国产AI算力GPU与英伟达GPU:差距与挑战的深度剖析

特别是H100与H200，其单卡算力均达到1P（PetaFLOPS，千万亿次浮点运算），而更高端的B200与GB200，据网络消息，其算力更是分别高达2.25P与5P，这一卓越的算力表现，使得英伟达GPU在处理大规模数据集、训练复杂模型时具有显著优势。此外，英伟达构建的CUDA生态体系，是其另一大核心竞争力。CUDA不仅提供了强大的并行计算...

估值250亿,“中国版英伟达”横空出世?

中国也不乏有企业来蹭这波热度，鸿博股份、高新发展，还有中贝，安奈，一个个都号称是中国版的英伟达，中国算力龙头、巨头。甚至大家一瞬间就忘记他们本来就是印刷厂或者建筑商罢了，和高新技术算力芯片八竿子打不着。任何企业想要存活下来，就必须有护城河，更别说GPU这种门槛极高的领域。英伟达耗费多年构建的完整CUDA...

英伟达SC24六大技术亮点,不止加速超算500强

黄仁勋表示:“自CUDA诞生以来,英伟达将计算成本降低至之前的百万分之一。对一些人来说,英伟达就像一台计算显微镜,让他们能够观察到极其微小的东西;对另一些人来说则像一台望远镜,让他们能够探索难以想象的遥远星系;对许多人来说,它是一台时间机器,让他们能够在有生之年从事毕生的事业。”但英伟达的目标不止于此。

OpenAI获英伟达B200最强超算,GPT-5训练无底洞,微软算力却严重不足

英伟达的CUDA库一直是各行业实现突破的基础,也是减少能源消耗最有效的方法之一,现在已经为超过4,000个加速应用程序提供支持。在医疗行业,英伟达加速了诊断、药物发现和医学影像方面的创新,帮助改变护理模式,释放医疗保健领域十万亿美元的巨大机遇。目前的进展包括NVIDIAClara医学影像平台,Parabricks在基因组学研究方面的突...

英伟达吃透GPU红利,GeForce 256是伟大的起点?

而在提出了CUDA后,英伟达也在2018年进一步对GPU的算力进行细化,引入了RTCore、TensorCore的概念,让光线追踪和专门的ML计算成为可能——TensorCore通过高效执行大规模矩阵运算,显著加快了AI模型的训练和执行速度。根据英伟达的介绍,现阶段RTXAI已经对10种不同的AI场景实现覆盖,包括游...

数据中心支出浪潮停不下来! 英伟达等“AI卖铲人”喜迎新一轮涨势

英伟达在3月GTC正式推出名为“NVIDIANIM”的微服务,按每GPU使用时间收费,它是专注于优化的云原生微服务,旨在缩短基于AI大模型的生成式AI应用上市时间并简化它们在云端、数据中心和GPU加速工作站上的部署工作负载,使得企业能够在英伟达AIGPU云推理算力以及基于CUDA平台提供的加速基础上部署AI应用,寻求建立专属英伟达...

巨头围攻英伟达CUDA:用安卓模式打破算力霸权

CUDA可以高效地利用GPU的峰值算力。考虑到今天人工智能训练对于大算力、高性能的追求,也无怪乎开发者对于CUDA的偏爱。但实际上英伟达在这两个层面上绝非天下无敌,尤其是OpenAI开源的Triton,不仅能在英伟达的GPU上实现接近CUDA的执行效率,还在合并AMDROCm(对标CUDA)等平台的代码,兼容更多的GPU。

打败英伟达的,绝不会是另一个“英伟达”!

CUDA不仅是一个编程平台,还提供了开发工具和优化库,使开发者能够轻松并行化应用程序,充分利用GPU的算力。这种软件生态降低了开发门槛,使英伟达GPU成为深度学习和AI应用的行业标准。全球的研究机构、企业和开发者对CUDA的依赖,使得迁移到其他平台的成本极高,而英伟达通过不断优化CUDA,增强了这种粘性。

国产AI芯片厂商如何打破英伟达CUDA生态垄断?

01国产AI芯片厂商面临美国对华先进制程技术封锁和英伟达CUDA生态制约,寻求打破垄断。02北京大学讲席教授谢涛认为,利用开源RISC-V生态共建生态可能更有机会。03然而,国产AI芯片厂商在软件生态方面仍显薄弱,面临诸多挑战。04为此,谢涛提出自下而上、从端到云和工具创新等三点心思路应对挑战。

华为CANN要替代英伟达CUDA,比鸿蒙替代安卓还难么?

除了AMD的ROCm,英伟达CUDA的另一个挑战者,是来自中国的CANN。CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetworks)的诞生标志着华为在AI算力领域的深入布局,作为昇腾AI全栈的核心,CANN扮演着承上启下的关键角色,适配多框架与多异构芯片,为多样化的AI应用场景提供高效易用的编程方式。