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    <title>GPU计算 on 办公AI智能小助手</title>
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    <description>Recent content in GPU计算 on 办公AI智能小助手</description>
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      <title>渲染代币：去中心化GPU渲染与区块链的融合</title>
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      <pubDate>Fri, 09 Jan 2026 08:14:17 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h3 id=&#34;渲染代币&#34;&gt;渲染代币&lt;/h3&gt;&#xA;&lt;p&gt;我在四年多前曾写过关于OTOY的文章，标题是《今天我看到了未来》。自那时起，创始人朱尔斯·乌尔巴赫和阿丽莎·格雷纳对朱尔斯所阐述的愿景的执着追求一直激励着我：&lt;/p&gt;</description>
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      <title>AI驱动的安全防护与GPU计算市场兴起，内存芯片短缺影响深远</title>
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      <pubDate>Thu, 04 Dec 2025 11:00:02 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h3 id=&#34;ai驱动安全防护与代码分析&#34;&gt;AI驱动安全防护与代码分析&lt;/h3&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;Clover Security获得融资&lt;/strong&gt;：AI安全初创公司Clover Security成功融资3600万美元，由Notable Capital和Team8领投。该公司的AI代理能够直接集成到GitHub等开发者平台中，旨在预测和检测代码中的安全漏洞。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;技术应用&lt;/strong&gt;：Clover Security提供的是“设计主导的产品安全”方案，其AI技术旨在重塑软件构建过程中的安全审查方式。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;h3 id=&#34;ai计算与硬件市场动态&#34;&gt;AI计算与硬件市场动态&lt;/h3&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;计算资源市场兴起&lt;/strong&gt;：旧金山初创公司San Francisco Compute完成4000万美元的A轮融资，估值达3亿美元。该公司提供了一个AI计算能力市场，旨在帮助开发者按需租用GPU算力，并出售多余的计算资源，以促进资源流动性和价格发现。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;内存芯片短缺危机&lt;/strong&gt;：受AI基础设施建设的巨大需求影响，Dell、HP等科技公司警告未来一年可能出现内存芯片供应短缺。这已导致DRAM和SSD价格在近期大幅上涨。&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;专业观点指出，内存芯片短缺主要是由于AI热潮，制造产能正在向用于生产NVIDIA H100等AI超算所需的高带宽内存（HBM）转移。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;影响：个人电脑的RAM套件价格飙升，某些64GB DDR5内存套件的价格甚至超过了一台PS5游戏机的售价，给PC升级和游戏硬件市场带来压力。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;h3 id=&#34;企业技术动向&#34;&gt;企业技术动向&lt;/h3&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;大型科技公司的AI芯片策略&lt;/strong&gt;：据报道，阿里巴巴和字节跳动等中国顶尖公司，正将最新大语言模型的训练转移到东南亚数据中心，以获取NVIDIA的AI芯片。同时，中国监管部门据称已禁止字节跳动在新的数据中心中使用NVIDIA芯片。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;收购与整合&lt;/strong&gt;：IT服务管理软件提供商ServiceNow据悉正以超过10亿美元的价格，收购企业数据管理与安全初创公司Veza。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;h3 id=&#34;网络安全与法规环境&#34;&gt;网络安全与法规环境&lt;/h3&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;欧盟的数字法规行动&lt;/strong&gt;：&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;欧洲议会通过报告，呼吁设定16岁为无需父母同意即可访问社交媒体和AI聊天机器人的最低年龄限制，并提议追究CEO对违规行为的个人责任。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;欧盟各国就一项儿童保护立法草案达成共同立场，该草案&lt;strong&gt;未强制要求&lt;/strong&gt;大型科技公司扫描和删除儿童性虐待材料，标志着备受争议的“聊天监控”（Chat Control）提案有所弱化。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;针对AI的法律审查&lt;/strong&gt;：意大利竞争监管机构扩大了对Meta公司的反垄断调查，审查其禁止竞争对手的AI聊天机器人（如ChatGPT和Copilot）在WhatsApp上运行的政策。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;h3 id=&#34;其他技术融资与进展&#34;&gt;其他技术融资与进展&lt;/h3&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;精准定位技术&lt;/strong&gt;：开发精确定位技术的Point One Navigation完成了3500万美元的C轮融资。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;AI法律合规&lt;/strong&gt;：专注于合规代理的Norm Ai获得了黑石集团5000万美元的投资，并推出了一家提供“AI原生法律服务”的独立律师事务所。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;AI采购平台&lt;/strong&gt;：AI采购与风险平台提供商Coverbase完成了1650万美元的A轮融资。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;&lt;strong&gt;AI视频生成&lt;/strong&gt;：伦敦的AI视频初创公司Synthesia表示，其年度经常性收入在2025年4月已达到1亿美元。&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;</description>
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      <title>Argentum AI如何让GPU访问像资本市场一样流动</title>
      <link>https://blog.qife122.com/p/argentum-ai%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%AE%A9gpu%E8%AE%BF%E9%97%AE%E5%83%8F%E8%B5%84%E6%9C%AC%E5%B8%82%E5%9C%BA%E4%B8%80%E6%A0%B7%E6%B5%81%E5%8A%A8/</link>
      <pubDate>Wed, 22 Oct 2025 05:16:41 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h2 id=&#34;当机器向人类学习交易计算能力时会发生什么&#34;&gt;当机器向人类学习交易计算能力时会发生什么？&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;Argentum AI，一家位于门洛帕克的初创公司，打赌这个答案可能会重塑企业获取GPU资源的方式。10月21日，该公司宣布推出一个市场平台，该平台通过真实人类拍卖行为训练其AI系统，创建了CEO Andrew Sobko所称的计算经济&amp;quot;活基准&amp;quot;。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>智能体AI与史上最大规模技术革新：存储基础设施的挑战与机遇</title>
