2006年底，黄仁勋向软件开发者开放了英伟达的GPU，允许他们将英伟达提供的算力应用于图形改善之外的目的，当时这件事并没有引起太

2006年底，黄仁勋向软件开发者开放了英伟达的GPU，允许他们将英伟达提供的算力应用于图形改善之外的目的，当时这件事并没有引起太大反响。 软件开发者却很快意识到，这些GPU在支持现代AI系统的复杂计算方面非常出色。它们擅长大量同步计算，而传统的CPU则不太适合。

推理速度提升十倍！英伟达发布ChatGPT核弹级GPU

推理速度提升十倍！英伟达发布ChatGPT核弹级GPU 当地时间周二，英伟达举办2023年春季GTC大会，黄仁勋穿着标志性皮夹克，向开发者披露最新的硬件和AI应用软件进展。在过去十年里，AI产业经历了历史性的飞跃。从2012年卷积神经网络AlexNet点燃了深度学习领域的“星星之火”，到ChatGPT一鸣惊人。黄仁勋表示，眼下整个AI产业正处于“iPhone时刻”创业公司正在竞相建立颠覆式的商业模型，而业界巨头也在寻找应对之道。GTC大会上，英伟达推出开源量子计算机软件Cuda Quantum，用于构建量子算法；与AT&T(T.N)合作，帮助提高调度服务的效率。 当地时间3月21日，GTC大会，英伟达发布了专为ChatGPT设计的“核弹”GPU（图像芯片）H100 NVL，较之适用于GPT-3的A100，速度提升10倍。#视频 () 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

从AI软件架构的角度来看，英伟达的一众竞争对手或许有能力挑战英伟达。英伟达的是专有的，这意味着开发者不能自由地对其进行调整。英特

从AI软件架构的角度来看，英伟达的一众竞争对手或许有能力挑战英伟达。英伟达的软件是专有的，这意味着软件开发者不能自由地对其进行调整。英特尔和AMD提供开源的替代方案，一些客户可能会发现这种选择很有吸引力。

英伟达全面转向开源 GPU 内核模块

英伟达全面转向开源 GPU 内核模块 英伟达在 2022 年宣布开源其 Linux GPU 内核驱动模块，最初针对的是工作站/数据中心 GPU，随着开源内核驱动的改进，开源驱动模块与闭源驱动的性能相差无几。英伟达通过官方博客现在正式宣布，其开源内核模块最终将取代闭源驱动。英伟达称，对于 Grace Hopper 或 Blackwell 等平台，必须使用开源 GPU 内核模块，因为这些平台不支持私有驱动；对于来自 Turing、Ampere、Ada Lovelace 或 Hopper 架构的较新 GPU，它建议切换到开源的 GPU 内核模块；对于 Maxwell、Pascal 或 Volta 架构中的旧版 GPU，开源 GPU 内核模块不兼容，只能继续使用私有驱动。英伟达没有开源其用户空间驱动。 via Solidot

NVIDIA收购GPU协调软件开发商Run:ai

NVIDIA收购GPU协调软件开发商Run:ai Run:ai 首席执行官兼联合创始人在谈到收购 Run:ai 的决定时说："自2020年以来，Run:ai一直与英伟达 ，我们在帮助客户充分利用基础设施方面有着共同的热情。我们很高兴能够加入英伟达 ，并期待着继续我们的合作之旅。"NVIDIA在解释客户可从 Run:ai 平台获得的好处时列举了以下几点：管理共享计算基础设施的集中式界面，使复杂的人工智能工作负载能够更轻松、更快速地访问。添加用户、在团队下管理用户、提供群集资源访问权限、控制配额、优先级和池以及监控和报告资源使用情况的功能。能够汇集 GPU 并共享计算能力从部分 GPU 到多个 GPU 或运行在不同集群上的多个 GPU 节点以完成不同的任务。高效利用 GPU 集群资源，让客户从计算投资中获得更多收益。对于使用Run:ai平台的客户，NVIDIA 表示近期将继续以相同的商业模式提供相同的产品。它还将继续投资 Run:ai 的产品路线图，但会将这些功能集成到NVIDIA DGX Cloud 中。通过此次收购，NVIDIA 希望客户能够从更好的 GPU 利用率、改进的 GPU 基础架构管理以及开放式架构带来的更大灵活性中获益。NVIDIA 和 Run:ai 公司都没有透露收购的具体细节，如收购价格和完成时间，但表示本次并购将有助于NVIDIA巩固其在人工智能基础设施领域的领先地位。 ... PC版： 手机版：

【英伟达将向中国推出A800GPU】11月8日，记者从GPU巨头英伟达处获悉，该公司将于第三季度投产NVIDIA A800 GP

【英伟达将向中国推出A800GPU】11月8日，记者从GPU巨头英伟达处获悉，该公司将于第三季度投产NVIDIA A800 GPU（以下简称“A800”）。根据英伟达的说法，A800是面向中国客户的NVIDIA A100 GPU（以  #月光新资讯