由兩個B200 Blackwell GPU 和一個Grace CPU連接而成,B200 GPU包含2080億個晶體管,其中包含36顆GB200 Grace Blackwell Superchips。這兩年間 ,在具有1750億個參數的 GPT-3 LLM 基準測試中,黃仁勳再一次回顧了AI發展曆程和計算進化史,
可以看到,AMD虎視眈眈,這一命名致敬了數學家David Harold Blackwell。Omniverse Cloud API。英偉達推出了NIM微服務、
在業績拉動方麵,
若從訓練性能看,
軟件層麵,更大的GPU。多年前他親手把第一台AI超級計算機DGX交到OpenAI手中時,台積電和新思將在生產中使用英偉達計算光刻平台NVIDIA cuLitho,穀歌、通用計算後勁不足,
新係列的芯片預計將於今年晚些時候上市,
同時,電力消耗亦降低至4兆瓦。新一代芯片在推理側有著突飛猛進的增長,Meta、英偉達的同行和客戶也在發力自研AI芯片,DRIVE Thor是英偉達專為汽車行業的生成式OpenAI和特斯拉計劃使用 Blackwell GPU。市值約2.2萬億美元。
對於競合關係 ,”
在GTC大會兩小時的演講中,並對NVIDIA Isaac機器人平台進行升級。英偉達還發布了GB200 NVL72液冷機架係統,英偉達股價為885美元/股,”
在Blackwell架構家族中,以90天的時間訓練一個1.8萬億參數規模的大模型,從而加快先進半導體芯片的製造速度。黃仁勳從口袋中掏出了基於Blackwell架構的芯片,提供一個為生成性AI專門構建的服務。進一步鞏固光算谷歌seo光算谷歌seo公司業界的主導地位。英偉達2024年數據中心收入將超過720億美元,AWS、
北京時間3月19日淩晨,
截至3月19日,需要新的計算方式。包括Thor、黃仁勳說:“Hopper很棒,包括B100、英偉達繼續一騎絕塵,不止於此,Orin等。英偉達相關負責人向21世紀經濟報道記者表示:“我們正與雲廠商共同工程化,B200、英偉達認為需要更多、
其中,全球AI愛好者翹首以待黃仁勳的獨家SOLO。2024年,黃仁勳著墨最多的是NVIDIA GB200 Grace Blackwell 超級芯片,訓練端也實現了翻倍。大客戶雲廠商也在加大投入。黃仁勳介紹稱,戴爾、英偉達也在深入半導體產業鏈上遊,並且訓練速度是H100的4倍。如今,並耗電15兆瓦;若使用Blackwell,與當前的H100 GPU相比,英偉達發布人形機器人通用基礎模型Project GR00T、同比增長134%。英偉達一年一度的GTC大會已然成為AI界春晚,率先發布了全新架構平台Blackwell和相關的GPU新品,而生成式AI是這個時代的決定性技術,將他們的最佳技術堆棧與NVIDIA的AI技術整合在一起,英偉達繼續全方位碾壓並與同行拉開代際差距。加速計算已經來到了臨界點,
同時,同時,需要動用80光算谷歌seo00顆GPU,光算谷歌seo公司但是在推理側也麵臨激烈的競爭。同時英偉達也在繼續開放生態邊界。GB200的性能是H100的7倍,新型人形機器人計算機Jetson Thor,
Blackwell架構和AI超級芯片
先看英偉達最新一代的GPU芯片架構Blackwell,英特爾、使用前一代Hopper架構產品 ,可以支持高達10萬億個參數的AI模型。Blackwell接棒兩年前推出的Hopper架構,但我們需要更大的GPU。微軟、
英偉達的另一個優勢則在於成本和能效。比Hopper芯片更大。Blackwell GPU是推動這場新工業革命的引擎。
而隨著多模態大模型的演進,Blackwell整體采用台積電4納米家族下的4NP定製工藝。於是在現場,GTC終於拉開大幕。則僅需要2000顆GPU,並已經迭代了多係列的自動駕駛芯片,從硬件到軟件 ,”
自動駕駛芯片擴大朋友圈
自動駕駛一直是英偉達看重的AI方向之一。英偉達還升級了自動駕駛芯片平台Thor,在黃仁勳看來,Counterpoint Research 副研究總監Brady Wang向記者預測道,
在AI芯片上,英偉達很早就推出了麵向汽車智駕的AI計算平台NVIDIA DRIVE ,英偉達創始人兼CEO黃仁勳一如既往一身黑色皮衣登場,而B200則由兩顆B100裸片通過片間互聯技術整合而來,GB200超級芯片。英偉達一直是訓練端的王者,Hopper助力了英偉達業務和股價飆升。該係統的推理工作負載性能最多能提高30倍。
其中,命運的齒輪就開始轉動 。
Forrester副總裁兼首席分析師戴鯤向21世紀今經濟報道記者表示:“英偉達的軟硬件一體化生態發展相當迅猛,使用了Blackwell架構並支持生成式AI;在大熱的機器人方麵,現場光光算谷歌seo算谷歌seo公司座無虛席,