GPT-5被5万张H100卡脖子!奥尔特曼急筹数十亿美元 欲建起AI芯片...
OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼(SamAltman)曾多次公开抱怨英伟达GPU短缺,公司GPU供应“严重受限”。训练GPT-4,用了大约25000块A100GPU。而训练GPT-5,还需要5万张H100。如今,英伟达的H100售价为2.5万至3万美元。作为“算力霸主”的英伟达之前几乎垄断了AI芯片市场,随着其GPU短缺,叠加AI算力成本飙升,即便强如OpenA...
离谱!英伟达H100涨到32万,而训练ChatGPT-5需50000张...
GPT-5的训练,需要5万张英伟达的H100加持。英伟达GPU已成为各大AI公司开发大模型的首选利器。连OpenAI首席执行官SamAltaman也自曝GPU很缺,竟不希望太多人用ChatGPT。在eBay网站上,H100的售价已经高达4.5万美元(约32.3人民币),这较今年4月份4万美元的价格涨幅超过10%,而且货源较上半年也显著减少。目前GPU价格仍...
字节对话类AI产品内测;GPT-5或需5万张H100丨AIGC大事日报
该文章预测GPT-4可能在10000到25000张A100上进行了训练,Meta拥有约21000张A100,特斯拉拥有约7000张A100,StabilityAI拥有约5000张A100,Falcon-40B在384张A100上进行了训练。Inflection在其GPT-3.5等效模型中使用了3500张H100。GPT-5可能需要30000-50000张H100。GCP拥有大约25000张H100。微软Azure可能有10000-40000张H100,...
GPT-5问世,需5万张H100!43万张总需求?
Falcon-40B项目在384个A100上进行了训练。Inflection公司使用了3500张H100,来训练一个与GPT-3.5能力相当的模型。此外,根据马斯克的说法,GPT-5可能需要30000-50000个H100。然而,令人吃惊的是,摩根士丹利曾表示GPT-5已经在2月份开始训练,使用了25000个GPU。不过,SamAltman稍后澄清,GPT-5尚未进行训练。对此,Al...
同花顺发布问财HithinkGPT大模型,内测一周注册数超5万
据银柿财经,1月12日,在浙江杭州举行的2024基金生态大会上,同花顺(106.660,-2.24,-2.06%)正式发布大模型——问财HithinkGPT,这是业内首家通过网信办备案的金融对话大模型。据透露,1月2日,问财HithinkGPT大模型内测申请全面启动,内测开启一周,注册排队人数就突破了5万人次。
训练GPT-5大模型需5万张显卡 或将使NVIDIA成场外赢家
马斯克估计,训练GPT-5可能需要30000-50000张H100显卡,这种显卡相较于A100,它的效率高达3倍,但成本只有1.5-2倍(www.e993.com)2024年7月8日。考虑到整体系统成本,H100的性能要高得多。从技术细节来说,比起A100,H100在16位推理速度大约快3.5倍,16位训练速度大约快2.3倍。的性能要强得多。
GPT-5出世,需5万张H100!全球H100总需求43万张, 英伟达GPU陷短缺风暴
–Inflection使用了3500和H100,来训练与GPT-3.5能力相当的模型另外,根据马斯克的说法,GPT-5可能需要30000-50000个H100。此前,摩根士丹利曾表示GPT-5使用25000个GPU,自2月以来已经开始训练,不过SamAltman之后澄清了GPT-5尚未进行训。不过,Altman此前表示,...
GPT-5,被5万张H100卡脖子
OpenAI计划推出GPT-5,但训练它需要5万张昂贵的H100GPU芯片,因此Altman正在筹集数十亿美元建立全球晶圆厂网络,以确保芯片供应。OpenAI意图与英特尔、台积电等巨头竞争,并解决目前的GPU短缺问题。????OpenAI正在筹集数十亿美元,计划建立全球晶圆厂网络,以确保训练GPT-5所需的H100GPU芯片供应。
单价25万起步 GPT-5被指需要5万张H100显卡才能训练:NVIDIA赚麻了
快科技8月7日消息,尽管OpenAICEO之前否认,但业界还是相信他们已经在训练GPT-5大模型,规模将是GPT-4的10倍以上,但这也意味着更烧钱,尤其是用于训练AI的显卡极为稀缺。全球这么多搞AI大模型的,到底用了多少AI显卡是各家的秘密,很少公开准确数据,GPT-4猜测是在10000-25000张A100显卡上训练的,GPT-5所需的显卡...
ChatGPT一年电费高达2亿元,AI为何如此耗电
GPT每天消耗50000升水,电和水是AI两大能源需求AI不仅是“耗电狂魔”,更是“吞水巨兽”。其中,在电力方面,除了上述信息外,据国际能源署(IEA)数据显示,2022年,全球数据中心消耗约460太瓦时的电量(相当于全球总需求的2%),随着生成式AI飞速发展,这一数字到2026年可能膨胀至620至1050太瓦时。AlexdeVries预计,...