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福利姬视频,A股重大资产重组!复牌时间定了

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英伟达的 CUDA 生态已形成近乎垄断的开发者壁垒,全球 90% 的 AI 框架依赖其工具链。尽管 AMD 推出开源的 ROCm 平台并适配 PyTorch、TensorFlow,但迁移成本高、社区支持不足的问题依然突出。例如,Meta 虽采用 MI300X 运行 Llama 3.1 模型的推理任务,但训练阶段仍依赖英伟达芯片。此外,2023 年底台积电先进封装产能紧张导致 MI300X 交付延迟,部分客户转投英伟达,也暴露出 AMD 在供应链管理上的脆弱性。


开源即将模型的源代码和技术细节公开,并允许用户根据其自身需要对模型进行任意使用和修改,这被认为有提高技术透明度,让用户更容易、更便宜地使用,惠及开发者降低迭代成本,防止垄断等好处。而闭源模型的源代码和技术细节则完全被其提供商控制,不对外进行公开,也不允许用户对这些模型本身进行更改。


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