Есть ли вероятность, что положение процессорного гиганта по какой-то причине пошатнется?
Нынешний исполнительный вице-президент подразделения Раджа Кодури вернется на пост главного архитектора Intel.
В нем будет работать несколько десятков тысяч чипов H100 и A100 — самых мощных графических процессоров из выпускаемых Nvidia.
Дженсен Хуанг всего лишь пошутил, но облачные технологии моделирования, предлагаемые в качестве сервиса и продемонстрированные на осенней конференции Nvidia GTC, свидетельствуют о том, что ИТ-директорам следует воспринимать все это серьезно.
Компания Nvidia готова приступить к поставкам графического процессора H100 Tensor Core. Первые серверы на базе новой архитектуры появятся уже в октябре.
Компания представила видеоадаптеры нового поколения после двухлетнего перерыва.
Насколько новые графические чипы компании способны конкурировать с процессорами Nvidia и AMD, особенно в части драйверов, еще предстоит увидеть.
Согласно статистике Gartner за 2020 год, только 53% программных систем искусственного интеллекта доходят до стадии развертывания.
Среди немногочисленных пока известных деталей новинок — намерение компании уделять больше внимания энергоэффективности, а не чистой вычислительной мощности.
В компании не согласны с тем, что разработчик графических процессоров слишком поздно предоставляет сведения о новой продукции и даже скрывает стоимость чипов вплоть до публичного анонса.
В компании разработали новые ядра высокого быстродействия Cortex-X3 и видеочип Immortalis.
На Международной конференции по суперкомпьютерам представители главных конкурентов на процессорном рынке рассказали о своих последних успехах и планах на будущее.
Графический чип Nvidia H100 стал первым представителем нового семейства процессоров Hopper, на базе которого предполагается создать самый быстрый суперкомпьютер в мире.
Код, использующий библиотеки Triton, подается на вход JIT-компилятора и выполняется графическим процессором. Такой подход позволяет интегрировать этот код с остальной экосистемой Python
Исследователи свели глубинное обучение к задаче поиска, которую можно эффективно решить с использованием хеш-таблиц, и исключив огромное количество операций перемножения векторов.