LLaVA(Large Language and Vision Assistant)是一个大型的多模态模型,它的能力包括:
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LLaVA系列多模态大模型总结
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AI这样把NB写在脸上,它在玩一种很新的艺术
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利用AI在独立游戏项目中大干快上
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一天时间,我用AI做了一个恐龙网站
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OpenAI GPT-4o推出原生图像生成功能,这次升级有哪些看点?
机柜、板卡的尺寸规格也有工业标准,以方便不同厂商产品的互联和替换。
OCP(Open Compute Project)组织负责定义数据中心相关的工业标准。
官网:
https://www.opencompute.org
OAM:OCP Accelerator Module
UBB:Universal Base Board
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开放计算的源起,对比标准x86服务器开放计算有哪些特点和创新?
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开放整机柜服务器简史
NV数据中心生态“四大护法”:
NVIDIA的路线图显示,Blackwell代的GB200 NVL72机柜已运行在120kW级别,而即将推出的Vera Rubin NVL72目标机柜功率预计在250-600kW范围,更激进的Rubin Ultra可能达到600kW到接近兆瓦级(900kW)。NVIDIA甚至已开始开发800V DC高压配电架构,目标就是支撑1MW级别的机柜。数据中心配电架构正在向”变电站级别”靠拢。
为了能放下如此高密度的机柜,机房可能不止要改供电和散热系统,估计地板都得铲了重铺,不然都无法承载这么重的机柜。
AI算力负载波动极强,集群启停、模型推理峰值会出现瞬时超大冲击电流,普通继电保护极易误跳闸,必须配套储能削峰、专用智能保护系统,供电冗余设计成本大幅抬升。
NVIDIA研发的”智能功率平滑”(Intelligent Power Smoothing),通过机柜级超级电容储能(比Blackwell代多20倍,约400焦耳/GPU)来削减峰值电流需求达25%,这从侧面印证了供电冲击的巨大压力。
两相液冷(Two-Phase Liquid Cooling):服务器整机完全浸泡在低沸点绝缘氟化液槽中,GPU发热直接让周边液体沸腾汽化,蒸汽在机柜顶部冷凝回流。
拿NVL72举例,其机柜后面的那一排Cable Tray总共包含5184组差分对承载着NVLink高速互联信号。NVL72在富士康等OEM厂商生产良率长期低迷,整机交付后在机房运维困难,可靠性差,在实际部署中容易因线缆松动、损坏导致故障。属于典型“量产难、运维难、稳定性差”的架构。之前一度传言NVL72在OEM厂商的直通率不足50%,即使工厂完成整柜测试,到客户机房后的首次开机成功率也不足50%。
在网络产品领域,Cable Tray架构在20年前就被淘汰了,而正交架构则早早的被大厂作为主流架构。如华为NetEngine 8000 X8。思科更是在2004年的CRS-1产品上就开始使用了正交架构。正交架构因为其相比Cable Tray更高的可靠性在网络产品上得到了充分的验证。
英伟达显然是受够了Cable Tray架构的良率问题带来的麻烦,让其在下一代产品中直接抛弃了NVL72的Cable Tray方案,改为了正交架构。Rubin288让72GPU通过正交互联成NVL72,然后4个NVL72通过后部线缆互联,组成NVL288。
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超节点正交架构:英伟达死守的正交背板架构,为何没人敢抄?

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