7月24日，多伦多大学研究人员发现一种名为GPUHammer的攻击方式，可使英伟达GPU上运行的大模型准确率从80%降至0.02%。该攻击通过反复“敲击”显存引发比特翻转，直接篡改深度学习模型中的权重指数位。研究人员已在英伟达RTX A6000上成功测试该攻击，其他型号也可能受影响。英伟达建议用户开启系统级纠错码（ECC）作为防御措施，但该措施会导致模型性能下降10%。（新浪科技）