现在数据中心的一个典型架构是CPU处理应用,GPU对应用进行加速,通过网络搭建成一个大规模的数据中心。CPU要解决很多基础设施的操作,比如存储和安全等,导致CPU的资源没有办法充分运用在应用上。因此数据中心的资源分配不均,影响系统性能的发挥。针对数据中心和云面临的这一挑战,NVIDIA提出了云原生超级计算架构,加速业务上云,在云上实现超算性能。
半导体行业观察:据彭博社报道,英伟达公布的季度收入比预期少了 10 亿美元,这令投资者感到惊讶,并且越来越多的证据表明,在经历了两年的繁荣之后,对电子元件的需求正在迅速下滑。
半导体行业观察:几个月前,我们报道了Universal Chiplet Interconnect Express UCIe 1 0 的发布
半导体行业观察:最近,博主Kopite7kimi报告了有关英伟达旗舰芯片 NVIDIA Ada Lovelace GPU SKU 的详细信息,这使它看起来像是有史以来最强大的终极图形芯片。
半导体行业观察:BlueField DPU,被英伟达称之为是数据中心的第三大支柱。它是一款非常强大的片上数据中心基础设施,可用于卸载、加速、隔离 在主机CPU上运行的各种软件定义的基础设施服务。
半导体行业观察:今年,全球芯片股从天堂掉入地狱,美国费城半导体指数今年来狂跌37 2%,图形芯片大厂英伟达(nVidia)和处理器大厂AMD今年都狂泻50%。
半导体行业观察:随着机器学习越来越多地进入社会的每一个角落,相应的训练任务也成为了云端数据中心最关键的运算负载之一,同时这也推动了半导体相关芯片市场的蓬勃发展。
半导体行业观察:英伟达因其灵活、易于编程和强大的硬件而成为人工智能训练工作负载的王者。但这可能会发生变化,因为 AI 非常动态,并且各种不同的 AI 工作负载正在分叉。
半导体行业观察:在早前举办的GTC大会上,英伟达首席科学家兼研究高级副总裁 Bill Dally 提供了 Nvidia 研发组织的概述和当前优先事项的一些细节。
半导体行业观察:五年前,英特尔的市值相当于英伟达和AMD的总和。如今,英伟达的市值与另外两家公司相当。台积电的股价也在飙升,反映出半导体行业在过去10年发生了巨大的变化。
随着数据中心成为了新的计算单元,英伟达提出了3U一体的数据中心新加速计算架构,3U具体是指,GPU解决并行计算的工作负载,DPU承担加速数据移动的工作负载,CPU承担通用计算业务应用的一些工作负载。而在3U一体数据中心新架构中,网络平台起到很重要的连接作用。
半导体行业观察:在3 月下旬虚拟举行的Nvidia GPU 技术大会上, Nvidia 首席执行官 Jensen Huang在讨论最新的GPU、人工智能技术和趋势以及公司的硬件和软件努力时展示了他所熟知的所有精力和热情。
半导体行业观察:随着 Nvidia 的每一代 GPU 加速器引擎的推出,机器学习推动了越来越多的架构选择和变化,而传统 HPC 模拟和建模的推动力也越来越少。至少直接上是这样。
谈到英伟达Omniverse,相信大家一定不会陌生。据介绍,这是一个专为虚拟协作和物理级准确的实时模拟打造的,易于扩展的开放式平台,并由 N
半导体行业观察:对于英伟达来说,从 GPU 加速器供应商转变为主机 CPU 供应商,以及拥有大量自己的向量数学能力的主机 CPU ,这将是一个重要事件。