天使之路
200亿美元收购成果落地:英伟达Groq机架已全面量产 响应速度快4倍_我的网站

一 | AI(人工智能)芯片龙头英伟达史上最大规模收购的技术实现了商业化。 当地时间8月24日,英伟达宣布,旗下Groq 3 LPX架构已经实现全面量产,该架构通过大幅提升Token(字元)生成速率,扩展了英伟达Vera Rubin NVL72系统的推理性能。

二 | 因为用户需要用最短的时间,最精确的词语,迅速了解产品的定位和卖点。” 这也意味着,英伟达公司史上最大规模收购所获得的技术正式完成商业化落地。去年12月,英伟达以200亿美元拿下了芯片初创公司Groq的核心班底,这也是英伟达迄今为止规模最大的一笔收购交易。

三 | 所以我们会看到类似“50万以内最好的SUV”、“新豪车”、“国民级家轿”等等营销词汇。这场游戏最难得地方在于,越晚发布的车型,选择越少,越需要绞尽脑汁。

四 | 小鹏G7(参数|询价)同样需要这样一个有记忆点,够炸裂,但又不能跟别人重复的自我定位。 今年3月,英伟达宣布推出新的定制芯片Groq 3 LPU,预计其将于第三季度出货,还有装载该芯片的数据中心机架LPX。它的选择是——“全球首款L3级算力AI汽车”。
当下行业量产的辅助驾驶芯片里,似乎只有刚刚上市不久的ET9,搭载了两颗自研的NX9031神玑芯片刚刚达到了2000TOPS门槛。今年5月,黄仁勋在财报电话会上表示,该机架是“为低延迟和高token生成速度而设计的,但其吞吐量很低”,用例并不广泛。
五 |
这个大型SOC采用了40核设计,搭配两颗NPU(神经网络处理器)和两颗ISP(图像信号处理芯片),官方称最大可以运行30B参数的超大模型。30B参数的模型是什么概念呢?您可以简单理解为至少需要两张最新的英伟达5090显卡才能跑得起来。 英伟达正在努力制造Groq芯片并向客户交付,凸显出低延迟推理日益增长的重要性。像Groq这样的低延迟芯片并不会取代GPU,而是专注于模型服务中被称为“解码”阶段的部分。 英伟达高级总监狄翁·哈里斯(Dion Harris)在接受外媒采访时表示,云服务厂商可以针对这种高质量的Token输出收取更高的费用:“他们能够解锁新的商业模式,为那些对延迟极其敏感、且对此有严格服务协议(SLA)需求的最终用户和客户,提供更高溢价的高级服务套餐。单颗算力超700TOPS的图灵AI芯片,小鹏G7的Ultra版车型将会搭载三颗,总算力超过2200TOPS。
六 | 笔者推测其中两颗会用于跑驾驶辅助算法,另外一颗将会和高通骁龙8295P一起为智能座舱提供支持。

七 | 此外,据外媒近日报道,英伟达最大的几家客户已被告知,搭载其AI芯片的服务器价格将上涨超过15%,从明年初出货的系统正式生效,将影响包括搭载旗舰级Vera Rubin和Grace Blackwell芯片在内的服务器系统。
(文章来源:澎湃新闻)。我知道大家听完一头雾水,简单翻译一下,在自动驾驶领域里,VLM通常用于理解驾驶环境,并转化成抽象的规则概念,比如红灯停绿灯行。VLM本身无法执行驾驶行为,一般需要搭配一个额外的端到端模块,把指令转化为操作行为。

八 | 它可以把一些关键信息以动态的方式投射在前方的道路上,并且随着车辆行驶,实时结合道路变化发生改变。
此时AR-HUD的优势就体验出来了,它会在你应该去的岔路标出正确的路线引导,而错误的路口上则会给你画一个红色的叉子。如果你看过2021年的电影《失控玩家》应该还有些印象,当主角Guy带上玩家掉落的眼镜那一刻,周围的世界仿佛叠加了很多提示信息。这套系统的现实方式和HUD倒没什么本质区别,都是通过前风挡玻璃反射仪表台深处的显示器来提供画面。
九 | 但有AR的加持后,它能覆盖的场景会变得更多。
比如可以在主辅路出入口、错位路口、弯道、环岛、岔路口、隧道、上下坡、高架路出入口等多个场景提供清晰的指引,避免走错路;当然也可以在前方施工和事故拥堵等场景下提前通过画面信息告知驾驶员;它还可以跟驾驶安全相结合,对前方的行人、车辆等存在隐患的道路交通参与者进行标记和预警,避免驾驶员分心忽视导致的危险。
十 |
说到天气,经常用HUD的朋友肯定遇到过强光下看不清,弱光下HUD过于明亮的问题。
十一 | 考虑到大部分通勤场景经常会面临早晚逆光以及深夜驾驶,这套AR-HUD提供了1800:1的对比度和12000尼特峰值亮度。官方说法是全天候高清显示,强光看得清,夜晚无光窗。

十二 |
你问我这功能好不好,那肯定是好。但这类功能最怕的就是演示万无一失实际天差地别,大家也可以期待我们后续拿到实车之后带来更真实的体验内容。写在最后很巧合,小鹏G7和特斯拉Model Y的轴距都是2890mm。从预售价格23.58万元来看,也非常巧妙的给出了一种“我比你便宜,还比你大碗”的心理暗示。但在这个价位段,它的竞争对手远不止Model Y这一台车。Current article:http://qmsf.shuaiseduanguanzhui.bond/7sv9/iglis.html
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