网上看来的消息
也没确认真伪
不知不觉这么多了
难怪手机老是要抢


[ 本帖最后由 yanglei79 于 2025-5-31 16:11 编辑 ]

这里面有个背景新闻
GB200是有问题的，据说是台积电的先进制程有导致什么电子遂穿造成发热严重不能稳定运行工作。
手机芯片发热了降频使用不太影响，算力芯片就是要极致生产力降频就不行了。
所以GB200的出货被不断延迟，出现订单缩减的现象

哪怕你这个是一字之差，但是内容也是全错的

[ 本帖最后由 yanglei79 于 2025-6-1 12:47 编辑 ]

我来做个科普吧，避免有人在这里浑水摸鱼误导网友
这个新闻里关键一句话是华为这个集群的算力是英伟达同类产品的将近两倍
这是某个权威机构认定的，不是黄仁勋吹的，黄顾全自家面子说得已经很保守了

有人会问堆卡不就得了，不好意思英伟达堆不起来，它目前没这个技术也没这个水平
有人说你功耗高，这就呵呵了
根据AI：以训练 1.8T 参数规模的模型为例，DeepSeek-V3 的训练成本为 557.6 万美元，而英伟达 GPT-4 的成本高达 1750 万美元，华为方案的单位算力训练效率提升 217%。英伟达和GPT-4多出来的成本算不算功耗？低下的训练效率不要功耗？

算力从根本上看不是单个芯片的单打独斗，而是集群算力的比拼
所以这个新闻表达的意思：华为昇腾不仅不是在英伟达面前没有竞争力，而是在算力集群方面已经超越英伟达
NVIDIA在AI芯片领域长期以来一直处于领先地位这句话要改改了

[ 本帖最后由 yanglei79 于 2025-6-1 16:55 编辑 ]

再来说说制程，很多人也有误解
现在说的3纳米5纳米7纳米是商业语言不是技术标尺
各个厂商都有自己的5纳米7纳米14纳米等等，比如台积电，比如三星，比如中芯国际，比如可能存在的华为
是不是5纳米就一定比7纳米更好呢？答案是不一定
举例说明：华为麒麟9020（传闻7纳米）与高通骁龙8+ Gen 1（台积电4纳米）性能相当
这里有意思的就来了，7纳米的国产芯片与台积电4纳米芯片水平相当！
就好比小华今年才3年级，但是他与五年级的优等生考五年级的内容成绩差不多
还认为小华这个三年级的孩子真实水平还是三年级么？
所以你们说纠结这个3纳米5纳米7纳米还有意义么？