thời tiết miền bắc hôm nayTin tức 24h nhanh nhất thời tiết miền bắc hôm nay

Thế giới

Nhận định, soi kèo Bournemouth vs Wolverhampton, 22h00 ngày 22/2: Trái ngược hoàn toàn

字号+ 作者：NEWS 来源：Công nghệ 2025-02-25 01:36:31 我要评论(0)

Phạm Xuân Hải - 22/02/2025 05:25 Ngoại Hạng A thời tiết miền bắc hôm naythời tiết miền bắc hôm nay、、

ậnđịnhsoikèoBournemouthvsWolverhamptonhngàyTráingượchoàntoàthời tiết miền bắc hôm nay Phạm Xuân Hải - 22/02/2025 05:25 Ngoại Hạng Anh

1.本站遵循行业规范，任何转载的稿件都会明确标注作者和来源；2.本站的原创文章，请转载时务必注明文章作者和来源，不尊重原创的行为我们将追究责任；3.作者投稿可能会经我们编辑修改或补充。

网友点评

精彩导读

Nhận định, soi kèo Arema FC vs PSIS Semarang, 15h30 ngày 24/2: Điểm tựa sân nhà

Vụ bắt cóc táo tợn ở Sydney qua lời nhân chứng

Nhạc sĩ Lê Quốc Dũng hiện tại. Ảnh: Nguyễn Văn Chung.

Hiện, nhạc sĩ Lê Quốc Dũng sống một mình tại căn nhà do cha mẹ để lại tại phường Cầu Kho, quận 1. Hàng ngày, em trai qua đưa thức ăn, nước uống cho nhạc sĩ.

Chia sẻ hình ảnh tới thăm đồng nghiệp, nhạc sĩ Nguyễn Văn Chung chia sẻ hiện sức khỏe đàn anh rất yếu. "Anh chị em nghệ sĩ nào biết và từng hợp tác với anh Dũng có thể đến nhà thăm hỏi và động viên tinh thần anh," anh cho biết.

Nhạc sĩ Lê Quốc Dũng sinh năm 1951, trong gia đình có truyền thống âm nhạc. Niềm đam mê âm nhạc của nhạc sĩ bắt nguồn từ những ngày học lỏm cha dạy học trò. Sau đó, ông trở thành nhạc công và bắt đầu công việc sáng tác. Ông là tác giả của nhiều bài hát nổi tiếng như Gánh hàng rong, Bóng biển, Nụ hôn mùa xuân, Tình băng giá, Tuyệt vời khi có em, Vu vơ, Dẫu tình đã xa, Nắng xuân...

(Theo Zing)

" alt="Nhạc sĩ 'Gánh hàng rong' bệnh nặng, sức khỏe yếu" width="90" height="59"/>

Nhạc sĩ 'Gánh hàng rong' bệnh nặng, sức khỏe yếu

Công nghệ ban đầu của A100 được sử dụng để hiển thị đồ hoạ 3D phức tạp trong gaming, nhưng gần đây Nvidia đã tinh chỉnh và định hướng vi xử lý này dành cho các tác vụ máy học và trung tâm dữ liệu. Ảnh: CEO Jensen Huang cùng hệ thống 8 GPU A100

A100 phù hợp với các mô hình máy học đứng sau những công cụ như ChatGPT, Bing AI hay Stable Diffusion. Nó có thể thực hiện đồng thời nhiều phép tính đơn giản, yếu tố quan trọng cho đào tạo và sử dụng các mô hình mạng thần kinh (neural-network).

Các công ty lớn và startup phát triển những phần mềm như chatbot hay chương trình tạo hình ảnh cần hàng trăm, hàng ngàn vi xử lý của Nvidia. Họ cần tự sắm phần cứng hoặc tận dụng sức mạnh chip thông qua điện toán đám mây.

Để huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ lớn, sẽ cần tới hàng trăm vi xử lý đồ hoạ (GPU). Những con chip phải có sức mạnh đủ xử lý hàng terabyte dữ liệu một cách nhanh chóng để nhận dạng mẫu. Tiếp đó, các GPU như A100 có nhiệm vụ sử dụng các thuật toán mô hình để “suy luận”, tạo ra văn bản, các dự đoán hoặc xác định đối tượng bên trong hình ảnh.

