「BMI中国」商业模式进化|英伟达:AI智算领域的领先者
●市场领导力:通过技术收购和持续创新保持市场领导地位。英伟达不断推出新的GPU架构和技术,如2006年推出CUDA架构提升了GPU的性能和效率。CUDA是英伟达可以与竞争对手区别的重要因素,由于CUDA架构随后在推出后不久进入高校成为学科,所以今天几乎所有做AI计算的人都会这个架构,一旦没了CUDA,算力再强也没用。●品牌...
英伟达下一代GPU披露:集成八个HBM 4
但正如您在下面所看到的,Nvidia主要GPU发布的节奏通常不到两年。所以这是一种回归形式。以下是数据中心GPU在过去21年中的推出方式,数据中心GPU计算至关重要:“Kepler”K10和K20,2012年5月“Kepler”K40,2013年5月“Kepler”K80,单卡上有两个GK210BGPU“Maxwell”M40,2015...
中国算力租赁行业:租赁算力更经济实惠
具体来说,根据阿里云的数据显示,每月租金约为13.34万元的8卡英伟达A100-NVLink(拥有80GB的显存)的GPU服务器,但如果计算全年租金则需要支付约160万元;而同样是8卡英伟达HGX加速显卡A100SXM模组装机花费亦约为160万元,几乎等同于上述GPU服务器的月租费用。然而,综合考虑服务器等待...
股价一直暴涨的英伟达,为何开始暴跌了?
具体到今年发布的第三代TPU,据称,其新运算阵列TPUv3Pod的计算能力远远超过了100Petaflops,这无疑使得英伟达在今年NVIDIAGTC2018大会上发布的可容纳16块TeslaV100GPU的DGX-2提供的2Petaflops的算力相形见绌。而更让英伟达感到不安的是,谷歌宣布今年宣布开放自己的TPU算力和生态,这无疑又会间接影响到目前在...
市值1个月蒸发230亿美元,英伟达怎么了?
具体来说,英特尔平台处理10000张图片的延迟是9.96ms,成本0.02美元,相比之下,英伟达基于MXNet框架的K80显卡+4CPU平台的成本是0.07美元、延迟29.4ms。需要说明的是,DAWNBench是一套用于端到端深度学习训练和推理的基准套件,提供了一套通用的深度学习评价指标,用于量化训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本,并通过不...
英伟达首次投资中国团队图森未来,押注无人驾驶货运行业
“无人驾驶的数据不可能跑在云端,必须跑在本地的车里,这需要的算力是很大的(www.e993.com)2024年10月20日。”图森未来郝佳男说,“这种算力只有英伟达能做。”据了解,图森未来目前使用了英伟达多款产品来支持自动驾驶的研发,硬件方面主要有尚未量产的DrivePX2,K80,K1,X1,X2,同时还有后端产品CUDA、TensorRT以及cuDNN等。而图森未来CTO...
英伟达创始人黄仁勋:Omniverse 作为“元宇宙基建”的关键是……
之前英伟达加速计算总经理IanBuck向我解释到,超级计算机中心的高性能计算(HPC)和超大规模计算机的AI及数据分析都孤立存在,从最大程度上说,Omniverse是把所有这些东西集合起来并以单一形式呈现的一种商业化结果。我认为这很深刻。有了这些分散的存储桶,您已经建立了一个每年100亿美元的数据中心业务,并且增长良好。
从基因诊断到医疗影像分析,11个案例帮你读懂深度学习的应用
当然如果需要写自己的软件,也可以用cuDNN来加速,从上图可以看到从最开始的8个K80,到8个Maxwell,再到DGX-1和DGX-1V,在不同的cuDNN版本和不同的硬件上,其性能差距是非常大的。在深度学习的训练方面,从最开始的1000张不到,现在可以训练的图片大概超过10000张,能够进一步加速训练,带来10倍的加速提升,而这样的...
【天风海外】TPU能取代GPU吗?谷歌云计算MLaaS脱颖而出的差异化
第一代TPU从2015年开始就被使用在谷歌云计算数据中心的机器学习应用中,面向的是推理阶段。首先看性能比较(鉴于2016年以前大部分机器学习公司主要使用CPU进行推理,谷歌在论文中TPU的比较对象产品为英特尔服务器级HaswellCPU和英伟达TeslaK80GPU),谷歌表示:...
Titan XP值不值?一文教你如何挑选深度学习GPU
一块TitanXP的价格可以让你买到两块GTX1080,而那意味着强大的算力和16GB的显存。GTX1080Ti参数:显存(VRAM):11GB内存带宽:484GB/s处理器:3584个CUDA核心@1582MHz(约5.67亿CUDA核心频率)英伟达官网价格:4600元这块显卡正是我目前正在使用的型号,它是一个完美的...