英伟达CUDA-Q平台助力谷歌设计量子计算设备,几分钟即可完成噪声...

使用旗下CUDA-Q平台,谷歌可以在英伟达Eos超算上动用1024块H100Tensor核心GPU,以极低的成本执行全球最大、最快的量子设备动力学模拟,可以对容纳40个量子比特的设备进行全面、逼真的模拟。当地时间11月18日,英伟达宣布,与谷歌研发量子计算软硬件工具的团队谷歌量子AI(GoogleQuantumAI)合作,利用由英伟达CUDA-Q平台提...

为什么英伟达如此强大?这就是CUDA的魔力

很容易看出,英伟达的CUDA技术为何能推动公司成为高性能计算的领军者,它通过CUDA架构释放了并行处理的全部潜力。通过利用数千个核心处理大量数据,CUDA技术成为了许多行业的宝贵平台,从医疗和学术界到零售和金融行业。凭借其广泛的CUDA生态系统、优化的库和硬件创新,英伟达在人工智能热潮中稳居领导地位,远远超越了AMD和英特尔。

...显卡|a卡|amd|gpu|英伟达|英特尔|cuda|全大核架构_网易订阅

然而,要撼动英伟达CUDA生态的领先地位,AMD仍面临诸多挑战,需付出长期努力。UDNA作为AMD的一项长远布局,其潜力尚需时间验证。AMD在扩大市场份额的过程中,面临的主要挑战在于英伟达通过其CUDA平台在AI软件开发领域构建了坚固的壁垒,吸引了大量开发人员并深度绑定了他们与英伟达的生态系统。CUDA生态系统,作为英伟达所独有...

摩尔线程IPO来袭,250亿估值的国产GPU如何破局英伟达垄

当前国产GPU行业正处于关键的洗牌期。在30余家国产GPU企业中，已有象帝先等公司陷入资金困境。市场格局仍在变动，即便是头部企业也面临着技术差距、生态建设、供应链等多重挑战。特别是在英伟达CUDA生态系统的强势垄断下，国产GPU要实现突破，任重道远。分析认为，国产GPU企业要想突出重围，必须在核心技术研发上加大投入，...

新款GPU对标H200,AMD竞速英伟达:奔赴AI芯片盛宴生态成短板

不过,在菁锐智库专家、正高级工程师袁博看来,AMD在GPU领域与英伟达对标,还是差了点火候。他对《华夏时报》记者表示,AMD和英伟达相比,最大的劣势就是生态,在硬件芯片的性能上,AMD可能能够追上甚至赶超英伟达,但是在AI开发生态上,英伟达具有绝对的优势。“围绕英伟达的AI芯片,英伟达推出了CUDA作为英伟达专用的AI应用开发...

外媒:英伟达彻底崛起了!

特别是在人工智能领域,英伟达凭借其强大的CUDA并行计算平台和深度学习框架TensorFlow、PyTorch的广泛支持,成为了AI时代的“芯片之王”(www.e993.com)2024年11月22日。无论是云端的大规模模型训练,还是边缘设备的实时推理,英伟达的产品都能提供高效、灵活的解决方案,极大地推动了AI技术的普及和应用。

新款GPU争辉H200,AMD挑战英伟达:AI芯片生态成关键!

对AMD的市场目标，相关记者进行了深入采访，但截至发布时未能获取更多信息。菁锐智库的袁博对此表示，AMD在GPU领域虽然拥有追赶的机会，却因AI生态不足处于劣势。他的观点认为，英伟达的CUDA平台为AI开发者提供了更为全面的支持，而这一点是AMD亟需弥补的。明显可以看出，AMD意识到了自身的不足。未来，公司计划持续投入...

“中国版英伟达”要IPO了

产品之外,围绕自主研发的MUSA统一系统架构和软件平台,摩尔线程正致力于构建国产GPU应用生态。软件生态是推动GPU计算普及的关键,以MUSA架构为核心,摩尔线程发布了完备的MUSA软件栈,以服务开发者和终端用户。摩尔线程MUSA架构及软件栈对CUDA具备兼容性,通过MUSIFY代码自动转换工具,用户可以快捷地将原有的CUDA代码无缝迁移到...

英伟达“向上”,苹果“向下”:AI时代的岔路与选择?

虽然以硬件为根基,但英伟达的成功并不止步于此。它构建了一个完备的软件生态,以提升硬件使用效率。通过CUDA平台,英伟达的硬件实现了与软件的深度结合,使开发者得以充分调用GPU的并行计算资源。CUDNN、TensorRT等软件工具更是为深度神经网络的训练和推理优化了性能,使得开发者可以在不改变代码的情况下,将AI模型迁...

速递|英伟达最新 AI 峰会 —— 加速计算与 AI 的变革力量(文末附...

此外,Pette在演讲中进一步阐述,英伟达CUDA库已成为推动各行业突破的关键力量,目前为超过4000个加速应用程序提供支持。CUDA不仅能够实现加速,也是减少能源消耗的最有效方式之一。他还谈到了“AgenticAI”的概念,它超越了传统的AI,使Agent能够自主感知、推理和行动,且AgentAI具备推理、学习和行动的能力...