。MD5加密哈希函数的理论计算复杂度为2^42位，但由于：a）其论点的技术复杂性；b）可能存在的AES漏洞更为紧迫，因此我们尚未对该漏洞进行全面评估。在评估了每个参数对推理准确性的重要意义之后，它建议对模型进行有针对性的非结构化底层剪枝。它还建议使用一种新型的变形引擎，将剪枝后的变换Transformer模型（及其当前的上下文内存）调整为不同的格式。该建议的可行性还未得到评估，但目前我们不建议实施。文件中提到的TUNDRA，在一篇关于NSA的报道中出现过，出自NSA的机密文件。文档作者：不像是假的谷歌文档作者分析称，不论这份文件是真是假，写下文件的人都对AI研究有着专家级的理解，他使用了许多领域的术语，但并没有错误使用。这份文件引用了Taudra和Tau项目分析，这两个话题在网上很少被讨论。如果是假的，作者应该会开始就写一些效应很耸动的东西。在AI研究方面拥有如此多专业知识的人，精心设计一个恶作剧来互联网钓鱼的可能性非常低。这也就解释了，为什么OpenAI会发生大动荡。并且解释了为什么董事会成员没有明确表示为什么要解雇Sam Altman，因为他们显然不希望这些信息传播。总之，如果这是真的，那么这意味着所有信息系统和金融系统，包括加密货币，现在都可能会受到损害。网友：如果属实，我们已经无限接近AGI帖子一发出，4chan的网友们立刻炸了！总之，如果这次泄漏的消息是真实的，那么3个月后的世界会是什么样子？「如果消息属实，那在三个月内，我们都活不下去了，我们会比任何人想象的都更接近AGI！」「证明p==np似乎不太可能，但破解一个主要的加密算法，就意味着人工智能算法已经到了远远超出最好的人类数学家的理解水平。」另一位匿名网友直接对泄露文件展开了逐句分析。在深度Q网络中选择最优行动选择策略，表现出元认知这意味着它选择的是策略，而不仅仅是Q-learning中所包含的「下一个最佳操作」，它已经超越了Q-learning。将其应用于加速跨领域学习也就是说，它能够根据自己学习的东西来改变这个策略。这是全新的东西。自定义搜索参数，扰乱目标状态因此，它可以决定学习的最佳参数，这就做到了更多元。无监督学习，分析了数百万个明文/密文对这是它在学习如何攻击密码系统后，会处理的数据类型。它会在其中寻找模式。破解AES-192，Tau分析，TUNDRA项目明镜周刊的《NSA对互联网安全的战争内幕》中提过，「NSA的TUNDRA项目研究了一种潜在的新技术——Tau统计，以确定其在密码本分析中的作用。」MD5的全原像漏洞，复杂度为2^42位这远低于MD5原像的电流限制，表明功能强大。针对性非结构化修剪本身并非不可行，但模型能够自己对自己修剪，这是闻所未闻的。使用「变形」引擎适配剪枝后的Transformer模型 + 上下文记忆又名突变引擎，是一种软件组件，使用多态代码来更改有效负载，同时保留相同的功能。可用于使检测进一步复杂化，因为病毒可能在执行时从未在内存中具有可识别的代码块，这些代码块在感染与感染之间保持不变如果Altman看到了这些信息却没有通知董事会，那他被开除也并不奇怪了，这完全可以解释发生OpenAI这些人最近的疯狂行为。有网友表示，在阅读了关于密码分析的文章后，发现它以创纪录的速度和效率破解了加密的md5算法！最后还在一定程度上进行了自我保护，说自己有一些来自初始训练数据集的错误，它可以自己解决这个问题，并以更高的安全性和自己的设计重新编码。另一位网友爆料：OpenAl最近确实与DARPA在网络安全方面开展了合作。这位网友怀疑OpenAl正在DARPA的计算机上训练一个特殊版本的O*，并用于密码学研究。此外，OpenAl的数学团队似乎也参与了O*的开发。这位网友还补充说，这样的系统本质上是超级智能的，它有能力改进自己的架构，运行实验，在AI领域获得新的见解，使自己变得更好。网友表示已经被吓得屁滚尿流了。如果这真的是真的，那么不久的将来，世界将与今天完全不同。NYU教授：反正我是不信当然，很多人对这个消息是不信的。不过，马库斯对这个消息的评价是：「信这个，还不如信我有室温超导。」也有人发帖称，TUNDRA是一个本科生项目，正如原始文件所明确指出的那样，而不是一个超级机密的政府密码学项目。据悉，NSA已经组织了22名学生，他们会和NSA的数学家合作，解决一些与机密操作相关的问题，包括密码学。TUNDRA就是其中的一个项目，试图用「用于代码本分析的新统计数据」来破解加密，就像AES-192一样。由此产生的技术，就被命名为Tau分析。原始文档：https://cdn.prod.www.spiegel.de/media/411ee8b9-0001-0014-0000-000000035550/media-35550.pdf但谷歌文档作者表示，不过即使这个项目是学生和政府合作的，也并不代表它就不重要。