「IDOLiSH7 LIVE COSTUME EXHIBITION」系列周边 事后通贩
详情页：https://t.cn/A6lXPTP7
七色商店特设页：https://t.cn/A6TbO9d1
预约时间：2024年2月22日11:00～2月29日AM10:59
出荷时间：2024年6月下旬
【七色商店特典】
在七色商店购入爱娜娜衣装展相关周边每满3000円赠送1个有演唱会logo的签名吧唧（全16种随机）。
※吧唧种类不可选。
※吧唧的签名为印签。
■吧唧大小：44mm
【先行贩售商品】※4.13发售
■IDOLiSH7「Op.7」☛https://t.cn/A6TbO9dB
■TRIGGER「VALIANT」☛https://t.cn/A6TbO9dm
■Re:vale「Re:flect U」☛https://t.cn/A6TbO9dE
■ŹOOĻ 「APOŹ」☛https://t.cn/A6TbO9d3
■Stage Card透卡☛https://t.cn/A6TbO9du
【一般商品】
※关于限购※
单次下单，迷你应援棒每种不可以超过10件，其他商品每种不可以超过5件。
■IDOLiSH7 LIVE BEYOND “Op.7”
Stage Costume Book
价格：4000円
规格：A4 84p
■TRIGGER LIVE CROSS “VALIANT”
Stage Costume Book
价格：2500円
规格：A4 56p
■Re:vale LIVE GATE “Re:flect U”
Stage Costume Book
价格：2500円
规格：A4 44p
■ŹOOĻ LIVE LEGACY “APOŹ”
Stage Costume Book
价格：3000円
规格：A4 68p
■迷你应援棒
价格：800円 随机1个
分盒：
IDOLiSH7（全7种）
TRIGGER・Re:vale（全5种）
ŹOOĻ（全4种）
大小：全长约85mm
适用电池：纽扣电池LR41×3个
※赠送的电池是测试用。
■BIG毛巾（全16种）
价格：各4500円
材质：100%棉
大小：W120cm×H60cm
■头巾（全16种）
价格：各2200円
材质：100%棉
大小：W53cm×H53cm
■托特包（全16种）
价格：各3500円
大小：W36cm×H41cm
包带：长66cm、宽2.5cm
外袋： W17cm×H19cm
■多功能收纳包（全16种）
价格：各2600円
大小：W170mm×H220mm×贴布20mm
■发圈（全16种）
价格：各900円
大小：直径约150mm
■手机配饰（全16种）
价格：各1300円
手机夹片大小：约W63mm×H43mm
挂环部分：约内径70mm
详情页：https://t.cn/A6lXPTP7
七色商店特设页：https://t.cn/A6TbO9d1
预约时间：2024年2月22日11:00～2月29日AM10:59
出荷时间：2024年6月下旬
【七色商店特典】
在七色商店购入爱娜娜衣装展相关周边每满3000円赠送1个有演唱会logo的签名吧唧（全16种随机）。
※吧唧种类不可选。
※吧唧的签名为印签。
■吧唧大小：44mm
【先行贩售商品】※4.13发售
■IDOLiSH7「Op.7」☛https://t.cn/A6TbO9dB
■TRIGGER「VALIANT」☛https://t.cn/A6TbO9dm
■Re:vale「Re:flect U」☛https://t.cn/A6TbO9dE
■ŹOOĻ 「APOŹ」☛https://t.cn/A6TbO9d3
■Stage Card透卡☛https://t.cn/A6TbO9du
【一般商品】
※关于限购※
单次下单，迷你应援棒每种不可以超过10件，其他商品每种不可以超过5件。
■IDOLiSH7 LIVE BEYOND “Op.7”
Stage Costume Book
价格：4000円
规格：A4 84p
■TRIGGER LIVE CROSS “VALIANT”
Stage Costume Book
价格：2500円
规格：A4 56p
■Re:vale LIVE GATE “Re:flect U”
Stage Costume Book
价格：2500円
规格：A4 44p
■ŹOOĻ LIVE LEGACY “APOŹ”
Stage Costume Book
价格：3000円
规格：A4 68p
■迷你应援棒
价格：800円 随机1个
分盒：
IDOLiSH7（全7种）
TRIGGER・Re:vale（全5种）
ŹOOĻ（全4种）
大小：全长约85mm
适用电池：纽扣电池LR41×3个
※赠送的电池是测试用。
