21:04IT之家(博客/媒体)73°法国竞争管理局官员确认,针对英伟达的反垄断调查已接近尾声,预计很快出具正式异议声明。该调查始于2023年9月法方突击检查英伟达法国办公室,2024年年中发布的报告指出整个生成式AI行业高度依赖英伟达CUDA平台。调查聚焦两大问题:市场对CUDA的强依赖使开发者难以转向其他硬件;英伟达对CoreWeave等AI云计算公司的投资可能强化其市场优势。英伟达占据全球AI加速器市场超70%份额,若认定滥用市场支配地位,最高可被处以全球年营业额10%的罚款(数十亿美元)。行业英伟达CUDA反垄断AI芯片产业监管推荐理由:法国准备正式指控英伟达,原因是他们太依赖CUDA和投资云公司,最高可能罚几十亿美元,这案子会影响整个AI芯片格局。原文
10:14官方账号LMSYS Org (SGLang)@lmsysorgLM-SYS在推文中强调软件是AI基础设施的复合力量。他们指出开源意味着每一份进步都能惠及所有人。该组织自豪地基于NVIDIA CUDA原生构建。行业LM-SYSNVIDIACUDA开源AI基础设施6 个信源在谈推荐理由:LM-SYS说软件才是核心,开源能让每个人受益,还特意cue了NVIDIA CUDA。观点很直白。原文
13:51官方账号Together AI@togethercompute精选Together Compute推出ParallelKernelBench开放基准测试,专门评估LLM编写多GPU内核的难度。该基准基于50个真实CUDA通信问题,性能取决于通过NVLink高效移动数据。测试结果将于6月30日在aiDotEngineer World's Fair上由Simran Arora分享。AI模型ParallelKernelBenchTogether ComputeCUDANVLink基准测试推荐理由:Together Compute搞了个ParallelKernelBench,专门测LLM能不能写好复杂的多GPU内核,比单GPU难多了,感兴趣的话可以去现场听分享。原文
13:50官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud在Flink Forward Asia Shenzhen 2026上,NVIDIA的Chuan Chen介绍了与阿里云的技术合作。双方通过CUDA库加速Apache Flink的多模态数据流处理。这一开源协作实现了端到端高性能多模态流式架构,适用于AI评论、实时图文流和交互式问答。行业NVIDIAAlibaba CloudApache FlinkCUDA多模态7 个信源在谈推荐理由:NVIDIA和阿里云用CUDA把Flink的多模态数据处理速度拉满了,想做实时AI评论或图文问答的可以看看这个架构。原文
00:48berryxia@berryxiaMLX维护者、Electron.js创始人@zcbenz在Apple宣布,MLX的CUDA后端所有测试全部通过。这意味着原本仅限苹果硅芯片的机器学习框架MLX,现在也能在NVIDIA显卡上高效运行。同一套代码在Mac和NVIDIA GPU上都能流畅执行,打破了PyTorch的兼容瓶颈。此举标志着本地AI跨平台时代加速到来,开发者不再受限于单一硬件生态。AI产品MLXCUDA跨平台本地AI苹果推荐理由:MLX打通CUDA后,做本地AI推理的开发者终于可以一套代码跑通Mac和NVIDIA显卡,省去PyTorch兼容折腾,建议关注这个框架的跨平台潜力。原文