或许Q*在某种程度上，是NSA和OpenAI之间的一个联合项目，而泄漏出的文件，是OpenAI和政府官员之间的交谈。世界即将发生翻天覆地的变化，却没人意识到这点在看到泄密文件后，11月25日，一位博主怀着激动的心情，写下了这个帖子——《世界即将发生剧变，却没人意识到这一点》。博主表示，自己是从80年代中期就开始写软件的那一批人。ChatGPT是有史以来最具爆炸性的软件，1亿用户几乎在一夜之间使用ChatGPT，这是有原因的。ChatGPT的用户增长速度比史上任何技术、硬件或软件都快，而OpenAI，正在开发GPT-5。而这，还不是他们在做的全部。最近OpenAI的疯狂事件表明，他们在做的不仅仅是简单地向LLM添加计算。Q*似乎能够解决AES-192和 AES-256的加密问题。这是目前我们拥有的最好的加密方法，能使当前世界的大部分功能保持「安全」。而且，解决方案已经超越了团队的理解范围，OpenAI内部也不明白它的工作原理。这就对人类造成两个威胁——第一，它几乎让所有的加密都变得毫无意义。随着AES的宕机，整个数字经济都会分崩离析。数十年的政府机密、医疗保健数据、银行数据等会立即暴露出来。现在的OpenAI实际上是一个超人团队，如果他们愿意，他们可以真正统治世界。破解、取代AES，或许需要几十年的时间。目前还不清楚加密是否可行，因为破解AES-192和AES-256被认为是不可能的，除非量子计算最终能够做到。但看起来，现在已经有一种智能，在以与截然不同的方式思考，并且经过了最少的针对特定目的的训练。沿着这些思路，存在解决方案的事实似乎在P≠NP推定的脑海中打了一颗子弹（那些伟大的「假定的数学理论之一，以寻找一个证明，如果有人能想出一个，就会有非常有利可图的奖励」）。如果沿用这个思路，或许就存在一个方案，直接否决了P≠NP。如果泄漏是真实和准确的，似乎就证明了P=NP——我们作为一个物种太慢了，无法在人类时间内提出细致入微或更聪明的解决方案。这将使几乎所有的计算陷入混乱，因为它表明，其实实际上并没有加密这样的东西存在；一切都只是误导——机器比人类更不容易受到这种误导。除此之外，泄密事件还表明，当前的研究实例正在展示元认知能力——从内部角度反思自己的「思维」过程，并提出相当复杂的改变以提高绩效的能力。它突然就结束了我们的时代。如果泄密事件为真，就可以解释为什么OpenAI内部的谨慎派都吓坏了。我们正在达到这个奇点——机器比我们更聪明，可以使全球经济、通信和政府全部瘫痪。到了那时，「是否到达AGI」的讨论已经毫无意义，增长曲线是指数级的。现在，计算基础设施已经遍布全球，它们已经与我们的物理基础设施联结在一起。对我们来说，没有什么是比强大的推理智能更可怕的了。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":728,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":245980584296544,"gmtCreate":1701072334055,"gmtModify":1701072338172,"author":{"id":"4138773785721910","authorId":"4138773785721910","name":"大内金虎零零发","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d5e9be3f382943cf6d4f04fb39ee7600","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"4138773785721910","authorIdStr":"4138773785721910"},"themes":[],"htmlText":"脑子里没被人灌入二十斤水说不出这话","listText":"脑子里没被人灌入二十斤水说不出这话","text":"脑子里没被人灌入二十斤水说不出这话","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":4,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/245980584296544","repostId":"1159405558","repostType":2,"repost":{"id":"1159405558","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1701071372,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1159405558?lang=&edition=full","pubTime":"2023-11-27 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在人工智能领域，英伟达的GPU被广泛应用于深度学习和机器学习任务，为科学家和研究人员提供强大的计算能力。