■BIG毛巾（全16种）
价格：各4500円
材质：100%棉
大小：W120cm×H60cm
■头巾（全16种）
价格：各2200円
材质：100%棉
大小：W53cm×H53cm
■托特包（全16种）
价格：各3500円
大小：W36cm×H41cm
包带：长66cm、宽2.5cm
外袋： W17cm×H19cm
■多功能收纳包（全16种）
价格：各2600円
大小：W170mm×H220mm×贴布20mm
■发圈（全16种）
价格：各900円
大小：直径约150mm
■手机配饰（全16种）
价格：各1300円
手机夹片大小：约W63mm×H43mm
挂环部分：约内径70mm
#张杰未live开往1982巡回演唱会##张杰巡演超长大屏# 这条微博不讲图片的高清问题哈，只讲大屏和地屏的几种形态。
p1， 整块大屏由六块大小不一的屏幕组成，图上有标注，每块都可以上下左右移动组合。
p2，屏幕各自组合显像的一种典型方式。
p3，整块大屏只呈现一种景象的震撼场景。
p4，上面三块屏幕和下面三块屏幕各自组合，呈现不同景象的状态。
p5和p6，第五和第六块屏幕分开后，形成一个小舞台，其余屏幕仍然各自显示舞美图像。
p7和p8，上下各三块屏幕组合并分开，把乐队老师们显现了出来。
p9，延伸台一块平板时，显现图像的样子。
p10，按与主舞台的距离计算，延伸台的第一组升降台。
p11，延伸台的第二组升降台。
p12，延伸台最末端，第三组升降台。
无论主大屏和地屏，都很灵活，呈现了非常好非常牛的舞台效果。
p1， 整块大屏由六块大小不一的屏幕组成，图上有标注，每块都可以上下左右移动组合。
p2，屏幕各自组合显像的一种典型方式。
p3，整块大屏只呈现一种景象的震撼场景。
p4，上面三块屏幕和下面三块屏幕各自组合，呈现不同景象的状态。
p5和p6，第五和第六块屏幕分开后，形成一个小舞台，其余屏幕仍然各自显示舞美图像。
p7和p8，上下各三块屏幕组合并分开，把乐队老师们显现了出来。
p9，延伸台一块平板时，显现图像的样子。
p10，按与主舞台的距离计算，延伸台的第一组升降台。
p11，延伸台的第二组升降台。
p12，延伸台最末端，第三组升降台。
无论主大屏和地屏，都很灵活，呈现了非常好非常牛的舞台效果。
刚刚，英伟达发布了全球最强的 AI 芯片。
生成式 AI 已经达到了引爆点。
两个小时的 GTC 2024 大会，更像一场大型演唱会，英伟达高级科学家 Jim Fan 调侃「黄仁勋是新的泰勒·斯威夫特」。
目前英伟达黄仁勋在 AI 行业的地位，大抵就是如此。
去年黄仁勋喊出 AI 的「iPhone 时刻」已经到来，让我们看到了日常生活如何被 AI 改写，而今天则展示了这个改变的速度正被疯狂加快。
在过去 10 年里，英伟达将 AI 推进了大约一百万倍，远超摩尔定律，或者说英伟达正在书写自己的迭代定律。从芯片算力到 AI 落地，从汽车制造到医疗物流，英伟达在自身进步的同时，也推动了各行各业发展。
摩尔定律已死，可英伟达让新的摩尔定律诞生了。
除了电脑显卡，英伟达在平时很少会被我们感知，但身边许多产品的技术进步又总离不开它们，看完这篇 GTC 2024 的首发总结，或许你能对 AIGC 的浪潮有更明显的感知
昨晚 OpenAI CEO Sam Altman 在 X 发的一条推文或许正是时代的注脚：
This is the most interesting year in human history, except for all future years
这是人类历史上最有趣的一年，但会是未来最无趣的一年。
全球最强 AI 芯片诞生，性能火箭跃升
这是当今世界上生产中最先进的 GPU。
发布会的主角，是「Blackwell B200」AI 芯片，黄仁勋称这颗芯片的名字来自数学家、博弈论家、概率论家 David Blackwell。
基于台积电的 4NP 工艺，Blackwell 架构下的计算芯片拥有 1040 亿个晶体管，比起上一代 GH100 GPU 上的 800 亿个晶体管，实现了又一次突破。
Blackwell B200 并不是传统意义上的单一 GPU，它由两个 Blackwell GPU + 一个 Grace CPU 芯片组合而成，并通过 10 TB/s NV-HBI（Nvidia 高带宽接口）连接，以确保每一颗芯片能够单独运行。
因此，B200 实际上拥有 2080 亿个晶体管，能够提供高达 20 petaflops 的 FP4 算力，其中的两个 GPU 与单个 Grace CPU 相结合的 GB200，可以为 LLM（大语言模型）的推理提升 30 倍的工作效率。
GB200 的性能也将大幅提升，在具有 1750 亿个参数的 GPT-3 LLM 基准测试中，GB200 的性能是 H100 的 7 倍，而它的训练速度是 H100 的 4 倍。
