bethash DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！
本文目录一览：
- 1、AMD也生产显卡,但为什么在AI领域与英伟达存在这么大的差距?它还有机会...
- 2、惠后17.89万起售,已接入DeepSeek模型这车值吗
- 3、英伟达股价的大跌仅仅是因为DeepSeek吗?
- 4、MoneyPrinterPlus:AI自动短视频生成工具-微软云配置详解
- 5、在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma
AMD也生产显卡,但为什么在AI领域与英伟达存在这么大的差距?它还有机会...
1、在刚刚过去的2024财年，AMD营收达到创纪录的258亿美元，但同比增幅仅14%。然而，穿透这一数字，我们可以看到AI相关业务的爆发：数据中心收入同比大涨94%，其中GPU销售额就超过50亿美元，而CEO苏姿丰的预期只有20亿美元左右。Ryzen AI芯片所在的客户端业务营收也达到了70亿美元，同比增幅52%。
2、在AI热潮中，AMD与英伟达（NASDAQ：NVDA）之间的竞争愈发激烈。尽管AMD在过去的12个月中表现不俗，但与英伟达的差距明显。英伟达的H100数据中心芯片因其强大的性能，已成为AI应用的首选，背后CUDA平台的优化能力为其提供了竞争优势。
3、显卡性能在不同工作场景下表现各异。AIGC领域，N卡如RTX 4070表现出色，领先于A卡旗舰RX 7900 XTX。在建模渲染方面，渲染环节对显卡性能要求较高，N卡如RTX 4070在多个渲染引擎基准测试中保持领先。视频创作中，视频剪辑对显卡要求不高，RTX 4060足以满足需求。
4、在AI和深度学习等专业领域，NVIDIA显卡凭借CUDA和Tensor核心提供了强大的计算加速性能。而AMD显卡在游戏开发、虚拟现实等特定专业领域拥有广泛的应用基础。
5、AMD是英伟达在GPU领域的主要竞争对手之一。AMD的RX系列显卡在游戏性能上一直与英伟达的GTX和RTX系列显卡相抗衡。AMD的显卡在性价比方面往往更具优势，对于一些预算有限的消费者来说，AMD显卡是一个很好的选择。此外，AMD也在不断提升其显卡在高性能计算和AI领域的能力，以扩大市场份额。
6、中国AI芯片与英伟达相比，在算力、生态构建、市场占有率以及生产工艺方面还存在一定的差距。首先，从算力角度来看，英伟达的AI芯片，如H100、A100等，单卡算力非常强大，可以达到1P（PetaFLOPS，千万亿次浮点运算）甚至更高。
惠后17.89万起售,已接入DeepSeek模型这车值吗
但值得肯定的是，岚图知音在响应市场需求方面有敏锐的嗅觉，且在驾驶操控和纯电续航等方面都有扎实的表现，希望这一次接入DeepSeek大模型以后，它的座舱智能化有符合预期的表现，否则单凭“2000元抵20000元”购车优惠恐怕很难影响消费者购买决策。
英伟达股价的大跌仅仅是因为DeepSeek吗?
浪潮信息作为全球AI服务器的头部厂商，为DeepSeek北京亦庄智算中心提供了AI服务器集群，并配备了英伟达H800芯片及自研的管理平台。每日互动在数据智能服务领域是龙头企业，为DeepSeek提供了海量用户行为语料数据等支持。拓尔思与DeepSeek联合开发了金融舆情大模型，在金融领域有深度合作。
浙江东方通过旗下杭州东方嘉富基金参与了DeepSeek的天使轮投资。华金资本则是通过华金领越基金间接参与了DeepSeek的Pre-A轮融资。每日互动作为幻方量化的二股东，间接成为DeepSeek的股东。浪潮信息为DeepSeek北京亦庄智算中心提供了AI服务器集群及英伟达H800芯片等技术支持。
DeepSeek核心合作的上市公司主要包括浪潮信息、中科曙光、拓尔思、科大讯飞、金山办公等。浪潮信息作为DeepSeek的重要合作伙伴，为其提供AI服务器集群，并配备了英伟达H800和自研的AIStation管理平台，助力DeepSeek在算力方面得到强有力的支持。
MoneyPrinterPlus:AI自动短视频生成工具-微软云配置详解
MoneyPrinterPlus是一个AI自动短视频生成工具，借助Azure提供的语音服务，可以实现语音合成和语音识别功能。如果你想要使用Azure语音服务，首先需要在Azure官网上注册账号，然后创建语音服务，并记住密钥和region。
在生成视频过程中，MoneyPrinterPlus 需要进行语音合成和语音识别。为此，我们利用腾讯云提供的服务。配置过程涉及获取访问密钥和开通语音服务。获取腾讯云访问密钥 首先，登录腾讯云官网，搜索“访问密钥”，进入访问密钥控制台，创建新密钥以获取 APPID、SecretID 和 SecretKey。
MoneyPrinterPlus 是一款自动化短视频生成工具，旨在通过 AI 技术简化短视频创作过程。配置 MoneyPrinterPlus 以充分发挥其功能，需要遵循一系列步骤，确保集成所需的云服务与资源。首先，访问 MoneyPrinterPlus 的开源代码库，获取工具的最新代码和文档。
近期，程序员Fuji Coders创新性地开发了一个名为Money Printer的全自动化短视频生成工具，它通过AI技术实现一键式视频制作。YouTube和TikTok上的许多视频已经大量使用了这种自动化技术，如Invideo等平台提供了文本转视频功能，能生成包含字幕、配音和背景音乐的高质量视频。
在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma
通过简单几步，就能在本机轻松使用Gemma。首先，下载安装Ollama，它支持Mac上直接下载和运行软件包。接着，通过终端命令下载Gemma 7B模型，下载过程需要一定时间，大约2GB。下载完毕后，使用命令与模型交互。例如，将本文第一段翻译为英文，Gemma的响应速度很快，译文比较直接。
令人惊讶的是，尽管Gemma-7B模型原本在笔记本上运行可能颇具挑战，但在QLora、Flash Attention 2和adamw_bnb_8bit优化策略的助力下，我们成功优化了模型。
Gemma模型的推理代码示例要求使用tokenizer.apply_chat_template获取指令微调模型的prompt template。资源消耗需注意，微调和微调后的推理过程需要充足计算资源。使用SWIFT进行微调，魔搭社区官方提供的LLM&AIGC模型微调推理框架。微调代码开源，使用hc3-zh分类数据集进行任务判断数据样本的回答来自human还是chatgpt。
此次微调采用的笔记本电脑配置为i9-13900HX/32GB，GPU 4090/16GB，并使用Microsoft PyCharm/VSCode、Jupyter Notebook等工具作为主要编程环境。在微调总体思路方面，我们聚焦于对Gemma 2B模型的微调，所选数据集为databricks/databricks-dolly-15k。
经过预训练和指导微调的Gemma模型可以在您的笔记本电脑、工作站或Google Cloud上运行，并可以轻松部署在Vertex AI和Google Kubernetes Engine（GKE）上。跨多个人工智能硬件平台的优化确保了行业领先的性能，包括NVIDIA GPU和Google Cloud TPU。使用条款允许各种规模的组织进行负责任的商业使用和分发。
在笔记本电脑上，实现本地知识库和大模型检索增强生成（RAG）的问题，通过引入AnythingLLM，可以轻松解决。AnythingLLM是用于本地部署基于RAG的大模型应用的开源框架，它采用MIT许可证，不调用外部接口，不发送本地数据，确保用户数据的安全。
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