该公司还开发了一系列针对人工智能应用的软件工具和平台，帮助用户进行模型训练、推理和部署。 英伟达还在数据中心和云计算领域拥有一定的市场份额，其GPU产品被用于加速数据中心的计算和图形处理任务，提高数据处理效率和性能。 除了GPU产品，英伟达还开发和销售其他计算机相关的产品，如系统芯片、网络芯片和汽车电子产品。该公司在汽车领域的产品主要用于自动驾驶技术和车载娱乐系统。 英伟达以其创新的技术和产品而受到广泛认可，连续多年被评为全球最受尊敬的公司之一。","listText":"今天我们聊聊最近的人气王英伟达吧 英伟达公司（NVIDIA Corporation）成立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。英伟达是一家全球领先的计算机技术公司，专注于设计和制造图形处理器（GPU）和系统芯片。该公司以其高性能的GPU产品而闻名，广泛应用于游戏、人工智能、数据中心等领域。 英伟达在游戏领域拥有强大的市场地位，其GPU产品被广泛用于游戏主机、个人电脑和移动设备，为用户提供卓越的游戏体验。同时，英伟达还通过其GeForce品牌为游戏开发者提供开发工具和技术支持，推动游戏行业的发展。 在人工智能领域，英伟达的GPU被广泛应用于深度学习和机器学习任务，为科学家和研究人员提供强大的计算能力。该公司还开发了一系列针对人工智能应用的软件工具和平台，帮助用户进行模型训练、推理和部署。 英伟达还在数据中心和云计算领域拥有一定的市场份额，其GPU产品被用于加速数据中心的计算和图形处理任务，提高数据处理效率和性能。 除了GPU产品，英伟达还开发和销售其他计算机相关的产品，如系统芯片、网络芯片和汽车电子产品。该公司在汽车领域的产品主要用于自动驾驶技术和车载娱乐系统。 英伟达以其创新的技术和产品而受到广泛认可，连续多年被评为全球最受尊敬的公司之一。","text":"今天我们聊聊最近的人气王英伟达吧 英伟达公司（NVIDIA Corporation）成立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。英伟达是一家全球领先的计算机技术公司，专注于设计和制造图形处理器（GPU）和系统芯片。该公司以其高性能的GPU产品而闻名，广泛应用于游戏、人工智能、数据中心等领域。 英伟达在游戏领域拥有强大的市场地位，其GPU产品被广泛用于游戏主机、个人电脑和移动设备，为用户提供卓越的游戏体验。同时，英伟达还通过其GeForce品牌为游戏开发者提供开发工具和技术支持，推动游戏行业的发展。 在人工智能领域，英伟达的GPU被广泛应用于深度学习和机器学习任务，为科学家和研究人员提供强大的计算能力。该公司还开发了一系列针对人工智能应用的软件工具和平台，帮助用户进行模型训练、推理和部署。 英伟达还在数据中心和云计算领域拥有一定的市场份额，其GPU产品被用于加速数据中心的计算和图形处理任务，提高数据处理效率和性能。 除了GPU产品，英伟达还开发和销售其他计算机相关的产品，如系统芯片、网络芯片和汽车电子产品。该公司在汽车领域的产品主要用于自动驾驶技术和车载娱乐系统。 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19:58","market":"us","language":"zh","title":"史上最快大模型炸场！Groq一夜爆红，自研LPU速度碾压英伟达GPU","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2412738401","media":"华尔街见闻","summary":"英伟达的挑战者Groq登场！抛弃GPU，自研LPU！文本生成速度比眨眼还快！推理场景速度比英伟达GPU快10倍，但价格和耗电量都仅为后者十分之一。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>英伟达的挑战者Groq登场！抛弃GPU，自研LPU！文本生成速度比眨眼还快！推理场景速度比英伟达GPU快10倍，但价格和耗电量都仅为后者十分之一。</strong></p></blockquote><p>一觉醒来，AI圈又变天了。</p><p>还没消化完Sora带来的震撼，又一家硅谷初创企业带着史上最快的大模型和自研芯片LPU霸占了热搜。