更重要的是，与 H100 相比，它可将成本和能耗降低 25 倍。
此前，英伟达的 AI 处理器 H100 尽管十分畅销，然而每块 H100 的峰值功耗高达 700 瓦，超过了普通美国家庭的平均功耗，专家预测，随着大量 H100 被部署，其总功耗将与一座美国大城市不相上下，甚至超过一些欧洲小国。
黄仁勋说，训练一个 1.8 万亿参数模型之前需要 8000 个 Hopper GPU 和 15 兆瓦的功率，如今 2000 个 Blackwell GPU 就可以做到这一点，而功耗仅为 4 兆瓦。
Blackwell B200 GPU 的彪悍性能，从能耗方面也能完美体现。采用了最新 NVLink 互联技术的 B200，支持相同的 8GPU 架构和 400GbE 网络交换机，在性能大幅提升的同时，可以做到与上一代 H100/H200 相同的峰值能耗（700W）。
另外一点值得注意的是 FP4 算力。黄仁勋表示在过去的 8 年里，AI 算力提升了一千倍，其中最为关键的改进是第二代 Transformer 引擎，通过 FP4 算力使计算、带宽和模型大小得到了显著提升。
相较于 AI 常用的 FP8 算力，B200 的 2 个计算芯片让其性能达到了 H100 的 2.5 倍，每个 Blackwell 架构下的芯片算力要比上代 Hopper 芯片高出了 25%。
英伟达高级科学家 Jim Fan 称全新的 Blackwell B200 GPU 是「新的性能野兽。」
B200 在单个架构内的计算能力超过 1 Exaflop，黄仁勋交付给 OpenAI 的第一台 DGX 性能是 0.17 Petaflops，GPT-4-1.8T 参数可以在 2000 台 Blackwell 上 90 天内完成训练。
毫不夸张地说，新的摩尔定律诞生了。
由于 Blackwell 有多种不同的变体可用，因此英伟达还提供了完整服务器节点的规格，主要有三个选项。
首先是最大、最强的 GB200 NVL72 系统，配置了 18 个 1U 服务器，每个服务器配置两个 GB200 超级芯片。该系统内提供了 72 片 B200 GPU，具有 1440Peta FLOPSde FP4 AI 推理性能，和 720 Peta FLOPS 的 FP8 AI 训练性能，并将采取液冷方案，一台 NVL72 可处理 27 万亿个参数模型（GPT-4 的最大参数不超过 1.7 万亿参数）。
另外一个规格是 HGX B200，它基于在单个服务器节点中使用八个 B200 GPU 和一个 x86 CPU，每个 B200 GPU 可配置高达 1000W，并且 GPU 提供高达 18 petaflops 的 FP4 吞吐量，比 GB200 中的 GPU 慢 10%。
最后，英伟达还将推出 HGX B100，其大致规格与 HGX B200 相同，配备 x86 CPU 和 8 个 B100 GPU，只不过会与现有 HGX H100 基础设施直接兼容，并允许最快速地部署 Blackwell GPU，每个 GPU 的 TDP 限制为 700W。
在此之前，英伟达通过 H100、H200 等 AI 芯片使其成为了一家价值数万亿美元的公司，并超越了亚马逊等头部公司，而今天发布的全新 Blackwell B200 GPU 和 GB200「超级芯片」很有可能会扩大其领先地位，甚至有望超越苹果。
生成式 AI 已经达到了引爆点。
两个小时的 GTC 2024 大会，更像一场大型演唱会，英伟达高级科学家 Jim Fan 调侃「黄仁勋是新的泰勒·斯威夫特」。
目前英伟达黄仁勋在 AI 行业的地位，大抵就是如此。
去年黄仁勋喊出 AI 的「iPhone 时刻」已经到来，让我们看到了日常生活如何被 AI 改写，而今天则展示了这个改变的速度正被疯狂加快。
在过去 10 年里，英伟达将 AI 推进了大约一百万倍，远超摩尔定律，或者说英伟达正在书写自己的迭代定律。从芯片算力到 AI 落地，从汽车制造到医疗物流，英伟达在自身进步的同时，也推动了各行各业发展。
摩尔定律已死，可英伟达让新的摩尔定律诞生了。
除了电脑显卡，英伟达在平时很少会被我们感知，但身边许多产品的技术进步又总离不开它们，看完这篇 GTC 2024 的首发总结，或许你能对 AIGC 的浪潮有更明显的感知
昨晚 OpenAI CEO Sam Altman 在 X 发的一条推文或许正是时代的注脚：
This is the most interesting year in human history, except for all future years
这是人类历史上最有趣的一年，但会是未来最无趣的一年。