Điều này đồng nghĩa nhu cầu đối với A100 là rất lớn. Theo ước tính từ State of AI, hãng chuyên theo dõi các thực thể sử dụng A100 (không bao gồm các nhà cung cấp dịch vụ đám mây), cách đây 1 năm, Stability AI chỉ có 32 chiếc A100, nhưng con số hiện tại đã lên hơn 5.400 GPU. Stability AI là công ty phát triển Stable Diffusion, công cụ tái tạo hình ảnh thu hút nhiều sự chú ý vào mùa thu năm ngoái, hiện đang được định giá hơn 1 tỷ USD.

Bước ngoặt chiến lược kinh doanh

Dù báo cáo doanh thu quý IV cho thấy tổng doanh thu công ty giảm 21%, nhưng giá cổ phiếu vẫn tăng 14%, chủ yếu do tín hiệu tích cực từ mảng kinh doanh chip AI khi doanh số chip trung tâm dữ liệu tăng 11%, lên hơn 3,6 tỷ USD cùng kỳ.

Nvidia là nhà sản xuất chip được hưởng lợi từ xu hướng AI hiện nay. Đến nay, cổ phiếu Nvidia đã tăng 65%, vượt xa chỉ số S&P 500 và các cổ phiếu lĩnh vực bán dẫn khác.

CEO công ty, Jensen Huang, liên tục nhắc tới AI trong buổi báo cáo doanh thu, cho thấy sự bùng nổ của AI sẽ là trọng tâm trong chiến lược của công ty.

“Hoạt động xung quanh cơ sở hạ tầng AI mà chúng tôi xây dựng, đưa Hopper (tên mã của chip thế hệ mới H100) và Ampere (chip A100) vào sử dụng trong mô hình ngôn ngữ lớn đã tăng vọt trong 60 ngày qua”, Huang nói.“Không còn nghi ngờ gì nữa, bất kể kế hoạch ban đầu là gì, định hướng của công ty đã thay đổi mạnh mẽ dựa vào kết quả kinh doanh của 60 hay 90 ngày gần đây”.

Cuộc cạnh tranh mới

Nvidia không phải công ty duy nhất sản xuất GPU cho ứng dụng AI. AMD, Intel hay thậm chí các công ty đám mây như Google và Amazon cũng đang phát triển các vi xử lý được thiết kế riêng cho tác vụ AI.

GPU H100 của Nvidia, ra mắt vào năm 2022, đang trong giai đoạn sản xuất hàng loạt, có giá trên 30.000 USD/chiếc, hứa hẹn sớm soán ngôi người đàn anh A100 được sản xuất từ năm 2020

Tuy nhiên, các công ty kể trên sẽ gặp nhiều thách thức đến từ “ông vua” đương nhiệm. Theo State of AI, đến hết tháng 12 năm ngoái, hơn 21.000 nghiên cứu nguồn mở về AI cho biết họ đang sử dụng phần cứng của Nvidia.

Phần lớn các chuyên gia đã sử dụng con chip V100, được Nvidia ra mắt từ năm 2017. Trong khi đó, A100, với sự tăng trưởng nhanh chóng, đang là phần cứng được sử dụng nhiều thứ ba của hãng, chỉ sau các GPU dành cho game thủ có giá dưới 1.500 USD.

A100 cũng là con chip nằm trong giới hạn xuất khẩu vì lý do quốc phòng. Năm ngoái, Nvidia cho biết chính phủ Mỹ yêu cầu phải có giấy phép đặc biệt nếu công ty này muốn bán A100 và H100 cho Trung Quốc, Hồng Kông và Nga.

Trước đây nhà sản xuất chip này đã phải thực hiện một số điều chỉnh trong sản phẩm dành cho thị trường Trung Quốc nhằm đáp ứng các yêu cầu về hạn chế xuất khẩu của Mỹ.

Hiện con chip có khả năng soán ngôi A100 là H100, người kế nhiệm của nó. A100 được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2020, trong khi đó H100 mới ra mắt vào năm ngoái và đang đi vào giai đoạn sản xuất hàng loạt. Thực tế, Nvidia đã ghi nhận doanh thu từ H100 cao hơn so với A100 dù con chip đời sau này có giá tiền đắt hơn trên mỗi chiếc.

Nvidia cho biết H100 là GPU trung tâm dữ liệu đầu tiên được hãng tối ưu hoá cho tác vụ biến đổi (transformer), một kỹ thuật ngày càng quan trọng trong ứng dụng AI hàng đầu.

Thế Vinh(Theo CNBC)