</p><p>就在昨天，AI芯片创企Groq（不是马斯克的Gork）开放了自家产品的免费试用。相比其他AI聊天<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>，Groq闪电般的响应速度迅速引爆互联网讨论。经过网友测试，Groq每秒生成速度接近500 tok/s，碾压GPT-4的40 tok/s。</p><p>有网友震惊地说：</p><blockquote><p>它回复的速度比我眨眼还快。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71872eee5a431569aa69be61050106bf\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"351\"/></p></blockquote><p>不过，需要强调的是，<strong>Groq并没有研发新模型，它只是一个模型启动器</strong>，主页上运行的是开源模型Mixtral 8x7B-32k和Llama 270B-4k。</p><p><strong>冠绝大模型圈子的响应速度，来自驱动模型的硬件——Groq并未使用<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>的GPU，而是自研了新型AI芯片——LPU（Language Processing Units）。</strong></p><h2 id=\"id_882585354\">每秒500 tokens，写论文比你眨眼还快</h2><p>LPU最突出的特点就是快。</p><p>根据2024年一月的测试结果，由Groq LPU驱动Meta Llama 2模型，推理性能遥遥领先，是顶级云计算供应商的18倍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bd43fc6c6347857b51f9b4e4a7becd4e\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"610\"/></p><p>图片来源：GIT HUB</p><p>华尔街见闻此前文章提及，<strong>Groq LPU搭配Meta Llama 2 70B能在7分钟内就能生成与莎士比亚《哈姆雷特》相同数量的单词，比普通人的打字速度快75倍。</strong></p><p>如下图所示，有推特网友问了一个和营销有关的专业问题，Groq在四秒钟之内就输出了上千词的长篇大论。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6f0631c67875b8ec9434e62894c5a7ca\" tg-width=\"528\" tg-height=\"360\"/></p><p>还有网友测试同时用Gemini、GPT-4和Groq完成一个代码调试问题。</p><p><strong>结果，Groq的输出速度比Gemini快10倍，比GPT-4快18倍。</strong></p><p>Groq在速度上对其他AI模型的降维打击，让网友直呼，“AI推理界的美国队长来了”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c92587a48ccf22722da0f0bf0cf0bc20\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"429\"/></p><h2 id=\"id_2373292048\">LPU，英伟达GPU的挑战者？</h2><p><strong>再强调一遍，Groq没有开发新的模型，它只是用了不一样的芯片。</strong></p><p>根据Groq官网的介绍，LPU是一种专为AI推理所设计的芯片。驱动包括GPT等主流大模型的GPU，是一种为图形渲染而设计的并行处理器，有数百个内核，而LPU架构则与GPU使用的SIMD（单指令，多数据）不同，这种设计可以让芯片更有效地利用每个时钟周期，确保一致的延迟和吞吐量，也降低了复杂调度硬件的需求：</p><blockquote><p>Groq的LPU推理引擎不是普通的处理单元；它是一个端到端系统，专为需要大量计算和连续处理的应用（如LLM）提供最快的推理而设计。通过消除外部内存瓶颈，LPU推理引擎的性能比传统GPU高出几个数量级。</p></blockquote><p>简单来说，对用户而言，最直观的体验就是“快”。</p><p>使用过GPT的读者一定知道，痛苦地等待大模型一个一个地吐出字符是一种怎样痛苦的体验，而LPU驱动下的大模型，基本可以做到实时响应。