1、电表倒着转 微软新技术可让游戏卡跑AI：还会给你钱

　　快科技11月9日消息，AI对算力的需求非常高，如果大家有高性能的显卡还有赚一笔钱的机会，这就是微软公布的新专利技术，允许玩家上供显卡算力来换钱。这个新技术的原理不复杂，分布式计算技术早就有了，微软日前公布出来的新专利就是将玩家手里的游戏卡，尤其是高性能的显卡充分利用起来，不玩游戏的时候可以用来跑AI，游戏本、台式机及其他设备都可以。

2、黄仁勋承认出轨后 韩国称与英伟达的GPU合同不受影响

　　人工智能行业正在因为英伟达首席执行官黄仁勋的出轨问题而震荡，由于黄仁勋可能面临美国政府调查，市场正在担忧他与英伟达的未来。黄仁勋原本计划本周访问韩国人工智能初创公司Rebellions，并与Kakao Mobility互动。Rebellions最新表示，由于英伟达内部不可避免的情况，这些活动被取消了。不过，原定为期两天的英伟达人工智能日首尔站将如期举行。与此同时，黄仁勋的女儿、英伟达高管黄敏珊取消了原定于周一在首尔的行程，包括与韩国副总理的会面。韩国科学技术部周一则表示，尽管英伟达目前面临一些问题，但韩国政府预计其不会对英伟达对韩国的GPU交付造成干扰。

3、教育公司「盯上」芯片，跨界半导体想要什么？

　　来源：多鲸教育上市公司，开始把资金投向半导体。小槑近年来，部分教育上市公司的投资版图正在发生变化。从AI芯片、通用GPU到EDA工具、氮化镓功率器件，半导体产业开始出现在教育企业的投资名单中。此前科德教育参股AI芯片企业中昊芯英，学大教育通过基金及专项投资布局GPU、EDA领域，今年11月辰林教育则计划收购氮化镓功率器件企业51%的股权。资金流向硬科技的背后，其实是职业院校在建设集成电路、人工智能等新专业时，普遍面临「缺设备、缺师资、缺真实产业场景」的现实。

4、英伟达、SK电信与Rebellions签署备忘录，共建异构AI计算系统

　　英伟达、SK电信以及韩国本土AI芯片初创企业Rebellions周一达成合作，将整合各自技术优势搭建异构计算系统。根据三方谅解备忘录，各方将合作搭建异构AI计算系统，把英伟达GPU与Rebellions自研NPU联动，这套系统将用于SK电信AI数据中心建设。韩国产业部补充称，本次合作依托英伟达NVLink Fusion项目开展。NVLink Fusion项目支持超大规模云厂商与定制芯片设计方，将自研AI处理器直接接入英伟达机架级基础设施。英伟达一名工作人员在媒体会上表示：“此事和本次活动无关，黄敏珊（黄仁勋之女）没有出席这场活动，因此我们无法回应。”不过，针对黄仁勋相关事件，英伟达拒绝置评。

5、黄仁勋的恋爱脑，伤到了哪些硅谷大佬

　　执掌英伟达的33年里，黄仁勋一直是硅谷最具个人魅力的科技领袖之一。这个皮衣男，爱妻、爱工作、爱吃炸酱。黄仁勋的个人光环，给予了英伟达极大的信任溢价。但越完美的形象，跌落神坛时就摔得越惨。今天凌晨，黄仁勋在致员工的公开信中承认婚外情。英伟达董事会随即宣布启动独立调查，核查有关黄仁勋可能成为外国情报行动目标的报道。预测市场Polymarket已开出预测，截至虎嗅发稿时，认为黄仁勋将在年底前辞职的概率是14.5%。英伟达股价也在美国隔夜交易中一度跌到 177.90 美元，较上周五纳斯达克收盘一度跌近5%。但个人风波不能解释英伟达的全部压力，AI行业正经历一个敏感时刻。

6、英伟达Vera实测曝光：88核竟领先128核至强约55%

　　英伟达首款自研Arm架构数据中心CPU Vera迎来第三方实测：88核综合领先128核至强约55%，在带宽敏感负载中优势突出，单核极端场景可拿到80GB/s。一、Vera的架构底子与实测强弱项单die集成：88个Olympus核心全部放进单一die，没有Chiplet拼接和NUMA域切割，所有核心共享同一块内存。带宽规格：LPDDR5X内存峰值带宽1.2TB/s，NVLink-C2C提供最高1.8TB/s，相当于PCIe 6.0的7倍。强弱分化：STREAM TRIAD能跑到理论带宽的90%；但在Gem5、Godot编译及部分单线程偏重负载中，64核EPYC 9575F仍排第一。

7、京源环保旗下源捷科技南通GPU维修新车间上线

　　来源：上海证券报·中国证券网上证报中国证券网讯（记者 刘一枫）京源环保旗下江苏源捷科技有限公司（下称“源捷科技”）近日发布消息称，其位于南通的1300平方米GPU维修新车间上线。该车间聚焦GPU芯片级维修、高端GPU定制，配套提供备件供应等服务，面向长三角客户提供就近维修支持。公开资料显示，源捷科技由京源环保全资子公司南通京源云计算科技有限公司与深圳市迅捷科通技术有限责任公司联合成立，业务涵盖GPU维修、高端GPU定制及相关技术支持。此前，京源环保已布局云计算服务、算力集群系统集成及IDC运维等业务。其中，南通京源云计算主要经营云计算服务，采用“自采服务器+云平台交付”模式。

8、GPU与NPU异构系统相比传统方案有哪些优势？

　　一、拆分推理按阶段匹配硬件预填充阶段：大模型先要并行处理输入上下文，计算更密集，GPU的通用并行能力适合承担这一段。解码阶段：逐token生成更看低时延与能效，R200 NPU正面向低时延、高能效推理优化。系统收益：三方计划把AI响应生成的不同阶段分配给最适合的处理器架构，以提升推理吞吐与能效。二、NVLink Fusion把NPU接进GPU的纵向扩展网络跨架构互连：R200 NPU通过NVLink Fusion在机架内接入英伟达NVLink纵向扩展网络，与GPU协同工作。