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原標題：攻陷短視頻后，Sora將需要72萬塊H100 GPU
關鍵字：報告,模型,視頻,數據,本文
文章來源：機器之心
內容字數：15573字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：趙陽在被大規模采用后，Sora 的推理成本將很快超過訓練成本。OpenAI 推出的 Sora 模型能夠在各種場景下生成極其逼真的視頻，吸引了全世界的目光。近日，投資機構 factorial funds 發表了一篇博文，深入探討了 Sora 背后的一些技術細節，并對這些視頻模型可能產生影響進行了探討。
最后，文中還討論了對用于訓練 Sora 等模型的算力的看法，并對訓練計算與推理計算的算力比較進行了預測，這對估計未來 GPU 需求具有重要意義。機器之心對此文進行了整理。
本報告的主要調查結果總結如下：
Sora 是一個建立在擴散 Transformers（DiT）、潛在擴散模型之上的擴散模型，模型和訓練數據集似乎都更大更多。
Sora 證明，擴大視頻模型是有效的，與大語言模型（LLM）類似，將模型做得更大將是快速改進模型的主要驅動力。
Runway、Genmo 和 Pika 等公司正在圍繞類 Sora 視頻生成模型構建直觀的界面和工作流程。這將決定它們的用途和可用性。
Sora 需要大量的計算能力來訓練，至少需要在 4200~10500 塊英偉達 H100 GPU 上

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
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