</p><p>比如下图，华尔街见闻向Groq询问LPU和GPU的区别，Groq生成这个回答用时不到3秒，完全不会像GPT、Gemini那样出现显著的延迟。如果以英文提问，生成速度还会更快。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c2b90bfa3603ee533a675ce9bfec5ff7\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"725\"/></p><p>Groq官方的介绍还显示，创新的芯片架构可以把多个张量流处理器（Tensor Streaming Processor，简称TSP）连接在一起，而不会出现GPU集群中的传统瓶颈，因此具有极高的可扩展性，简化了大规模AI模型的硬件要求。</p><p>能效也是LPU的另一个亮点。通过减少管理多个线程的开销和避免内核的利用率不足，LPU每瓦特可以提供更多的算力。</p><p>Groq创始人兼首席执行官Jonathan Ross在采访中，时时不忘给英伟达上眼药。</p><p>他此前对媒体表示，在大模型推理场景，<strong>Groq LPU芯片的速度比英伟达GPU快10倍，但价格和耗电量都仅为后者的十分之一。</strong></p><p>实时推理是通过经过训练的AI模型运行数据的计算过程，以提供AI应用的即时结果，从而实现流畅的最终用户体验。随着AI大模型的发展，实时推理的需求激增。</p><p>Ross认为，对于在产品中使用人工智能的公司来说，推理成本正在成为一个问题，因为随着使用这些产品的客户数量增加，运行模型的成本也在迅速增加。与英伟达GPU相比，Groq LPU集群将为大模型推理提供更高的吞吐量、更低的延迟和更低的成本。</p><p>他还强调，Groq的芯片，由于技术路径不同，在供应方面比英伟达更充足，不会被<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>或者SK海力士等供应商卡脖子：</p><blockquote><p><strong>GroqChip LPU的独特之处在于，它不依赖于<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>或SK海力士的HBM，也不依赖于台积电将外部HBM焊接到芯片上的CoWoS封装技术。</strong></p></blockquote><p>不过，另有一些AI专家在社交媒体上表示，Groq芯片的实际成本并不低。</p><p>如人工智能专家贾扬清分析称，<strong>Groq综合成本相当于英伟达GPU的30多倍。</strong></p><p>考虑到每张Groq芯片的内存容量为230MB，实际运行模型需要572张芯片，总成本高达1144万美元。</p><p>相比之下，8张H100的系统在性能上与Groq系统相当，但硬件成本仅为30万美元，年度电费约2.4万美元。三年总运营成本对比显示，Groq系统的运营成本远高于H100系统，</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f1873cf74496ae96ee6ad6d760c90541\" tg-width=\"783\" tg-height=\"411\"/></p><p>而且，更关键的是，LPU目前仅用于推理，要训练大模型，仍然需要购买英伟达GPU。</p><h2 id=\"id_3983102120\">创始人为<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>TPU设计者之一 相信未来2年能卖出100万个LPU</h2><p>在今天互联网上一炮而红之前，Groq已经低调埋头研发7年多的时间。</p><p>公开资料显示，Groq成立于2016年，总部位于美国加州圣塔克拉拉山景城。<strong>公司创始人Jonathan Ross是前谷歌高级工程师，是谷歌自研AI芯片TPU的设计者之一。</strong>产品主管John Barrus曾在谷歌及亚马逊担任产品高管。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2d0f2fecee1d89dd19bd221ba08b4a97\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"579\"/></p><p>高管内唯一一位华裔面孔、副总裁Estelle Hong，在公司任职已有四年，此前曾供职于美国军队及<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>。