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English(EN) Sovereign AI Compute: Pretraining on an NPU at 170% of an H100, 75% of a B200

VKORE软件赋能NPU进行AI训练，挑战英伟达主导地位

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一款名为VKORE的新软件加速层使得神经网络处理单元（NPU）不仅能用于推理，还能用于AI模型训练。在性能测试中，使用VKORE的NPU预训练吞吐量比单个英伟达H100高出170%，并达到了英伟达B200的75%。这一发展通过在非英伟达硬件上实现完整的AI模型开发周期，实现了“主权式计算”，解决了在某些市场（尤其在中国）限制GPU使用的供应链和政策担忧。 AI

影响 使得在非英伟达硬件上实现完整的AI模型开发周期成为可能，可能减少对GPU供应链的依赖并降低训练成本。

排序理由 新软件赋能一类新硬件（NPU）执行此前仅限于主导供应商硬件（英伟达GPU）的关键AI任务（训练），影响数据中心经济性和主权式计算计划。[lever_c_demoted from significant: ic=1 ai=1.0]

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新软件赋能一类新硬件（NPU）执行此前仅限于主导供应商硬件（英伟达GPU）的关键AI任务（训练），影响数据中心经济性和主权式计算计划。[lever_c_demoted from significant: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · GINIGEN AI ·

    主权AI算力：NPU预训练性能达H100的170%，B200的75%

    <p><strong>TL;DR:</strong> NPUs are sold as inference-only chips. VKORE, a hardware-independent acceleration layer, turns them into training hardware too. In our measurements, pretraining throughput on an NPU reached 170% of a single Nvidia H100 and 75% of a single B200 per devic…

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