天数智芯WAIC发布新一代通用GPU旗舰天垓300，对标Hopper
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Cursor重排GPU流水线，MoE模型训练提速41%
据动察 Beating 监测，Cursor 开源 Mixture-of-Kittens（MoK），用于加速 MoE 大模型训练。它把原本分开的 GPU 数据传输和计算，合进一个 kernel（直接在 GPU 上运行的底层程序）。 MoE 会把模型拆成大量「专家」，每次只调用其中一部分。专家分散在不同 GPU 上，数据需要频繁搬运，有时会占掉一半以上的训练时间。 MoK 让 GPU 一边传数据，一边做计算，减少等待。在 512 块 GB300 GPU 的实际训练中，整体吞吐提高 41%。单独测试 MoE 层时，最高比公开方案快 2.37 倍。 MoK 已用于 Cursor 数万块 GPU 的 Composer 训练，并以 Apache 2.0 开源。目前只支持英伟达 Blackwell GPU，主要面向拥有 GB200、GB300 NVL72 集群的机构。
同步时间缩短至55分钟，Libbitcoin Server通过GPU签名验证完成比特币全节点初始区块下载
Odaily星球日报讯 Bitcoin News 在 X 平台发文表示，Libbitcoin 开发者@evoskuil 称，最新版 Libbitcoin Server 可在 55 分钟内完成比特币全节点初始区块下载，并进行完整验证。该速度提升来自新的基于 GPU 的签名验证系统，该系统与常规脚本验证并行运行，而不是作为单独步骤执行。软件不会暂停执行以验证每个 ECDSA 和 Schnorr 签名，而是捕获签名检查、进行批处理，并在其余验证继续进行时通过 GPU 处理。@evoskuil 表示，该方法可实现约 99.5%的签名捕获率，且不会阻塞验证，因而无需进行第二次验证。如果批量签名检查失败，软件会将其追溯到对应区块，并将该区块标记为无效。他还称，该设计几乎可批处理任意数量的签名，使 GPU 保持领先于其余验证流程，并显著缩短全节点同步时间。
WAIC 2026商汤大装置发布算电协同Agent TPW产出提升80%
火星财经消息,在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）首日召开的“构筑AI算力与绿色能源融合发展新范式”算电协同专题研讨会上，商汤大装置全新发布“算电协同Agent”，并率先提出从PUE(电源使用效率)到TPW（单位电力成本产出Token数量），重新定义AIDC（人工智能数据中心）效能标尺，推动智算中心系统级降本提效。目前，算电协同Agent已在商汤临港AIDC全面落地，实现单位电力成本Token产出提升80%、平均电费单价低于同地区IDC 10%、算力负荷预测准确率达到96%，全年预估可实现碳减排24000吨/每万P，推动AIDC从传统能源管理迈向系统级算效优化。依托商汤大装置FDE专家体系标准化交付流程，最快一周即可完成部署上线。 （上观新闻）
AMD发布全开源MoE大模型Instella-MoE，16B参数规模挑战主流开源模型
火星财经消息，7 月 25 日，AMD 宣布推出全开源混合专家模型（MoE）Instella-MoE，该模型拥有 160 亿总参数，每个 Token 激活 28 亿参数，号称在同规模开源语言模型中具备领先性能。 AMD 表示，Instella-MoE 完全基于自家 AMD Instinct MI300X 和 MI325X GPU，以及 ROCm 软件栈从零训练完成，并采用 Gated Multi-head Latent Attention（Gated MLA）和 FarSkip-Collective 等架构创新，以提升训练和推理效率。 性能测试显示，Instella-MoE-16B-A3B 基础模型平均得分达到 76.7 分，在全开源模型中排名领先，超过 SmolLM3-3B、OLMo-3-7B 等模型，并在仅激活 28 亿参数的情况下，与更大规模模型竞争。 此外，该模型支持 64K Token 长上下文处理，并完成预训练、中期训练、长上下文扩展、监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）以及强化学习（RL）等完整训练流程。 AMD 此次同步公开 Instella-MoE 全部模型权重、训练配置、数据配比、中间检查点及推理代码，推动开放 AI 模型研究与复现。 AMD 表示，Instella-MoE 展示了基于 AMD 硬件和开放软件生态进行大规模 MoE 模型训练的能力，未来将继续推进更大规模、更强推理能力和更高效率的开源语言模型研发。
黄仁勋：CUDA可延长英伟达GPU经济使用寿命，使算力成为可融资资产
Odaily星球日报讯 英伟达 CEO 黄仁勋在 X 平台转发“CoreWeave 将英伟达 A100 GPU 租赁合同延续至 2029 年”的消息表示，2020 年推出的 A100 GPU 预计直到 2029 年仍可继续承担计算任务，英伟达的计算平台并不仅仅依赖芯片本身，CUDA 能够让开发者和英伟达工程师在 Ampere、Hopper 和 Blackwell 等架构的整个使用周期内持续进行升级和优化。 黄仁勋称，CUDA 提升了英伟达算力的通用性和不同代际计算资源的可替代性，从而提高 GPU 利用率并延长其经济使用寿命，使英伟达算力成为一种“可出租、耐用且可融资”的生产性资产。
美光：内存占系统价值已从 10% 升至近 50%，AI Agent 需求处“季前热身”阶段
火星财经消息，美光科技在 FMS 2026 会议上向德意志银行表示，AI正重塑内存产业格局，内存占系统总价值比例已从三十年前约 10% 升至目前近 50%，且这一趋势仍在加速。当前 DRAM 与 NAND 均处于供不应求状态，由于内存升级需物理拆卸系统，AI系统中内存需求刚性更强，价格弹性低于市场预期。战略客户协议（SCA）预计覆盖约 40% 的销量，为双方提供价格稳定机制。美光管理层将 CPU 端 AI Agent 需求描述为“季前热身”，视为 GPU 生态之外的新增量支柱。对于 SRAM 等新兴技术，美光认为其可扩展性有限，无法挑战 HBM 的核心地位，目前仅约 5% 的系统运行此类特定负载。德意志银行维持“买入”评级，认为美光具备“增长而不牺牲利润”的独特优势。FMS 期间，Sandisk 与 SK 海力士联合发布了首个 HBF 技术规范，但美光认为其实际价值与商业化前景仍存争议。