英伟达发布Streamline 2.4.0:支持DLSS 3.7.0,性能更好
值得注意的是,DLSS3.7.0已经可用于RayReconstructions和DLSS-D配置文件,但不适用于其他配置文件。此外,英伟达还推出了一个名为“eager_donkey”的新E预设。在性能方面,《注:Streamline可以显著提升游戏画面质量,并且不需要显卡负担过高负载》(原文如此),用户只需要编写一次代码即可为游戏添加多种相关技术。除了上述...
为什么英伟达将进入模型领域,而模型将进入芯片领域
大多数公众不知道的是,Transformer是由Google发明的,而不是我们在OpenAI发明的。Transformer的意义在于,它是首次出现的一种模型,可以普遍适用于各种机器学习任务。以前,如果你想理解图像,你会使用卷积神经网络(如AlexNet);如果你想生成文本,你会使用循环神经网络(RNN);如果你想在围棋中击败人类,你...
23年赚疯了的英伟达,接下来关注的是什么
黄仁勋还表示,他认为通用计算并不适用于每一个工作领域。所以更多企业期待通过加速计算的方式,解决通用计算不适合解决的问题。图源:英伟达通过大幅的提高计算能力将使得英伟达的边际成本降低到无限接近与零,NVIDIA的加速计算、超级计算等,在短短的十年间英伟达已经将深度学习的计算成本降低了100万倍。随着计算成本的降...
对话中科驭数CEO鄢贵海:AI算力热潮下,对标英伟达的国产芯片如何...
这个第一是特别老旧的观念,第二是很误导性的观念,因为今天DPU应用绝对不仅仅是卸载一点CPU上的负载那么简单,有些任务不仅GPU干不了,CPU也干不了,比如处理安全上的业务,比如做分布式安全机制,这些业务都是CPU本身不太能有效处理的,而在DPU上面做这件事情就会非常简单。今天我提到叫DPU,是我们进行算网融合的关键组...
一周市值涨超1个高通近10个惠普,英伟达凭什么赢麻了?
2006年,英伟达推出了CUDA的*个版本,标志着GPU被正式引入通用计算领域。在诞生之初,CUDA提供了一种新的编程模型,允许开发者利用英伟达的GPU进行高性能计算,这在当时是一项革命性的技术,因为它使得GPU不再仅限于图形渲染,而是扩展到了更广泛的计算任务。但当时,业界还没有看到CUDA的价值。黄仁勋力排众议,投资,开发、...
刚刚,英伟达发布新规:其他硬件禁止使用CUDA!
这位网友表示:在Java/Android诉讼中已经确定,API不能受版权保护(www.e993.com)2024年7月26日。一些司法管辖区甚至明确允许出于互操作性的目的进行逆向工程。「这意味着,英伟达在EULA中的警告条款,不会使ZLUDA或任何其他不包含英伟达代码的解决方案成为非法使用。」但另一位网友回应道,「我认为这不适用于这种特殊情况。我调查了一下,似乎裁决是针...
微软5纳米自研芯片来了,可与英伟达H100一战?
因此,在LLM推理方面,Maia100的性能处于劣势。就每秒处理更大批大小的token而言,GPT-4推理的性能大约是H100的1/3。值得注意的是,这本身并不是一个大问题,因为制造成本与英伟达的巨大利润率弥补了大部分差距。问题是,电源和散热仍需要更多成本,而且token到token的延迟更差。
OpenAI投资人霍夫曼:未来,英伟达芯片需求将持续旺盛|钛媒体AGI
因此我认为,未来几年内英伟达芯片将继续需求旺盛。但你知道,我知道很多努力在创造替代芯片,替代方案,这是当你有市场需求时发生的事情的一部分。因此我认为,可能从现在开始一到两年,你将开始看到一些芯片至少它们可能还不适用于训练,但会在我们行业称之为推理的方面有帮助,即服务于模型和结果。但我认为,我看到...
万字长文揭秘英伟达的焦虑与成功方法论 |【经纬低调分享】
在某种程度上,英伟达也是这样做的,那时你们是消费类产品公司,对吗?当时就是这样,而消费者得掏钱购买,这点很关键。JensenHuang:对,但我们注意到市场上有一个细分领域,当时PC行业还在起步,性能还不够好,每个人都渴望能有更快的东西,所以如果你的性能比可买到的快10倍,就会有一大批爱好者愿意购买,我们相...
英伟达CEO最新专访:关于竞争,我们喜欢创造需求并定位自己,当我们...
《Acquired》最新的一期内容走进了英伟达总部,BenGilbert以及DavidRosenthal与老黄,深入挖掘了英伟达切入数据中心的来龙去脉以及初衷,还包括老黄的创业思考、平台战略初衷、内部管理理念以及市场&技术判断方法。老黄表示,如果未来科技公司变得更大,大家不要感到惊讶,因为这些科技公司生产的东西非常不同,机会有多大...