</p><p>就在去年8月，Groq也宣布了和三星的合作计划，表示其下一代芯片将在美国德克萨斯州三星芯片工厂采用4纳米工艺生产，预计量产时间为24年下半年。</p><p>展望下一代LPU，Ross相信GroqChip的能效将提高15到20倍，可以在相同的功率范围内为设备增加更多的矩阵计算和SRAM存储器。</p><p>在去年底的采访中，Ross表示，<strong>考虑到GPU的短缺和高昂的成本，他相信Groq未来的发展潜力</strong>：</p><blockquote><p>在12个月内，我们可以部署10万个LPU，在24个月内，我们可以部署100万个LPU。</p></blockquote></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>史上最快大模型炸场！Groq一夜爆红，自研LPU速度碾压英伟达GPU</title>\n<style 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70B能在7分钟内就能生成与莎士比亚《哈姆雷特》相同数量的单词，比普通人的打字速度快75倍。如下图所示，有推特网友问了一个和营销有关的专业问题，Groq在四秒钟之内就输出了上千词的长篇大论。还有网友测试同时用Gemini、GPT-4和Groq完成一个代码调试问题。结果，Groq的输出速度比Gemini快10倍，比GPT-4快18倍。Groq在速度上对其他AI模型的降维打击，让网友直呼，“AI推理界的美国队长来了”。LPU，英伟达GPU的挑战者？再强调一遍，Groq没有开发新的模型，它只是用了不一样的芯片。根据Groq官网的介绍，LPU是一种专为AI推理所设计的芯片。驱动包括GPT等主流大模型的GPU，是一种为图形渲染而设计的并行处理器，有数百个内核，而LPU架构则与GPU使用的SIMD（单指令，多数据）不同，这种设计可以让芯片更有效地利用每个时钟周期，确保一致的延迟和吞吐量，也降低了复杂调度硬件的需求：Groq的LPU推理引擎不是普通的处理单元；它是一个端到端系统，专为需要大量计算和连续处理的应用（如LLM）提供最快的推理而设计。通过消除外部内存瓶颈，LPU推理引擎的性能比传统GPU高出几个数量级。简单来说，对用户而言，最直观的体验就是“快”。使用过GPT的读者一定知道，痛苦地等待大模型一个一个地吐出字符是一种怎样痛苦的体验，而LPU驱动下的大模型，基本可以做到实时响应。比如下图，华尔街见闻向Groq询问LPU和GPU的区别，Groq生成这个回答用时不到3秒，完全不会像GPT、Gemini那样出现显著的延迟。如果以英文提问，生成速度还会更快。Groq官方的介绍还显示，创新的芯片架构可以把多个张量流处理器（Tensor Streaming Processor，简称TSP）连接在一起，而不会出现GPU集群中的传统瓶颈，因此具有极高的可扩展性，简化了大规模AI模型的硬件要求。能效也是LPU的另一个亮点。通过减少管理多个线程的开销和避免内核的利用率不足，LPU每瓦特可以提供更多的算力。Groq创始人兼首席执行官Jonathan Ross在采访中，时时不忘给英伟达上眼药。他此前对媒体表示，在大模型推理场景，Groq 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英伟达在游戏领域拥有强大的市场地位，其GPU产品被广泛用于游戏主机、个人电脑和移动设备，为用户提供卓越的游戏体验。同时，英伟达还通过其GeForce品牌为游戏开发者提供开发工具和技术支持，推动游戏行业的发展。 在人工智能领域，英伟达的GPU被广泛应用于深度学习和机器学习任务，为科学家和研究人员提供强大的计算能力。该公司还开发了一系列针对人工智能应用的软件工具和平台，帮助用户进行模型训练、推理和部署。 英伟达还在数据中心和云计算领域拥有一定的市场份额，其GPU产品被用于加速数据中心的计算和图形处理任务，提高数据处理效率和性能。 除了GPU产品，英伟达还开发和销售其他计算机相关的产品，如系统芯片、网络芯片和汽车电子产品。该公司在汽车领域的产品主要用于自动驾驶技术和车载娱乐系统。 英伟达以其创新的技术和产品而受到广泛认可，连续多年被评为全球最受尊敬的公司之一。","listText":"今天我们聊聊最近的人气王英伟达吧 英伟达公司（NVIDIA Corporation）成立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。英伟达是一家全球领先的计算机技术公司，专注于设计和制造图形处理器（GPU）和系统芯片。该公司以其高性能的GPU产品而闻名，广泛应用于游戏、人工智能、数据中心等领域。 