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

NVIDIA称RTX GPU执行AI任务的速度是NPU的数倍 更适合打造AI PC

NVIDIA称RTXGPU执行AI任务的速度是NPU的数倍更适合打造AIPCNVIDIARTXGPU诞生于2018年，这些年来陆续进入各个行业领域，提供广泛的应用加速，包括但不限于：游戏、内容创作、影音、生产力、开发、日常生活等等。在算力方面，NPU毕竟是用于持续性的AI低负载，比如说Windows视频会议效果处理等，现阶段只能做到10-45TOPS。RTX显卡的算力至少也能超过100TOPS，最高可超过1300TOPS，对于任何AI负载都很轻松，比如对于本地大语言模型，RTX4050都可以超越苹果M3，RX7900XTX作为竞品旗舰也还不如RTX4070SUPER。在生态方面，NVIDIA更是非常自豪，RTX显卡已经支持超过500款游戏和应用的AI加速，还提供全面、强大的开发平台。其中，RTXAI游戏超过了370款，DLSS3超分辨率、RTXRemix游戏改造、ACE数字人等都用到了RTXAI加速，尤其是DLSS最高可带来4倍的性能提升。RTXAI应用则超过125款，遍布图像编辑、视频编辑、3D设计、直播等领域，以及各种独有的AISDK，最高可带来10倍的性能提升。比如说StableDiffusion生图速度提升7倍，AutodeskArnold渲染速度提升6倍、DaVinciResove视频编辑速度提升2.5倍、AdobePremierePro音频编辑速度提升4.5倍，等等。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1429364.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1429364.htm