NVIDIA收购ARM公司宣告失败

NVIDIA收购ARM公司宣告失败据英国金融时报报道称，软银以660亿美元的价格将芯片集团ARM出售给NV的交易宣告失败。其实这个消息并不令人意外，因为在这之前，已经有不少消息称，由于面临严格的监管审查和竞争对手的反对，NV就准备放弃收购ARM的交易。...在2020年9月13日宣布两家公司达成收购ARM的协议时，NV透露他们在协议签署时，已向软银支付了20亿美元，数额高于收购交易失败所需要支付的12.5亿美元。

Arm公布Neoverse产品路线图：NVIDIA超级CPU就用它

Arm公布Neoverse产品路线图：NVIDIA超级CPU就用它说到Arm，大家最熟悉的当然是移动领域的Cortex系列产品，而在服务器数据中心市场上，Arm也在全力打造Neoverse产品家族，专为解决加速基础设施解决方案的各类问题而设计，通过专用处理能力满足更高计算要求、降低功耗。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1318569.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1318569.htm

Arm 发布基于 3nm 芯片工艺的新 CPU、GPU IP

Arm发布基于3nm芯片工艺的新CPU、GPUIP芯片设计公司Arm今日发布了针对旗舰智能手机的新一代CPU和GPUIP（设计方案）：Cortex-X925CPU、ImmortalisG925GPU。新产品均使用了其最新的Armv9架构，基于台积电3nm制程工艺方案，针对终端设备在AI应用上的性能进行设计优化。据官方介绍，新的CPU与GPUIP是目前旗下同类产品中性能最强的一代，新CPU性能提升36%；新GPU则将图形计算性能提升37%。两款产品最终通过Arm最新推出的终端计算子系统解决方案交付给客户。

NVIDIA黄仁勋：CPU用得越来越少 GPU才是关键

NVIDIA黄仁勋：CPU用得越来越少GPU才是关键推动这一切的不是高价买RTX40系“臭打游戏的人群”，而是一群舍得几十万甚至百万买显卡的人——搞AI的，Q2财季中主要的增长就来自数据中心GPU的爆发，各大科技公司都在争相部署AI，A100、H100等高端AI加速卡即便是加价也有人在抢。这也让NVIDIACEO、创始人黄仁勋更加自信，日前在采访中他放言计算机时代已经变了，数据中心需要用得CPU越来越少，不再是传统上购买数百万个CPU，而是转而购买数百万个GPU。黄仁勋预测数据中心GPU的需求可能会是一个万亿美元的超级市场，而NVIDIA有机会乘风飞扬，迎接更大的增长。至于NVIDIA说得对不对，资本市场已经用脚投票了，昨晚的美股市场上，不仅NVIDIA涨疯了，同样带动了有GPU业务的AMD股价大涨10%。至于主业还是CPU的Intel，在这波大浪中一度暴跌7%，股价创造了2个月来的新低。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1361775.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1361775.htm

NVIDIA CPU+GPU超级芯片终于量产 搭配144TB内存

NVIDIACPU+GPU超级芯片终于量产搭配144TB内存再加上GraceCPU、HopperGPU、AdaLovelaceGPU、BlueFieldDPU等全套系统方案，NVIDIA现在已经有400多种配置，可满足市场对生成式AI的激增需求。欧洲和美国的超大规模云服务商、超算中心，将会成为接入GH200系统的首批客户。同时，黄仁勋还公布了GraceHopper的更多细节，尤其是它的CPU、GPU之间使用NVLink-C2C互连技术，总带宽高达900GB/s，相比传统的PCIe5.0通道超出足足7倍，能够满足要求最苛刻的生成式AI和HPC应用，功耗也降低了超过80％。GraceCPU拥有72个Armv9CPU核心，缓存容量198MB，支持LPDDR5XECC内存，带宽高达1TB/s，还支持PCIe5.0。HopperGPU则采用台积电4nm定制工艺，集成多达800亿个晶体管，号称世界上最先进的芯片，集成18432个CUDA核心、576个Tenor核心、60MB二级缓存，支持6144-bitHBM3/2e高带宽内存。同时，NVIDIA宣布推出一款新型大内存AI超级计算机“DGXGH200”，可用于开发面向生成式AI语言应用、推荐系统和数据分析工作负载的下一代大模型。它配备了多达256颗GH200GraceHopper超级芯片，彼此NVLinkSwitchSystem互相连接，带宽提升48倍以上，对外可作为单个GPU使用，浮点性能高达1PFlops(每秒1千万亿次浮点计算)。同时还有144TB共享内存，相比2020年的上一代DGXA100增大了近500倍。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1362341.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1362341.htm

NVIDIA开源HPCG AI基准 支持Grace CPU以及Ampere和Hopper GPU

NVIDIA开源HPCGAI基准支持GraceCPU以及Ampere和HopperGPU自英伟达之前宣布为GeForceRTX20系列及以后的产品使用开源GPU内核以来，英伟达一直在寻求向更开源的方向转变，以促进其平台的开发，并在Linux方面大步迈进。这一次，该公司决定通过开源英伟达HPCG来帮助人工智能行业，该HPCG面向GraceSuperchips和Hopper系列架构等人工智能硬件。NVIDIA的HPCG是一个专为高性能计算应用设计的基准测试，主要通过多种数学运算来测试特定硬件在不同场景下的性能。这不仅能让NVIDIA展示其GPU的能力，而且该软件包在优化HPC系统方面发挥了重要作用。在人工智能和高性能计算应用大幅增长的时代，NVIDIAHPCG的开源意味着该公司决心看到资源的发展。以下是该公司自己详细介绍的主要功能：GitHub：https://github.com/NVIDIA/nvidia-hpcg主要特点NVIDIAHPCG基准利用NVIDIA高性能数学库：cuSPARSE和NVPLSparse，在NVIDIAGPU和GraceCPU上实现稀疏矩阵向量乘法(SpMV)和稀疏矩阵三角求解器(SpSV)的最高性能。NVIDIAHPCG基准支持高度可配置的命令行参数，以决定：GPU和GraceCPU的问题大小三维等级网格形状执行模式：纯CPU、纯GPU和异构点对点通信：MPI_Host（发送/回传）、MPI_Host_Alltoallv、MPI_CUDA_Aware、MPI_CUDA_Aware_Alltoallv和NCCLNUMA相关配置在兼容性方面，NVIDIAHPCG支持GraceCPU系统以及Ampere和HopperGPU架构。该软件也只能在Linux下运行，这限制了它的使用范围。不过，这仍然是一个有趣举动，它表明了NVIDIA公司对资产开源的承诺。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1433279.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1433279.htm