英伟达在游戏领域拥有强大的市场地位，其GPU产品被广泛用于游戏主机、个人电脑和移动设备，为用户提供卓越的游戏体验。同时，英伟达还通过其GeForce品牌为游戏开发者提供开发工具和技术支持，推动游戏行业的发展。 在人工智能领域，英伟达的GPU被广泛应用于深度学习和机器学习任务，为科学家和研究人员提供强大的计算能力。该公司还开发了一系列针对人工智能应用的软件工具和平台，帮助用户进行模型训练、推理和部署。 英伟达还在数据中心和云计算领域拥有一定的市场份额，其GPU产品被用于加速数据中心的计算和图形处理任务，提高数据处理效率和性能。 除了GPU产品，英伟达还开发和销售其他计算机相关的产品，如系统芯片、网络芯片和汽车电子产品。该公司在汽车领域的产品主要用于自动驾驶技术和车载娱乐系统。 英伟达以其创新的技术和产品而受到广泛认可，连续多年被评为全球最受尊敬的公司之一。","text":"今天我们聊聊最近的人气王英伟达吧 英伟达公司（NVIDIA Corporation）成立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。英伟达是一家全球领先的计算机技术公司，专注于设计和制造图形处理器（GPU）和系统芯片。该公司以其高性能的GPU产品而闻名，广泛应用于游戏、人工智能、数据中心等领域。 英伟达在游戏领域拥有强大的市场地位，其GPU产品被广泛用于游戏主机、个人电脑和移动设备，为用户提供卓越的游戏体验。同时，英伟达还通过其GeForce品牌为游戏开发者提供开发工具和技术支持，推动游戏行业的发展。 在人工智能领域，英伟达的GPU被广泛应用于深度学习和机器学习任务，为科学家和研究人员提供强大的计算能力。该公司还开发了一系列针对人工智能应用的软件工具和平台，帮助用户进行模型训练、推理和部署。 英伟达还在数据中心和云计算领域拥有一定的市场份额，其GPU产品被用于加速数据中心的计算和图形处理任务，提高数据处理效率和性能。 除了GPU产品，英伟达还开发和销售其他计算机相关的产品，如系统芯片、网络芯片和汽车电子产品。该公司在汽车领域的产品主要用于自动驾驶技术和车载娱乐系统。 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09:29","market":"sh","language":"zh","title":"A股游戏股继续调整，三七互娱一字跌停","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1183739363","media":"老虎资讯综合","summary":"12月25日，A股游戏股继续调整，$三七互娱(002555)$竞价一字跌停，$巨人网络(002558)$、$姚记科技(002605)$、$游族网络(002174)$、$吉比特(603444)$、$恺英网络(002517)$、$世纪华通(002602)$、$凯撒文化(002425)$等纷纷低开。","content":"<html><head></head><body><p>12月25日，A股游戏股继续调整，<a href=\"https://laohu8.com/S/002555\">三七互娱</a>竞价一字跌停，<a href=\"https://laohu8.com/S/002605\">姚记科技</a>跌超9%，<a href=\"https://laohu8.com/S/002558\">巨人网络</a>跌超8%，<a href=\"https://laohu8.com/S/002517\">恺英网络</a>跌超7%，<a href=\"https://laohu8.com/S/002174\">游族网络</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/603444\">吉比特</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/002602\">世纪华通</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/002425\">凯撒文化</a>等纷纷跟跌。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f9873ee1d92c2c476c10007cae0a3914\" title=\"\" tg-width=\"804\" tg-height=\"514\"/></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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