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据悉，纳斯被火箭管理层认为是联盟的尖端教练之一，假如他决议与猛龙各奔前程，他将成为火箭新帅的首要方针。纳斯与猛龙的合同还剩一个赛季，年薪超越800万美元。
3月19日，A股以存储为代表的半导体厂商相关个股再度走高，算力板块稍显颓势；3月20日，算力板块震动上升，到收盘，海天瑞声、优刻得涨停，润泽科技等个股跟涨。
访谈｜邱晓芬 杨逍
修改｜苏建勋 杨轩
抵挡
一个隐秘的微信群，在上海张江的AI芯片公司人士中口口相传，群名叫“国产芯片抱团取暖群”，进群的有必要是国产芯片公司职工，在这儿，即使是竞争对手，也会交流信息，交换商务资源。
因为英伟达的存在，国产芯片公司的出售，多少都尝过一点耻辱的味道。
李明（化名）是一家国产GPU公司的出售，这一轮AI热潮掀起时，他曾决心满满地去见客户，可来不及问寒问暖，客户开口便是连环诘问：
“你们的东西，和英伟达A100芯片比较，啥间隔？英伟达有NVLink，你们有什么？”（作者注：NVLink是把多个GPU芯片衔接起来，防止GPU的数据搬到CPU核算，以提高核算功率）
目睹用产品和技能感动不了客户，李明的团队开端想办法托关系，找“更有力的人士”去游说，但客户仍是摆摆手，“咱们仍是想用英伟达”。
英伟达A100，826平方毫米的面积上，塞了540亿个晶体管，是翻开AI大模型魔盒的钥匙。
大模型练习，像是在海量数据中“炼丹”，意图是找出数据改变的规则；而用英伟达芯片练习大模型，就比方让几亿个智商200的人来管用，而其它芯片的作用，只等同于找了几千个智商100的人来核算。
据SemiAnalysis发表，华为云CM384根据384颗昇腾芯片构建，经过全互连拓扑架构完成芯片间高效协同，可供给高达300 PFLOPs的密布BF16算力，挨近到达英伟达GB200 NVL72体系的两倍。此外，CM384在内存容量和带宽方面相同占有优势，总内存容量超出英伟达计划3.6倍，内存带宽也到达2.1倍，为大规模AI练习和推理供给了更高效的硬件支撑。
报导剖析称，虽然单颗昇腾芯片功能约为英伟达Blackwell架构GPU的三分之一，但华为经过规模化体系规划，成功完成全体算力跃升，并在超大规模模型练习、实时推理等场景中展示更强竞赛力。SemiAnalysis也指出，华为的工程优势不只体现在芯片层面，更在于体系级的立异，包含网络架构、光学互联和软件优化，使得CM384可以充分发挥集群算力，满意超大规模AI核算需求。
此次华为云CloudMatrix 384的发布，标志着我国在AI核算体系范畴已具有与世界巨子正面竞赛的实力。SemiAnalysis在报导中特别指出，华为的规模化解决计划“领先于英伟达和AMD现在市场上的产品一代”，并以为我国在AI基础设施上的打破将对全球AI工业格式发生深远影响。