全球最强 AI 芯片诞生，性能火箭跃升
这是当今世界上生产中最先进的 GPU。
发布会的主角，是「Blackwell B200」AI 芯片，黄仁勋称这颗芯片的名字来自数学家、博弈论家、概率论家 David Blackwell。
基于台积电的 4NP 工艺，Blackwell 架构下的计算芯片拥有 1040 亿个晶体管，比起上一代 GH100 GPU 上的 800 亿个晶体管，实现了又一次突破。
Blackwell B200 并不是传统意义上的单一 GPU，它由两个 Blackwell GPU + 一个 Grace CPU 芯片组合而成，并通过 10 TB/s NV-HBI（Nvidia 高带宽接口）连接，以确保每一颗芯片能够单独运行。
因此，B200 实际上拥有 2080 亿个晶体管，能够提供高达 20 petaflops 的 FP4 算力，其中的两个 GPU 与单个 Grace CPU 相结合的 GB200，可以为 LLM（大语言模型）的推理提升 30 倍的工作效率。
GB200 的性能也将大幅提升，在具有 1750 亿个参数的 GPT-3 LLM 基准测试中，GB200 的性能是 H100 的 7 倍，而它的训练速度是 H100 的 4 倍。
更重要的是，与 H100 相比，它可将成本和能耗降低 25 倍。
此前，英伟达的 AI 处理器 H100 尽管十分畅销，然而每块 H100 的峰值功耗高达 700 瓦，超过了普通美国家庭的平均功耗，专家预测，随着大量 H100 被部署，其总功耗将与一座美国大城市不相上下，甚至超过一些欧洲小国。
黄仁勋说，训练一个 1.8 万亿参数模型之前需要 8000 个 Hopper GPU 和 15 兆瓦的功率，如今 2000 个 Blackwell GPU 就可以做到这一点，而功耗仅为 4 兆瓦。
Blackwell B200 GPU 的彪悍性能，从能耗方面也能完美体现。采用了最新 NVLink 互联技术的 B200，支持相同的 8GPU 架构和 400GbE 网络交换机，在性能大幅提升的同时，可以做到与上一代 H100/H200 相同的峰值能耗（700W）。
另外一点值得注意的是 FP4 算力。黄仁勋表示在过去的 8 年里，AI 算力提升了一千倍，其中最为关键的改进是第二代 Transformer 引擎，通过 FP4 算力使计算、带宽和模型大小得到了显著提升。
相较于 AI 常用的 FP8 算力，B200 的 2 个计算芯片让其性能达到了 H100 的 2.5 倍，每个 Blackwell 架构下的芯片算力要比上代 Hopper 芯片高出了 25%。
英伟达高级科学家 Jim Fan 称全新的 Blackwell B200 GPU 是「新的性能野兽。」
B200 在单个架构内的计算能力超过 1 Exaflop，黄仁勋交付给 OpenAI 的第一台 DGX 性能是 0.17 Petaflops，GPT-4-1.8T 参数可以在 2000 台 Blackwell 上 90 天内完成训练。
毫不夸张地说，新的摩尔定律诞生了。
由于 Blackwell 有多种不同的变体可用，因此英伟达还提供了完整服务器节点的规格，主要有三个选项。
首先是最大、最强的 GB200 NVL72 系统，配置了 18 个 1U 服务器，每个服务器配置两个 GB200 超级芯片。该系统内提供了 72 片 B200 GPU，具有 1440Peta FLOPSde FP4 AI 推理性能，和 720 Peta FLOPS 的 FP8 AI 训练性能，并将采取液冷方案，一台 NVL72 可处理 27 万亿个参数模型（GPT-4 的最大参数不超过 1.7 万亿参数）。
另外一个规格是 HGX B200，它基于在单个服务器节点中使用八个 B200 GPU 和一个 x86 CPU，每个 B200 GPU 可配置高达 1000W，并且 GPU 提供高达 18 petaflops 的 FP4 吞吐量，比 GB200 中的 GPU 慢 10%。
最后，英伟达还将推出 HGX B100，其大致规格与 HGX B200 相同，配备 x86 CPU 和 8 个 B100 GPU，只不过会与现有 HGX H100 基础设施直接兼容，并允许最快速地部署 Blackwell GPU，每个 GPU 的 TDP 限制为 700W。
在此之前，英伟达通过 H100、H200 等 AI 芯片使其成为了一家价值数万亿美元的公司，并超越了亚马逊等头部公司，而今天发布的全新 Blackwell B200 GPU 和 GB200「超级芯片」很有可能会扩大其领先地位，甚至有望超越苹果。
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