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华为新技术将对标英伟达，大幅提升AI算力利用率下载方式:

①通过浏览器下载

打开“华为新技术将对标英伟达，大幅提升AI算力利用率”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【3g.www.share.blog.share.www.3g.blog.3g.3g.m.senlonsn.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“华为新技术将对标英伟达，大幅提升AI算力利用率”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

华为新技术将对标英伟达，大幅提升AI算力利用率安装步骤:

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🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择华为新技术将对标英伟达，大幅提升AI算力利用率。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载华为新技术将对标英伟达，大幅提升AI算力利用率软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保华为新技术将对标英伟达，大幅提升AI算力利用率软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用华为新技术将对标英伟达，大幅提升AI算力利用率软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动华为新技术将对标英伟达，大幅提升AI算力利用率软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：华为新技术将对标英伟达，大幅提升AI算力利用率软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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> 厂商新闻《华为新技术将对标英伟达，大幅提升AI算力利用率》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-17 09:36

• 编辑:CN

（文/观察者网 吕栋）

11月16日，知情人士向观察者网透露，华为将于下周发布AI领域突破性技术成果，有望解决算力资源利用效率难题。据透露，该技术延续 “以软件补硬件” 的创新思路，可将GPU、NPU等算力资源利用率从行业平均30%-40%大幅提升至70%，显著释放算力硬件潜能。

该知情人士提到，华为这项新技术将对标英伟达2024年底收购的以色列公司Run: ai的核心技术，旨在通过软件创新，实现英伟达、昇腾以及其他三方算力的统一资源管理与利用，屏蔽算力硬件差异，为AI训练推理提供更高效的资源支撑。

2024年12月，英伟达宣布以7亿美元（约合人民币51亿元）价格，收购2018年成立的以色列公司Run:ai。过去7年，这家公司做的产品只围绕一件事——怎么高效使用GPU，比如提供业务看板、GPU权限分配、任务分配等等直观可视化操作工具，本质是在做GPU的“数据产品经理”。

对于有雄厚研发实力和AI积累的大公司来说，这样的内部工具自研可能并不是问题，但对于中小规模、非AI行业的用户来说，Run:ai这套技术却很关键。

图源：英伟达

彼时有媒体报道，Run:ai的用户包括全球打印机巨头斑马技术、用端到端技术一鸣惊人的自动驾驶公司Wayve、伦敦医学影像与人工智能中心等等。其中Wayve通过Run:ai提供的工具，将原先不足25%的GPU集群效率，提升到80%以上。

在收购的同时，英伟达还宣布开源Run:ai的所有平台技术，买英伟达GPU就能免费用。

黄仁勋这么做的原因，是因为英伟达在AI芯片领域占据垄断地位，控制着高端GPU市场80%的份额，几乎100%的AI计算份额，且一直在寻求构建产品+生态的立体优势。

长期以来，黄仁勋和英伟达一直想做的，就是AI行业的垂直整合，从芯片到工具再到软件应用，打造一个能满足任何AI用户的一站式商店，让客户对其生态形成依赖。

然而，对当下中国来说，恰恰要避免对英伟达的过度依赖，尤其是在先进制程受限、单卡算力存在劣势的情况下，国内产业界更需要“系统补单点”、“软件补硬件”，支撑AI产业发展。

今年以来，华为曾推出多项关键技术，弥补芯片方面的短板。比如昇腾384超节点，该技术发挥华为在通信、存储和基础软件等方面的大杂烩优势，突破了互联瓶颈，实现了算力规模的赶超。再比如华为前不久开源的UCM（Unified Cache Manager）推理记忆数据管理技术，充分利用了不同存储介质的特性，降低AI推理对高端HBM的依赖，还能平衡成本。

AI是一项系统工程，算力更是一个高成本的代表。在中国先进芯片受限的情况下，华为即将发布的新技术，将如何提升算力资源利用的效率，无疑值得关注。

本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。

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