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      <pubDate>Sun, 05 Oct 2025 15:01:43 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h2 id=&#34;智能体ai存储与it史上最大技术革新&#34;&gt;智能体AI：存储与“IT史上最大技术革新”&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;随着智能体人工智能（AI）的发展，我们可能正面临历史上最大规模的技术更新事件——每个组织可能为每位员工部署高达2,000个AI代理。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;为满足这一需求，整个IT基础设施（尤其是存储系统）将受到深远影响。这些观点来自Vast Data联合创始人Jeff Denworth，他在本期播客中探讨了智能体AI基础设施对IT部门的挑战、智能体AI对存储的特殊要求，以及客户如何开始应对这些跨数据中心和云的挑战。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>某芯片巨头百亿美元投资AI基础设施建设</title>
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      <pubDate>Tue, 23 Sep 2025 12:21:11 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;某芯片巨头计划向openai投资高达1000亿美元&#34;&gt;某芯片巨头计划向OpenAI投资高达1000亿美元&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;某芯片制造商周一宣布，计划向OpenAI投资高达1000亿美元，作为构建大规模人工智能数据中心合作协议的一部分。两家公司表示已签署意向书，将部署相当于数百万家庭用电量的10吉瓦计算系统，为OpenAI下一代AI基础设施提供算力支持。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
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      <title>64位暴力破解：从单核循环到GPU集群的算力革命</title>
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      <pubDate>Fri, 19 Sep 2025 22:24:28 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;64-bits-ought-to-be-enough-for-anybody&#34;&gt;64 Bits ought to be enough for anybody!&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;h2 id=&#34;六十四不止是一个神奇数字&#34;&gt;六十四（不止）是一个神奇数字&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;为什么尝试猜测64位数？现代处理器以64位数量运行，因此64位是魔法数字、文件头和其他标记的自然长度。在模糊测试中，经常遇到与这类64位“魔法值”的比较，但猜测这些值被视为经典不可能问题。幸运的是，无需暴力破解，存在更优方法如移除比较、使用预制输入种子、字典、符号执行和编译时转换。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>使用GPU暴力破解Akira勒索软件（Linux/ESXI变种2024）加密文件</title>
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      <pubDate>Fri, 19 Sep 2025 04:33:15 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;解密akira勒索软件linuxesxi变种2024加密文件使用大量gpu进行暴力破解&#34;&gt;解密Akira勒索软件（Linux/ESXI变种2024）加密文件：使用大量GPU进行暴力破解&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;我最近帮助一家公司从不支付赎金的情况下恢复了被Akira勒索软件加密的数据。我将分享我是如何做到的，以及完整的源代码。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;代码在这里：https://github.com/yohanes/akira-bruteforce&lt;/p&gt;</description>
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      <title>64位暴力破解：从单核循环到GPU集群的算力革命</title>
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      <pubDate>Thu, 18 Sep 2025 03:01:46 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;64-bits-ought-to-be-enough-for-anybody&#34;&gt;64 Bits ought to be enough for anybody!&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;h2 id=&#34;六十四位不止是魔法数字&#34;&gt;六十四位不止是魔法数字&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;为什么要尝试猜测64位数字？现代处理器以64位数量运行，因此64位是魔法数字、文件头和其他标记的自然大小。在模糊测试中，经常遇到与这类64位“魔法”值的比较，但猜测这些值被视为经典不可能问题。幸运的是，在这种情况下没有人必须使用暴力破解，因为有更好的方法，如移除比较、使用预制的输入种子、字典、符号执行和编译时转换。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>Spark加速器技术解析与性能突破</title>
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      <pubDate>Thu, 11 Sep 2025 01:53:11 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h3 id=&#34;某机构独家专访spark加速器的技术突破&#34;&gt;某机构独家专访：Spark加速器的技术突破&lt;/h3&gt;&#xA;&lt;p&gt;Apache Spark仍是大规模数据处理最广泛使用的引擎，但其设计基于以CPU为主的云基础设施时代。当今云环境已大不相同：组织需要在GPU、FPGA及多种专用硬件上运行工作负载，而许多开源数据系统尚未适配此变化，导致计算成本增加却未见预期性能提升。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>使用Metal性能着色器加速Transformer推理</title>
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      <pubDate>Wed, 10 Sep 2025 01:32:32 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;使用metal性能着色器加速transformer推理&#34;&gt;使用Metal性能着色器加速Transformer推理&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;h2 id=&#34;背景介绍&#34;&gt;背景介绍&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;大型Transformer模型以计算昂贵著称，这源于自注意力机制的二次计算复杂度以及模型本身的庞大参数量。例如广泛使用的BERT、RoBERTa和XLM-R基础模型采用12个隐藏层，隐藏表示维度为768，前馈网络块中的表示维度达3072。&lt;/p&gt;</description>
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