英伟达CEO黄仁勋:英伟达每年建新“AI 工厂”,AI性能年增2到3倍|最...

他预计，每家公司都有可能引入大型语言模型，并将其转化为自己的智能体，以执行指定的具体任务。为了满足客户的这一需求，当AI性能每年两倍或者三倍增长时，英伟达就能降低AI的成本、工作量和能耗，同时提升AI的创收能力。原因在于，英伟达能从端到端建立整个数据中心和AI工厂，并端到端从头到尾开发软件，因此其每年都...

一键性能优化!Nvidia APP测试版更新!

(该功能支持回滚到先前通过NVIDIAapp安装的驱动程序版本。更新并安装后续版本驱动程序后,此选项将显示在“驱动程序”窗口的底部。)总的来说,NVIDIAApp是一款功能强大且不断更新的N卡辅助工具,它提供了统一的GPU控制中心、游戏录制与截屏、自动捕捉精彩时刻、性能监控与调优以及新增的RTXHDR/G-SYNC等丰富功能。随着应...

为什么这家公司的芯片推理速度比英伟达快20倍?

对比英伟达H100GPU,Cerebras第三代WSE可以获得数千倍的带宽速度提升,也解释了CerebrasInference服务为何能在Llama3.170B上取得450token/s的推理速度,达到了GPU方案的20倍以上。CerebrasWSE与英伟达H100存算带宽对比,引自Cerebras博客存算一体推理市场尚处孕育期尽管存算一体推理芯...

英伟达 NVIDIA App 测试版更新:支持 AV1 格式录制视频、一键性能...

GeForceRTX台式电脑显卡和笔记本电脑的用户可以使用性能面板和一键自动GPU调优来监测GPU并发挥其能力。这项功能可以扫描用户的系统性能特征并提供一键自动GPU调优,从而优化用户的GPU性能。自动GPU调优器也会对用户的GPU执行常规检查扫描,以确保用户始终都拥有理想的调优配置文件。广告声明:文内含有的...

英伟达开源 3400 亿巨兽:98% 合成数据训出最强开源通用模型,性能...

英伟达采用了8路张量并行、12路交错流水线并行和数据并行相结合的方法,并使用了分布式优化器,将优化器状态分片到数据并行副本上,以减少训练的内存占用。表2总结了批大小增加的3个阶段,包括每次迭代时间,以及GPU利用率(MFU)等,其中100%是理论峰值。

英伟达开源3400亿巨兽,98%合成数据训出最强开源通用模型!性能对标...

利用开源的NVIDIANeMo和NVIDIATensorRT-LLM,开发者可以优化指令模型和奖励模型的效率,从而生成合成数据,并对响应进行评分(www.e993.com)2024年11月3日。所有Nemotron-4340B模型都利用张量并行性经过TensorRT-LLM优化,这种模型并行性可以将单个权重矩阵分割到多个GPU和服务器上,从而实现大规模高效推理。

加速万亿大模型!黄仁勋官宣英伟达GPU新架构:性能狂飙30倍

黄仁勋表示，一个DGXGB200NVL72——得益于新的NVLink芯片——基本上是一个“巨大的GPU”。它提供了720PetaFLOPS的FP8训练性能，以及1.44ExaFLOPS的FP4推理性能。NVIDIA还推出了DGXB200系统，这是一个用于AI模型训练、调优和推理的平台。DGXB200是第六代气冷DGX设计的平台，连接了八个B200TensorCoreGPU...

英伟达明年为中国市场准备一款特殊伺服器的I芯片,工业富联、浪潮...

相关业务:在自动驾驶领域和英伟达展开合作;公司获得Jetson和DRIVE两大平台的驱动开发和画质调优(ISPTuning)权限,成为中国首家获得英伟达画质调优授权的公司,可为英伟达生态伙伴提供全面系统的技术培训和跟踪式问题解答支持;公司拥有英伟达专用实验室,以及基于DRIVE和Jetson两大平台的专业驱动、画质调优、画质测试(IQtest)团...

RAG微调Llama 3竟超越GPT-4!英伟达GaTech华人学者提出RankRAG框架

新智元导读来自佐治亚理工学院和英伟达的两名华人学者带队提出了名为RankRAG的微调框架,简化了原本需要多个模型的复杂的RAG流水线,用微调的方法交给同一个LLM完成,结果同时实现了模型在RAG任务上的性能提升。在需要大量事实知识的文本生成任务中,RAG成为了常用的LLM部署技巧。

一周市值涨超1个高通近10个惠普 英伟达凭什么赢麻了?

这也成为英伟达最强的护城河。一位做AIGC视觉研究的科技公司主理人告诉时代周报记者,用户很难有动力迁移出CUDA,迁移意味着要重新写代码,这需要花费很多的时间和金钱。某机器人公司负责人也坦言,CUDA由于英伟达多年的研发调整和优化,且已经过广泛开发者的试验,目前生态最为稳定。